La révolution Daydream : jaser mode avec une IA agentique

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Bienvenue à Insights de TD Cowen. Ce balado réunit des penseurs de premier plan qui offrent leur point de vue sur ce qui façonne le monde qui nous entoure. Soyez des nôtres pour cette conversation avec les esprits les plus influents de nos secteurs mondiaux.
Oliver Chen :
Quand le commerce conversationnel rencontre l’IA et le commerce de détail, avec Daydream, tout devient possible. C’est un nouveau domaine très prometteur qu’on a hâte d’explorer. Bienvenue à Visionnaires du commerce de détail, un balado qui parle d’idées et de gens visionnaires. Je m’appelle Oliver Chen. Je suis analyste, Produits de détail et de luxe et Nouvelles plateformes pour TD Cowen. Dans cet épisode, on va parler de Daydream. Daydream est une entreprise de technologie dans le domaine de la mode de nouvelle génération qui fait appel à l’IA générative pour transformer la manière dont les gens recherchent et achètent des articles vestimentaires. Daydream est la première plateforme à offrir une expérience de recherche exploratoire de nature conversationnelle innovante qui aide les utilisateurs à trouver l’article idéal grâce à une recherche fondée sur le langage naturel et les images. Aujourd’hui, on a le plaisir de vous présenter une légende, la fondatrice et cheffe de la direction de Daydream, Julie Bornstein. Avant de créer Daydream, Julie a fondé et a été cheffe de la direction de THE YES, une plateforme de magasinage axée sur l’IA acquise par Pinterest, et était auparavant cheffe de l’exploitation de Stitch Fix. Avant ça, en tant que cheffe du marketing et cheffe de la stratégie numérique chez Sephora, elle a lancé Sephora.com et son programme emblématique Beauty Insider, après avoir occupé des postes de direction chez Nordstrom et Urban Outfitters. Julie, c’est un plaisir d’être en votre compagnie.
Julie Bornstein
Merci, Oliver. Je suis ravie d’être ici.
Oliver Chen :
J’ai suivi votre parcours et vous avez toujours été à l’avant-garde en matière d’orientation client. Quelle a été votre source d’inspiration pour créer Daydream, et à quel problème d’affaires cherchez-vous à répondre? Je sais qu’on est tous les deux très friands de marques et de mode.
Julie Bornstein
Je réponds au problème que j’ai toujours souhaité résoudre : m’aider à trouver ce que je recherche, que je sache précisément de quoi il s’agit, que j’en aie une idée approximative ou que j’aie simplement un événement pour lequel j’ai besoin d’inspiration, et m’aider à effectuer des recherches dans l’ensemble du Web. Je n’ai pas envie de parcourir 20 sites et 23 pages pour trouver ce que je recherche, je préfère avoir tout sous la main. Je dirais donc que l’inspiration m’est venue dès mon enfance, quand je feuilletais le magazine Seventeen et que j’arpentais les centres commerciaux à la recherche de ce que j’avais repéré et qui m’avait inspirée. Comme je travaille dans le domaine du commerce électronique depuis la fin des années 1990, je n’ai jamais cessé d’observer l’évolution de la technologie. Avec l’arrivée des grands modèles de langage, ou GML, j’ai soudainement pris conscience qu’il était désormais possible de combiner le langage naturel avec la capacité de rechercher et de trouver ce qu’on cherche dans le domaine de la mode. C’est ce qui m’a poussée à créer Daydream.
Oliver Chen :
En quoi la plateforme Daydream bouleverse-t-elle le commerce en ligne traditionnel et qu’en est-il du parcours d’achat des consommateurs? Selon nos recherches, les GML sont très puissants et se développent rapidement à grande échelle, mais ils ne représentent encore qu’un faible pourcentage du trafic total.
Julie Bornstein
Oui, bien sûr. Globalement, les GML ne répondent pas encore aux besoins en matière de mode et de magasinage, mais ils sont incroyables et évoluent très rapidement, alors tout est possible. Toutefois, je dois dire que l’expérience globale n’a guère évolué au cours des 20 dernières années. Pour avoir participé à la création de Nordstrom.com et quand j’observe la plupart des sites actuels, je constate que peu de changements ont été apportés et que le fonctionnement de ces sites n’a pas beaucoup évolué. À mon avis, les grands changements qui se sont produits au cours des cinq à dix dernières années ont influencé la manière dont les gens trouvent leur inspiration. Si l’on prend l’exemple de plateformes comme TikTok et Instagram, force est de constater qu’elles sont devenues les principales sources d’inspiration initiale et probablement une source importante de ce que j’appellerais les « achats impulsifs ». Mais si vous cherchez à acheter une tenue ou à porter quelque chose qui vous tient à cœur, vous allez forcément consacrer un peu plus de temps à examiner les différentes options, à peser le pour et le contre et à choisir le produit qui vous convient.
C’est là qu’intervient Daydream. On ne s’occupe pas du paiement. Une fois que vous avez trouvé ce que vous cherchez, vous allez chez le détaillant ou chez la marque et vous l’achetez. L’enjeu pour nous est de vous aider, une fois que vous avez une idée, à trouver et à sélectionner le produit qui correspond le mieux à vos besoins. Une fois que vous avez fait votre choix, vous pouvez l’acheter, mais je pense que ce parcours d’achat est devenu de plus en plus fastidieux. Plus il y a de marques et de sites, plus il est difficile de déterminer le « quoi » et le « où ». C’est intéressant, parce que quand j’ai commencé à travailler chez Nordstrom.com, rares étaient les détaillants qui se lançaient dans la vente en ligne, il y avait beaucoup de réticence. Aujourd’hui, le problème est tout autre. C’est un problème de trop-plein : « Comment puis-je faire abstraction de tout le bruit et de toutes les options qui s’offrent à moi pour déterminer ce qui me convient le mieux? »
Oliver Chen :
Pourriez-vous nous donner un exemple? Comment fonctionne Daydream et par où commencer? Quels sont les cas d’utilisation les plus courants ou intéressants que vous avez constatés jusqu’à présent?
