Alan Kay dit que "la meilleure manière de prédire le futur est de l'inventer". Cette citation s'applique parfaitement à ce que tente de mettre en place Amazon : envoyer des produits avant même que les utilisateurs les achètent.
Les avancées en machine learning nous rapprochent de plus en plus d'un HAL 9000, l'ordinateur que l'on peut apercevoir dans le film 2001 : l'odyssée de l'espace. Cet ordinateur pouvait interpréter les sentiments des personnages et était capable de prédire quand ils l'éteindraient.
Amazon tente de développer un algorithme similaire à celui de HAL 9000 pour prédire la demande des utilisateurs dans l'optique d'envoyer les produits avant même qu'ils soient achetés. La promesse est la livraison en 1 heure.
En 2012, Amazon présentait un brevet concernant un système visant à réduire les temps de livraison. L'une des méthodes étudiée inclut l'emballage d'un ou plusieurs articles pour un envoi éventuel à une adresse de livraison, en sélectionnant une zone géographique de destination vers laquelle envoyer le colis sans spécifier complètement l'adresse au moment de l'expédition. L'adresse de livraison complète peut être spécifiée lorsque le colis est en transit.
Aujourd'hui, l'engagement d'Amazon avec les utilisateurs des services Premium est la livraison en 1 ou 2 jours. Le but d'Amazon est de minimiser les délais de livraison et, pour que cela soit possible, les modèles prédictifs sont la clé.
L'idée est de faire en sorte que les achats en ligne puissent être aussi immédiats que d'acheter des produits dans un magasin physique. Vous payez et prenez le produit en même temps.
Comment ça fonctionne ?
Les données jouent un rôle clé à cet égard. Grâce aux données stockées dans l'historique des commandes de chaque client sur Amazon, ce dernier peut prédire combien de livres du dernier roman de Nassim Nicholas Taleb, de téléphones Samsung ou de drones seront vendus dans une zone donnée : quartier, ville, etc.
Ce modèle simule la réalité en analysant le comportement du client dans le passé et même s'il n'est pas exact, il permet d'approcher le nombre de commandes qui seront effectuées. Compte tenu de cette estimation, Amazon envoie une variété de produits à ses centres de distribution et aussi des camions affectés à une zone précise. De l'utilisateur pressant le bouton d'achat, jusqu'à l'arrivée de son achat à domicile, l'expédition peut prendre quelques heures ou moins.
Que se passe-t-il s'y le modèle prédictif est faux ?
Cette partie est également sous contrôle grâce à un système capable de calculer s'il vaut la peine de retourner le produit à l'entrepôt ou s'il vaut mieux envoyer des remises et des promotions aux clients dans la région où les produits sont situés. L'idée n'est pas si farfelue. Cela permet d'offrir de bonnes affaires aux clients et de les contenter.
Amazon n'est plus très loin d'être en mesure de connaître l'achat d'un produit avant même que nous le sachions. Ils en savent plus sur nous que nous-mêmes.
On en parle ?!
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Rédigé par : @GillaumePalayer - Magazine du Webdesign.