Le e-commerce présente un avantage de taille par rapport aux commerces physiques, c’est sa zone de clients potentiels.
Entre internet et les livraisons, une entreprise peut servir ses clients partout dans le monde.
Les sociétés françaises, pour séduire les internautes étrangers qui n’auraient jamais mis les pieds en France et qui ne les connaitraient non plus, doivent généralement, pour y parvenir, ouvrir une succursale à l’étranger dans le pays cible en recrutant localement des équipes afin de développer une relation clients de bonne qualité.
Cette nécessité est, entre autres, liée au frein que constitue la barrière de la langue.
Et si demain nous avions la possibilité d’avoir des systèmes de traduction ultra-performants ? Si les chatbots pouvaient communiquer dans n’importe quelle langue. On voit d’ici l’intérêt énorme que cela pourrait représenter pour les entreprises. Indépendamment de la notion d’économie du fait de n’avoir plus besoin d’avoir des structures lourdes implantées à l’étranger, il y aurait aussi la capacité à collecter des données à un niveau sans précédent ce qui renforcerait d’autant plus l’expérience client à terme.
Alors doux rêve ou future réalité ?
Regardons où en sont les entreprises qui sont le plus avancées sur le sujet ?
Fin 2020, Facebook a publié via son laboratoire de recherche en IA, un modèle de natural language processing (NLP) qui supporterait cent idiomes avec une capacité de traduire indifféremment dans l’une ou l’autre de ces langues.
Microsoft, à la différence du réseau social focalisé sur de la traduction, travaille davantage sur la recherche sémantique et bien que le nombre de données traitées soient beaucoup moins important que chez Facebook (500 millions vs 15 milliards…), l’efficacité du système semble redoutable si l’on en croit le classement XTREM de Google.
Pour rappel, Google, afin d’encourager la recherche sur l’apprentissage par transfert multilingue, a introduit un benchmark entre les entreprises les plus avancées sur le sujet : le benchmark Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders (XTREME).
Enfin, le géant chinois Alibaba est loin d’être à la traine puisqu’il se situe dans le trio de tête grâce à un modèle se présentant sous la forme d’un réseau de neurones où apprentissage et prédictions semblent très bien fonctionner.
Aujourd’hui, il semble peu probable que maîtriser une telle technologie soit à la portée d’entreprises commerciales qui ne seraient pas spécialisées dans ces domaines (généralement les géants du numériques). Cependant, l’intérêt pour ceux qui la maîtriseront sera bien de pouvoir la mettre à disposition des acteurs du e-commerce car il s’agira sans doute d’une source de profits potentiels très importante.
Au-delà de la capacité à communiquer avec des clients quelle que soit leur nationalité, un paramètre devra cependant aussi être pris en compte, celui de la dimension culturelle et psychologique du client.
En d’autres termes, l’avenir est prometteur mais cela ne sera pas pour tout de suite.