Julie Bornstein
Oui. Pour commencer, on peut soit téléverser une photo d’un article qu’on aime, soit saisir ou dicter une requête. On va prendre le deuxième cas d’utilisation, qui consiste à ouvrir Daydream et à formuler n’importe quelle requête. Je dirais que la requête la plus courante est celle du type : « J’ai un événement ». On reçoit beaucoup de requêtes de personnes qui se rendent à un mariage et qui nous indiquent non seulement qu’elles s’y rendent, mais également le lieu, par exemple Austin, la période de l’année, par exemple l’été, et souvent l’heure, par exemple en journée. Ainsi, on obtient environ trois à quatre éléments différents dans une même requête, ce qui est très intéressant et constitue un problème amusant à résoudre. Ensuite, on communique les résultats, mais on pose aussi des questions complémentaires.
Vous pouvez affiner les résultats en fonction de vos préférences. Si vous voyez un article qui vous plaît, mais qui ne correspond pas tout à fait à vos attentes, vous pouvez cliquer sur l’image et indiquer : « J’aime cet article, mais je préfèrerais un décolleté moins profond ou des couleurs unies », ou toute autre précision que vous souhaitez apporter. Vous pouvez aussi clavarder avec l’agent qui vous pose des questions complémentaires. L’agent peut vous demander : « Préférez-vous quelque chose de mini ou plutôt sous le genou? » Ou encore : « Souhaitez-vous quelque chose de plus habillé ou de plus festif? » On essaie alors de comprendre les premiers résultats obtenus, puis de déterminer la direction à prendre par la suite. C’est rare de trouver l’article parfait dès le premier essai, mais on propose une série d’outils pour vous aider à affiner votre recherche et à trouver l’article qui vous convient après avoir commencé par une recherche générale.
L’autre type de requête est : « Je cherche quelque chose en particulier. » Je cherche des bottes à talons noires d’environ 2,5 à 5 cm, à moins de 500 $. Encore une fois, c’est le genre de requêtes pour lesquelles on excelle, car l’utilisateur a déjà en tête tous les critères nécessaires, mais l’article en question ne peut pas se trouver avec une recherche Web classique. Il faut passer par plusieurs étapes, parce que la recherche sur les sites de commerce électronique classiques fonctionne différemment. C’est vraiment amusant de pouvoir jouer avec tous ces termes. On travaille avec tellement de détaillants et de marques que l’un des grands avantages est de pouvoir regrouper toute cette gamme incroyable de produits en un seul endroit qui répond à vos besoins, puis de commencer à affiner votre sélection à partir de là.
Oliver Chen :
La performance de l’IA repose en grande partie sur la qualité des données d’entraînement et sur l’itération des modèles de langage, alimentée par les interactions clients, ainsi que sur le produit et les données utilisées. Qu’avez-vous mis en place en ce qui concerne l’itération des GML et/ou quel a été l’impact sur la satisfaction des recherches? Qu’est-ce qui vous a le plus surprise et comment les utilisateurs utilisent-ils les éléments conversationnels?
Julie Bornstein
C’est une excellente question, qui touche au cœur même de notre réflexion sur la conception et l’amélioration du produit. On a lancé la version bêta à la fin du mois de juin de cette année, en partie parce qu’on souhaitait vraiment commencer à comprendre ce que les gens recherchaient et avoir une idée de ce qui constituait une situation exceptionnelle qui revient tout le temps. Que les gens demandent? Quelle est leur réaction? Posent-ils des questions complémentaires à l’agent? Est-ce qu’ils voient et utilisent ce qu’on appelle des « pivots », qui permettent d’affiner les résultats à partir d’une image? C’est très intéressant et très utile pour nous à bien des égards. Je dirais que notre principal enseignement a été l’immense diversité des questions posées. Pour pouvoir y répondre le mieux possible, on a dû passer d’une architecture reposant sur un appel unique à OpenAI, à un système modulaire composé d’une série de mini-modèles spécialisés, chacun agissant comme un expert dans son domaine.
Donc, au départ, notre système de recherche consistait en un seul appel ouvert, et on a passé les trois derniers mois à réécrire l’architecture afin d’obtenir cette série de mini-modèles. L’un concerne par exemple la couleur, un autre le type de col, un autre encore la silhouette, l’emplacement et tout les… On forme chacun de ces mini-modèles afin qu’ils deviennent de véritables experts dans leur domaine. Ensuite, lorsqu’on reçoit une question, on analyse la requête, on détermine l’expert à consulter, et on dispose d’une combinaison qui fonctionne plus rapidement – car les experts travaillent en parallèle – et qui est beaucoup plus précise et affinée, car on a formé nos modèles à comprendre tout ce qui compte dans le domaine de la mode. Les données qu’on a pu obtenir auprès des utilisateurs et la compréhension de ce que les gens recherchent nous ont permis d’affiner la manière dont nos modèles sont construits, puis d’affiner la façon de mesurer leur pertinence et celle des résultats de recherche eux-mêmes.
Oliver Chen :
Oui. On peut comparer ça à une sorte de décentralisation, à laquelle s’ajoutent les réseaux neuronaux ou le traitement parallèle. Qu’en est-il du dilemme lié à OpenAI et aux nombreuses options disponibles? C’est un peu la course pour avoir le meilleur GLM. Que pensez-vous de cette occasion d’innovation?
