Comment les designers peuvent contribuer à une fonctionnalité IA ? L’exemple de la recherche visuelle de leboncoin

“Mais tu ne t’occupes pas que de l’interface, toi ?” Imène Sediri, Lead UX Designer de leboncoin a dû batailler pour gagner sa légitimité face aux Data Scientists lors de la conception de la fonctionnalité de Visual Search, lancée l’an dernier. Un cas d’école sur la place du design dans l’IA, raconté en 5 points clés.

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Ce que tu vas apprendre dans cet article sur la place du design dans une fonctionnalité IA:

1. C’est quoi la recherche visuelle (Visual Search) chez leboncoin ?

2. Comment leboncoin a conçu cette fonctionnalité ?

3. Comment le design peut contribuer à l’élaboration du modèle IA ?

4. Comment garder l’utilisateur au cœur de la réflexion… même quand l’effort technique aveugle les équipes ?

5. Comment designer pour l’échec ?

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1. C’est quoi la recherche visuelle (Visual Search) de leboncoin ?

C’est tout simplement effectuer une recherche grâce à une image - et non du texte. À l’instar de Google Lens par exemple.

Les cas d’usage sont multiples :

• Tu as une photo d’un objet dont tu ne connais pas le nom
• Tu ne veux pas exclure des résultats de recherche en tapant le mauvais mot clé (exemple : gigoteuse ou turbulette)
• Tu aimes un article en ligne mais la taille par exemple ne correspond pas alors tu veux voir s’il n’y en a pas d’autres similaires
• Tu es dans un magasin et tu veux savoir si le produit neuf existe en occasion

2. Comment leboncoin a conçu cette fonctionnalité ?

Le célèbre site de petites annonces a commencé à plancher sur le sujet en 2023. La première étape ? Partir d’un cas “simple” : ajouter des annonces similaires quand l’utilisateur fait une recherche.

Cela permettait de démarrer petit afin de tester le modèle. Autre avantage : cela ne nécessitait pas de créer un nouveau parcours. Il s’agissait juste d’un bouton supplémentaire”, raconte Imène, la lead US Designer qui a travaillé sur la fonctionnalité.

Le MVP ne se concentre du reste que sur une seule catégorie : l’habillement. Avant un déploiement progressif sur d’autres, afin d’élargir la base d’entraînement du modèle.

Finalement, courant 2024 et après un an de travail, l’équipe bascule sur la recherche par image. Avec l’apparition de la petite icône à droite de la barre de recherche sur l’application.

Imène, qui a, depuis cet été, rejoint une autre squad liée à l’immobilier, parle d’un usage encore à la marge par rapport à une recherche classique. Même si la fonctionnalité dispose d’un potentiel de progression si des itérations sont menées sur l’onboarding et sa notoriété dans le produit.

En effet, certaines personnes pensent qu’il s’agit d’une nouvelle façon de déposer une annonce. Elles ne prennent pas une photo de ce qu’elles veulent acheter… mais vendre !

3. Comment le design peut contribuer à l’élaboration d’un modèle IA ?

Qui a dit que l’élaboration d’un modèle IA ne devait être que l’apanage de Data Scientists ou de Machine Learning Engineers ?

Grâce à des entretiens utilisateurs, Imène a en effet pu aider à définir ce que voulait dire concrètement une annonce “similaire”. Voyons comment.