Julie Bornstein
On travaille avec tous les GML et on teste constamment ceux qui fonctionnent le mieux et le plus rapidement. Il faut toujours trouver le compromis entre rapidité et précision. Ce qu’on fait, c’est que… on utilise les GML dans de nombreux domaines de notre activité, mais si l’on prend, par exemple, la série de mini-modèles que j’ai mentionnée, on les teste tous avec environ quatre GML différents et on voit lesquels donnent les meilleurs résultats et lesquels sont les plus rapides. En ce qui concerne les aspects moins complexes à résoudre, comme la couleur, on opte pour la solution la plus rapide, car c’est plus facile. En revanche, pour les aspects plus complexes, on peut parfois perdre un peu de temps pour mieux comprendre l’espace. On teste constamment les derniers modèles et on n’en privilégie aucun en particulier.
Oliver Chen :
Oui, vous cherchez le meilleur. Sur ce point, comment définissez-vous ce qui est « le meilleur » par rapport au « plus rapide », et selon quels critères évaluez-vous cette notion de « meilleur »?
Julie Bornstein
En fait, on a deux ou trois façons de procéder. On utilise les GML pour juger le meilleur modèle. En gros, on peut appliquer des modèles à un sujet spécifique, par exemple les encolures, et dire : « Voici les encolures ». Vous pouvez dire au modèle : « Voici les résultats attendus. » Ensuite, vous pouvez demander à un GML de déterminer lequel de ces modèles fournit les résultats les plus précis et les plus nombreux pour les types d’encolures, par exemple. On utilise aussi l’humain. On ne s’en passe jamais. On procède à des vérifications ponctuelles et, pour les mini-modèles, on peut tout à fait intervenir et exécuter les résultats, lancer la requête sur les modèles, puis demander à une personne d’examiner les résultats, de les évaluer et de déterminer si elle est d’accord ou non avec le choix des GML en ce qui a trait aux meilleurs résultats.
Oliver Chen :
Ça va être intéressant, et constant, et changeant. L’humain est toujours intégré dans la boucle. Très intéressant. L’autre question que je me pose constamment concerne les marques par rapport aux détaillants et aux partenariats, car on voit sans cesse se former de nouveaux partenariats et on est très impressionnés par la rapidité et les tests effectués par Walmart. Mais en ce qui concerne les partenariats avec OpenAI, qui s’engage avec vous? Qui est votre client entre la marque et le détaillant? Comment gagnez-vous de l’argent?
Julie Bornstein
On a à la fois des détaillants et des marques sur notre plateforme, et on se considère davantage comme une plateforme du type Google Shopping. La vérité, c’est que l’assortiment proposé par une marque de commerce de détail est très différent de celui proposé par une marque directe, et on s’est rendu compte de l’intérêt d’avoir les deux, à la fois pour disposer du plus grand assortiment possible et pour contribuer autant que possible à l’écosystème. On travaille directement avec environ 20 détaillants multimarques, puis des centaines de marques directes. On compte aujourd’hui environ 10 000 marques référencées sur la plateforme grâce aux relations nouées avec les détaillants multimarques. Notre modèle d’affaires consiste à toucher une commission lorsqu’on provoque une vente, de sorte que les détaillants et les marques ne paient que lorsqu’une vente est effectuée. Notre intégration est relativement simple, car, pour avoir été de leur côté par le passé, on a pleinement conscience du nombre de projets techniques que les détaillants et les marques ont déjà à leur feuille de route. C’est pourquoi on s’occupe du gros du travail à leur place.
Le modèle est assez simple. On peut utiliser un flux, un flux de données d’affiliation ou un flux marketing. On peut aussi intégrer le catalogue de la marque, ce qui nous confère une très vaste sélection. On ajoute chaque semaine de nouvelles marques et de nouveaux détaillants, car pour atteindre notre objectif, à savoir offrir une personnalisation optimale, il est nécessaire de disposer d’un très large assortiment. Et quand on l’a, il est préférable d’exceller en matière de personnalisation, faute de quoi l’expérience client peut s’en trouver affectée. On travaille donc avec les deux. On adore avoir le catalogue du détaillant et de la marque, et plus ils sont volumineux, mieux c’est pour les utilisateurs.
Oliver Chen :
Oui. C’est intéressant. Julie, sur votre plateforme, les produits présentés ne sont liés qu’aux partenaires que vous avez. C’est bien ça?
Julie Bornstein
Tout à fait.
Oliver Chen :
OK. Ça m’amène à une autre question : comment voyez-vous… Comment voyez-vous évoluer votre assortiment parmi tout ce que vous avez accompli dans votre vie, comme la beauté, les soins du visage, le bien-être, les robes? Walmart propose des centaines de milliers de produits.
Julie Bornstein
C’est vrai. Je pense que pour bien faire les choses, il faut vraiment se concentrer sur le domaine. Je pense que Walmart, Amazon et même OpenAI, qui s’efforce de développer un commerce accessible au plus grand nombre, s’en sortiront mieux avec les produits qui reposent sur des spécifications, car si l’on peut lire les avis et se faire une idée de la taille ou des dimensions d’un produit, alors c’est plus facile de les comparer et ces renseignements sont généralement disponibles. Je pense que les domaines fondés sur le goût, comme la mode ou, dans une certaine mesure, la décoration intérieure, sont plus subjectifs et nécessitent une compréhension plus fine à la fois de la manière dont l’utilisateur formule ses demandes et des nuances propres à la catégorie, ainsi que de ce qu’une personne s’attend à voir lorsqu’elle formule une demande d’une certaine façon. À mon sens, la recherche appliquée à la mode exige une approche particulièrement approfondie pour produire des résultats pertinents.
C’est pourquoi on s’investit à fond dans la mode et on s’y tient jusqu’à en maîtriser tous les aspects. En toute franchise, je ne suis pas certaine qu’on y parvienne un jour, mais je dirais qu’il va nous falloir encore plusieurs mois d’ajustements avant de pouvoir estimer qu’on y est parvenus. Le domaine de la mode a été tellement travaillé en profondeur que j’ai du mal à imaginer qu’une approche commerciale générale pourrait fonctionner pour des recherches plus verticales, subjectives et nuancées, qui sont une affaire de goût.
Oliver Chen :
Oui. Vous avez aussi eu ce beau défi lors de la création de modèles très réduits, avec toute la spécialisation associée aux différents accès. Qu’entendez-vous par « mode »? Comment la définissez-vous?
Julie Bornstein
Je pense que la mode est parfois un terme qui peut rebuter les personnes qui accordent de l’importance à leur tenue vestimentaire, sans pour autant être au fait des dernières tendances. La vérité, c’est que la mode incarne les articles haut de gamme. Beaucoup de gens s’intéressent à la mode, mais ne peuvent se permettre que des vêtements Zara ou H&M, et achètent beaucoup de vêtements rétro. Les vêtements qu’on présente sont haut de gamme. On essaie de dépasser le niveau de prix, mais on se concentre surtout sur les marques. On se distingue des autres, comme Google, car ils regorgent de produits d’occasion, de produits de type Etsy et de marques Amazon Fink et autres contrefaçons.
Oliver Chen :
Oui, c’est un peu la foire d’empoigne.
Julie Bornstein
Exactement, c’est un fouillis, et c’est vraiment difficile de trouver ce qu’on cherche. Ainsi, même si l’on va certainement élargir notre définition au fil du temps, on va commencer par se concentrer sur les vêtements et accessoires de marques bien établies. Qu’il s’agisse de marques d’entrée de gamme ou de marques de luxe, se sont des marques dignes de confiance, qui représentent quelque chose. Quand l’acheteur arrive sur le site, trouve un produit qui lui plaît, il sait qu’il pourra passer commande, qu’il recevra une confirmation de la marque, que la livraison sera effectuée dans les délais, qu’il aura la possibilité de retourner le produit, etc. Même s’il existe parfois des pratiques douteuses, ce n’est pas toujours le cas.
Oliver Chen :
Oui. Quand je l’ai utilisé, je me suis interrogé sur votre approche de la valeur pour le consommateur, en particulier sur la manière dont vous intégrez les contraintes budgétaires et mettez en œuvre concrètement la promesse de valeur, un élément essentiel et permanent de l’expérience client.
Julie Bornstein
Oui. Absolument. À long terme, on espère pouvoir intégrer toutes les offres promotionnelles proposées par les marques et les détaillants, afin qu’elles soient prises en compte dans l’expérience de recherche. Aujourd’hui, on affiche tous les endroits où le produit est disponible à l’achat sur une seule et même page de produit. Ainsi, si deux points de vente proposent un produit à des prix différents, vous pouvez comparer les prix et opter pour celui qui vous convient le mieux. À terme, on souhaite ajouter les frais de livraison et la rapidité de livraison, parce qu’on sait que ces éléments sont également importants, et que la valeur peut dépendre de nombreux facteurs, comme : « J’ai besoin de recevoir mon colis demain, qui peut me le livrer le plus rapidement possible et où puis-je trouver le prix le plus bas? »
On peut aussi voir si vous êtes plutôt du genre à faire des achats au moment des soldes et que vous souhaitez qu’on vous prévienne lorsque les articles sont soldés, ou si vous êtes plutôt du genre à acheter les nouveautés et que vous souhaitez savoir dès qu’une nouvelle collection d’une certaine marque est disponible. Ce qu’on constate, c’est que les gens cherchent à optimiser différents aspects, c’est donc important de le comprendre et de pouvoir répondre à leurs besoins.
Oliver Chen :
Oui. Qu’en est-il de vos concurrents, Julie? Qui sont-ils? Si Google Shopping en est un, vous vous distinguez par un rôle beaucoup plus innovant lors de la phase exploratoire, en vous imposant comme un véritable point de départ du parcours client.
Julie Bornstein
Je pense qu’au fil du temps, on pourra intégrer davantage d’éléments qui contribuent réellement à la phase exploratoire inspirationnelle. Je pense que, pour l’instant, notre rôle consiste à aider les clients à déterminer leurs besoins, puis à leur proposer des solutions adaptées. C’est un peu une combinaison des différentes options de recherches qui existent actuellement. Google est certainement la première chose qui me vient à l’esprit quand je pense à Google Shopping et aux endroits où l’on peut trouver tout ce qu’on souhaite.
Si vous allez sur Instagram et TikTok par exemple, la recherche n’est pas très performante sur Instagram, tandis que sur TikTok, elle est excellente si vous recherchez des articles à bas prix. Tout y est bon marché. C’est très difficile de trouver des produits haut de gamme. Mais je pense que ces plateformes se transforment également en espaces où les gens commencent leur parcours. À mon avis, les GLM et les gens commencent à s’intéresser à ce qui se passe lorsqu’on effectue une recherche sur ChatGPT. Bien que l’approche actuelle ne soit pas encore pleinement opérationnelle, les discussions en cours laissent penser qu’elle va évoluer progressivement, ce qui pourrait également redéfinir le périmètre de notre concurrence à l’avenir.
Oliver Chen :
Allez-vous également mettre en place un programme de fidélisation?
Julie Bornstein
Non, je ne pense pas.
Oliver Chen :
Je pense qu’à mesure que l’IA apprendra à mieux me connaître, elle devrait se faire une idée très précise de moi et de tous mes rêves. Alors, comment allez-vous gérer la fidélité à votre plateforme? Vous ne semblez pas convaincue.
Julie Bornstein
Je ne le pense pas, parce qu’on n’essaie pas de nuire à la relation entre l’acheteur et la marque. Je pense qu’en fin de compte, on n’aura jamais de stock. Les produits proviendront toujours du stock de la marque et du détaillant, et eux proposent des programmes exceptionnels. À mon avis, ce qu’on peut faire, c’est que si l’on sait que vous appréciez le programme de fidélité de Nordstrom, on peut s’assurer de l’intégrer à l’expérience de recherche, afin que vous puissiez voir ce qu’il vous apporte et qu’on puisse vous permettre d’y accéder facilement. On a quelques idées en tête. Vous pouvez recevoir toutes les offres disponibles, par exemple dans votre boîte de réception. Il vous suffit de les consulter et elles seront automatiquement intégrées à la recherche dans Daydream. De cette manière, vous disposez de l’ensemble des renseignements nécessaires, ce qui nous permet de mieux vous connaître, de savoir à quels programmes de fidélité vous adhérez, où vous préférez effectuer vos achats, ce qui pourrait vous intéresser, ainsi que les événements à venir et les aspects à prendre en considération à l’avenir.
Oliver Chen :
Oui. Julie, je vous connais depuis une décennie ou plus. Je pense que vous réfléchissez à ce problème depuis longtemps. Pourquoi n’a-t-il pas été résolu?
Julie Bornstein
Eh bien, je pense qu’avant le lancement des GML, l’idée de pouvoir appliquer le langage aux images était impossible. C’était impossible de dire : « Prends cette conversation, puis transpose-la en images de produits. » Par exemple, la première version de ChatGPT n’affichait aucune image et, aujourd’hui encore, elle n’en affiche que quelques-unes. Comprendre la mode selon les produits, les images et les descriptions nécessite beaucoup d’entraînement, et cet entraînement s’appuie sur les GML. Ce qu’on fait, c’est que lorsqu’on reçoit le catalogue d’une marque, on ne se contente pas de reprendre le texte qu’ils ont rédigé. On fait appel à un GML pour ensuite comprendre tous les aspects d’un produit. On peut ainsi intégrer le langage utilisé par les consommateurs dans les produits, afin que ceux-ci apparaissent au bon moment lorsqu’un client recherche quelque chose.
La recherche est un problème très difficile à résoudre. La plupart des moteurs de recherche conçus comme des produits tiers pour les détaillants sont fondés sur les mots-clés que la marque a intégrés au produit, et il est très difficile de développer ce type d’expérience de recherche de produits à grande échelle. Les GML nous ont permis de… D’ailleurs, quand je travaillais chez Sephora, mon équipe… enfin, certains membres de mon équipe – dont beaucoup y travaillent encore – s’en souviendront, j’étais obsédée par l’idée de comprendre le produit et les données qui s’y rapportaient, afin qu’il apparaisse dans les résultats de recherche. J’ai collaboré avec l’une des marchandiseuses du site. On a passé en revue tous les produits de soins du visage et elle a attribué à chaque article toutes les caractéristiques importantes pour la recherche relative à ces soins. Quel est votre type de peau?
Oliver Chen :
Oui, c’était comme une IA humaine, c’était comme un entraînement humain…
Julie Bornstein
Tout à fait. C’était une IA humaine et [inaudible 00:26:13].
Oliver Chen :
… Je pense que vous allez demander ça.
Julie Bornstein
On a fait ça probablement en… Quelle année était-ce déjà? Peut-être 2014 ou 2013, quelque chose comme ça. À l’époque, je me suis rendu compte que comprendre tous les aspects d’un produit, non seulement les aspects objectifs, mais aussi les aspects subjectifs, comme sa pertinence pour un événement formel ou décontracté, était essentiel pour savoir quand le recommander. Les GML nous ont permis de comprendre le langage, de le traduire, d’élaborer ces modèles incroyables à grande échelle et d’aller au-delà des mots pour comprendre comment retourner les résultats de recherche et comment laisser les gens expliquer ce qu’ils recherchent en plus de deux mots.
Oliver Chen :
Oui. Le modèle de transformateur a révolutionné le langage. De plus, il est désormais possible de reproduire rapidement et à grande échelle ce qui se faisait dans les années 2000, avec seulement quelques étiquettes. Et qu’en est-il de la dimension humaine et de votre rôle de leader? Quelle est la part de l’humain dans tout votre fonctionnement?
Julie Bornstein
On compte environ 25 ingénieurs, dont certains sont des ingénieurs en apprentissage automatique et d’autres sont tout simplement des ingénieurs incroyables. Ils construisent le système. On compte environ 10 stylistes à l’interne qui aident à entraîner les modèles. Concrètement, on rassemble toute une série de termes tendance et on crée des collections de produits afin d’entraîner la machine à repérer ces tendances. On aborde les tendances de plusieurs façons. On utilise les GML. On fait aussi appel à des humains pour attribuer les produits. Ensuite, le visuel facilite véritablement l’apprentissage de la machine. On fait aussi beaucoup de tests. On examine chaque semaine toute une série de requêtes et on effectue des vérifications ponctuelles des deux côtés. L’équipe de recherche et l’équipe de stylistes effectuent ces tests, ce qui nous permet de visualiser les résultats obtenus. On adapte ensuite les recherches là où on constate des problèmes et on consolide ce qui fonctionne bien.
Pour y parvenir, on fait appel à une combinaison de ressources humaines et de moyens techniques. L’une des choses que j’ai toujours appréciées dans mon rôle de dirigeante, c’est de collaborer à la fois avec des spécialistes de la mode et des techniciens. Je pense que cette capacité à faire le lien entre ces deux univers a été la pierre angulaire de ma carrière. Pour moi, le fait d’avoir une entreprise en démarrage, qui rassemble des personnes ayant consacré toute leur carrière aux marques et au commerce de détail, ainsi que des personnes ayant passé toute leur carrière dans le domaine technique, constitue un atout extrêmement puissant. L’une des choses les plus passionnantes pour moi a été de rencontrer la femme qui est aujourd’hui notre cheffe de la technologie et qui possède une grande expérience en matière de recherche. Elle est extrêmement compétente sur le plan technique, mais elle adore aussi magasiner. De plus, c’est une femme. Je lui ai dit : « Je ne pensais pas te trouver un jour. Je n’ai jamais rencontré quelqu’un comme toi. » C’est une partenaire incroyable.
Oliver Chen :
Vous avez trouvé votre rêve. Votre rêve optimisé. Vous vous dites : « Mais où étais-tu? »
Julie Bornstein
Exactement. C’est tout à fait ça.
Oliver Chen :
Bien. C’est super. Vous devez avoir du fun souvent jusque tard le soir.
Julie Bornstein
Le fait est que le monde actuel est très expérimental et qu’on apprend beaucoup de choses au fur et à mesure. Notre travail est très probabiliste, ce qui peut être frustrant pour les personnes qui recherchent des réponses précises, mais on s’efforce en permanence de tester de nouvelles approches, en s’orientant davantage vers l’humain et davantage vers la machine. C’est une aventure très intéressante, mais parfois frustrante. Je pense toutefois que ce qui rend ce nouveau monde si intéressant, c’est qu’il est impossible de prédire dans quelle direction les choses vont aller. On doit donc créer des outils pour commencer à apprendre, puis les perfectionner au fur et à mesure de l’apprentissage.
Oliver Chen :
Je suis d’accord. J’enseigne un cours intitulé « Nouvelles frontières » à la Columbia Business School, et certains de mes étudiants travaillent chez Daydream. C’est un peu difficile, car il n’y a ni réponses ni formules toutes faites, et il faut tenir compte de l’évolution de la magie et de la logique, qui sont les deux piliers, mais aussi de la notion d’expérience et de la pertinence culturelle, tout en conservant une grande réactivité, d’excellentes chaînes d’approvisionnement et une grande rapidité.
Julie Bornstein
C’est très vrai.
Oliver Chen :
Quelles sont vos compétences clés? J’ai ma petite idée, mais selon vous, quelle est la recette secrète de Daydream?
Julie Bornstein
Je dirais que tout repose sur une vraie obsession du domaine, sur le fait de vraiment comprendre à quel point l’acte d’achat est plein de nuances, et sur l’idée qu’on ne peut pas se contenter de développer un moteur de recherche générique pour notre catégorie de produit. En fin de compte, c’est comme réunir d’excellents techniciens et des spécialistes du magasinage dans le domaine de la mode, et pouvoir continuer à réfléchir, à perfectionner et à améliorer ce produit jusqu’à ce que des consommateurs exigeants comme moi, et probablement comme vous, se disent : « Waouh, ça marche vraiment. L’outil comprend vraiment ce que je demande. Ça va m’aider à trouver ce que je veux. »
Il y a énormément d’outils qui donnent l’illusion de fonctionner, mais qui, en pratique, ne fonctionnent pas. On est tellement obsédés par la compréhension des besoins de nos utilisateurs et par le fait que l’outil fonctionne vraiment bien dans ce domaine qu’il est difficile d’imaginer quelqu’un d’autre passer autant de temps que nous sur ces sujets. On peut parler d’obsession pour les détails afin de garantir le succès de cette expérience si particulière.
Oliver Chen :
Vous avez noué d’excellents partenariats et disposez d’un formidable savoir-faire dans ce secteur. Toutes les entreprises ou marques devraient-elles s’associer à vous? Pour quelles raisons certaines d’entre elles pourraient-elles refuser? Comment l’approche d’intégration évolue-t-elle?
Julie Bornstein
Personne ne devrait s’abstenir de travailler avec nous. On est là pour aider le secteur à prospérer. Mes tout premiers souvenirs sont associés à l’affection que j’avais pour certaines marques. Je dirais que pratiquement toutes les personnes avec lesquelles on a discuté ont signé avec nous, à l’exception peut-être de deux ou trois entreprises. Les raisons pour lesquelles elles n’ont pas encore rejoint notre plateforme tiennent soit au fait qu’elles ne travaillent avec aucun partenaire – l’idée même d’un partenariat est donc nouvelle pour elles et nécessite un temps d’adaptation – soit au fait qu’elles souhaitaient d’abord tester d’autres initiatives de leur côté avant de commencer à travailler avec nous. Mais je pense qu’on devrait… Tout comme Google Shopping où tout le monde est visible.
Ce qu’on ne voulait pas faire, c’était collecter des données sur le Web. On voulait vraiment établir des partenariats afin, premièrement, de disposer d’un modèle qui nous permette de facturer en cas de vente plutôt qu’en cas de publicité, car on estime que ça limite la qualité des résultats pour les utilisateurs. Deuxièmement, on vise à établir des relations de confiance, car on pense être en mesure, à terme, de répondre à d’autres besoins que ces marques et détaillants pourraient avoir en matière d’IA. On a également hâte de leur communiquer les données, parce que l’on considère ces partenariats comme essentiels pour la pérennité de ce qu’on met en place.
Oliver Chen :
Très intéressant. Julie, tous les jours ou presque, une nouvelle entreprise signe un accord avec OpenAI. Comment interprétez-vous cette tendance et qu’est-ce que ça implique pour Daydream? Quel regard portez-vous sur cette situation, dans un contexte où l’actualité évolue rapidement?
Julie Bornstein
De mon point de vue, OpenAI n’a aujourd’hui pas d’équivalent et l’entreprise s’inscrit dans la lignée des grandes forces qui ont transformé le monde, tout en évoluant à un rythme encore plus rapide, portée par l’accélération des changements, ce qui est particulièrement remarquable. C’est assurément une force dont on ne peut se passer. À ce jour, notre collaboration avec eux s’est avérée très satisfaisante. Pour l’instant, on a surtout travaillé avec eux en ce qui a trait aux modèles, mais on envisage d’autres possibilités de collaboration, alors affaire à suivre. Je pense que leur nouvelle approche à l’égard des applications est très intéressante. Ils ont annoncé il y a quelques semaines leur collaboration avec 11 entreprises issues de différents espaces, dont Spotify, Canva et Expedia, afin de développer des applications intégrées à ChatGPT. Je pense que ça va être un domaine passionnant et intéressant à suivre.
Ils viennent de lancer leur nouveau navigateur. Ça va être super intéressant, c’est pourquoi on est ravis de continuer à travailler avec eux. Je suis convaincue qu’ils vont jouer un rôle déterminant pour tous les acteurs de tous les secteurs d’activité. Dans le même temps, je pense qu’il est encore trop tôt pour savoir exactement quelle va être leur prochaine orientation, car d’une certaine manière, ils mènent également de nombreuses expérimentations.
Oliver Chen :
Oui. Tests, réactions et évolution. Ça soulève également la question d’Amazon et d’Amazon Saks. De toute évidence, Amazon a fait des progrès considérables en ajoutant des marques à son catalogue et en favorisant la présence de produits de luxe et de beauté sur sa plateforme. Comment voyez-vous la suite des événements? Vous êtes en concurrence d’une manière assez différente, mais, d’une certaine façon, tout le monde se retrouve en concurrence.
Julie Bornstein
Oui. Pour moi, Amazon n’est pas un concurrent dans le monde de la mode, car leur expérience de magasinage n’est pas axée sur le luxe et n’est pas optimisée pour ce secteur. Je pense que c’est une formidable plateforme pour les articles de base, bien qu’il soit nécessaire de passer au crible toutes leurs marques inconnues aux noms complexes pour trouver quelque chose de fiable. Je pense qu’ils ont perdu beaucoup de crédibilité à cause du fonctionnement de leurs résultats de recherche dans la catégorie des vêtements. C’est très frustrant de voir dix produits identiques avec des noms de marque différents, qui semblent tous avoir été créés dans le seul but d’optimiser les mots-clés pour apparaître dans les résultats de recherche. À mon avis, le positionnement d’Amazon ne correspond pas vraiment à l’idée qu’on se fait du magasinage de mode, et je pense que c’est un avis largement partagé par les consommateurs qui s’intéressent à cette catégorie et avec lesquels on a discuté.
Pour ma part, j’admire beaucoup Amazon, et j’en suis une fidèle cliente. Ils ont fait tellement de choses remarquables, et je m’inquiète pour le secteur des produits de beauté, compte tenu de la situation actuelle où tant de marques vendent leurs produits de beauté sur Amazon, car il s’agit d’un secteur à part qui fonctionne différemment sur la plateforme Amazon par rapport à la mode et aux vêtements. Si l’on regarde ce qui s’est passé avec Saks, je pense que de nombreuses marques de luxe qui pouvaient se permettre de dire : « On ne souhaite pas être présentes sur Amazon » ont effectivement choisi de ne pas l’être. Je pense que ça confirme le fait que le secteur de la mode ne veut pas dépendre d’Amazon pour vendre ses produits. Leur expérience laisse à désirer pour découvrir une marque et trouver l’inspiration. La mode demeure un terrain riche en occasions, et c’est un secteur dans lequel la concurrence d’Amazon ne m’inquiète pas. Amazon est une force mondiale dans presque tous les domaines, c’est pourquoi ça peut sembler un peu présomptueux de dire ça, mais c’est surtout l’impression que j’ai en tant que consommatrice et après avoir discuté avec de nombreux consommateurs et marques.
Oliver Chen :
Oui. En tant qu’icône du secteur de la beauté, c’est difficile de ne pas vous poser la question : À votre avis, comment le secteur va-t-il évoluer? On pourrait y consacrer une heure entière, mais quels sont les faits saillants?
Julie Bornstein
Eh bien, je dois dire que je suis très fière de mon ancien employeur, Sephora, qui a eu cette nouvelle idée de place de marché. C’est une nouveauté très intéressante pour le secteur. À vrai dire, je n’ai encore discuté avec personne au sein de l’entreprise pour connaître leur point de vue exact, je me fie donc uniquement à ce qu’ils ont communiqué à ce sujet. Toutefois, je pense que le secteur de la beauté a probablement été celui qui a le plus évolué au cours de la dernière décennie. Quand j’étais à Sephora, Instagram commençait tout juste à se développer en tant que moyen de découverte. De plus, l’univers des marques a profondément changé avec l’arrivée d’Instagram, et toutes ces marques associées aux influenceurs sont devenues très dominantes.
C’est un domaine complètement différent dans lequel ils évoluent. À mon avis, Sephora a fait un excellent travail en restant à l’affût des marques importantes et en veillant à les intégrer au sein de son univers, tout en tenant compte du fait qu’il existe de nombreuses petites marques et que les consommateurs adorent découvrir de nouveaux produits de beauté. C’est une très bonne idée d’ouvrir cet espace pour permettre aux clients de découvrir des produits qui ne sont pas vendus en magasin.
L’influence et la croissance de ces marques sont remarquables. C’est assez impressionnant de voir comment des marques qui pèsent plusieurs milliards de dollars peuvent être créées par une personne qui se lance en se disant simplement : « C’est un univers qui me passionne, alors je vais créer une marque. » Reste à voir combien de temps ces marques vont survivre et se développer. Par exemple, quand j’entends Hailey Bieber parler de Rhode, c’est une marque à laquelle elle semble profondément attachée, et je pense que sa longévité et son succès dépendront entièrement de l’engagement continu d’Hailey, car c’est une marque très axée autour de sa figure. Historiquement, les fondateurs ont toujours joué un rôle clé dans les marques de beauté, même si le degré d’incarnation variait : certaines marques étaient associées à des maquilleurs reconnus, comme Charlotte Tilbury, tandis que d’autres reposaient davantage sur l’engagement personnel de leur fondateur, à l’image de NARS. Je pense à certaines marques plus anciennes comme Make Up For Ever, qui peuvent être reprises par d’autres personnes et continuer à être commercialisées sans que les consommateurs s’en rendent nécessairement compte. C’est à mon avis l’une des principales raisons pour lesquelles le secteur a tant évolué.
Oliver Chen :
En effet, c’est un secteur en constante évolution. Il y a aussi de nouvelles figures derrière certaines marques, mais je vois ce que vous voulez dire. Bien. À quoi va ressembler Daydream dans cinq ans et qu’est-ce qui vous enthousiasme le plus? Et dernière question : beaucoup de personnes qui écoutent mon balado souhaitent approfondir leurs connaissances en matière d’IA. Quelles sont vos recommandations?
Julie Bornstein
Pour répondre à la première question quant aux perspectives d’ici cinq ans, si je savais, ma valeur serait supérieure à ce qu’elle est actuellement. Mais si je me projette, je pense qu’on pourrait devenir une sorte de styliste personnel à portée de main. Mon objectif est que l’on comprenne suffisamment bien chaque utilisateur pour pouvoir lui faire des suggestions qui correspondent à ses besoins, et que ces suggestions soient soit excellentes, soit très proches de ce qu’il recherche. L’utilisateur peut ainsi trouver rapidement ce qu’il souhaite sans se dire qu’il aurait peut-être trouvé quelque chose de mieux en continuant à faire défiler les résultats.
En principe, on devrait connaître les différents cas d’utilisation possibles. Vous pouvez vous rendre à la salle de sport et vous habiller de façon très décontractée, travailler à domicile, assister à des événements qui nécessitent une tenue de soirée élégante. On a besoin de savoir ce que vous avez de prévu pour vous aider à déterminer ce dont vous avez besoin. Tout devrait se faire à partir de votre téléphone, en quelques touchers ou en quelques phrases tout au plus. Comme je l’ai dit, ce devrait être comme un styliste de poche. C’est la vision qu’on en a aujourd’hui. Évidemment, on commence par la recherche, car il faut bien comprendre le catalogue de produits, l’univers des produits et l’utilisateur. C’est ce qu’on s’efforce de comprendre pour le moment.
Pour répondre à votre question sur la façon dont les gens peuvent se former à l’IA, je dirais avant tout : commencez à l’utiliser. Si vous ne l’avez pas encore fait, essayez l’IA pour toutes vos tâches. Avec des outils comme ChatGPT ou Sora, on peut créer ses propres contenus. Une fois que l’application Canva sera intégrée, vous pourrez créer vos propres présentations. Aujourd’hui, vous pouvez vous adresser à ces robots conversationnels et leur indiquer ce que vous souhaitez créer, et ils peuvent le faire pour vous. Il doit y avoir de nombreuses vidéos YouTube intéressantes qui expliquent comment s’y prendre. Lancez-vous. Vous pouvez simplement demander à ChatGPT : « Comment puis-je apprendre à utiliser X, Y et Z? » Et il vous guidera.
Je pense qu’il faut prendre le temps d’apprendre. Demandez à un jeune de votre entourage à quoi sert tel ou tel outil, et laissez-le vous montrer comment l’utiliser. Tous ces outils sont vraiment remarquables et la courbe d’apprentissage est très rapide. Il suffit de les voir pour les comprendre, et il existe de nombreuses façons de le faire. Il faut persévérer, ne pas hésiter et commencer à expérimenter par vous-même.
Oliver Chen :
Julie, j’ai été ravi de passer ce moment avec vous. On a abordé de nombreux sujets, depuis le rôle pionnier des GML dans les transformations en cours, jusqu’à votre vision de l’avenir, votre expertise en matière de sélection, et la manière dont Daydream contribue à façonner le futur. On a également évoqué les annonces récentes et la flexibilité qu’elles introduisent, dans un contexte où le commerce conversationnel est en train de profondément redéfinir l’expérience d’achat. Merci de m’avoir accordé de votre temps.
Julie Bornstein
Merci. Merci de l’invitation. J’ai beaucoup apprécié.
Voix hors champ :
Merci d’avoir été des nôtres. Ne manquez pas le prochain épisode du balado Insights de TD Cowen.