Le groupe sud‑coréen Naver a publié un « AI Case Study Report » qui documente les premières applications de sa stratégie « on‑service AI » pour les petites et moyennes entreprises. Le recueil rassemble retours d'expérience, interviews et enseignements, et illustre des gains concrets en efficacité opérationnelle et en qualité de l'expérience client.

Contexte et objectifs de l'initiative

L'approche dite « on‑service AI » consiste à intégrer des fonctions d'intelligence artificielle directement dans des services utilisés par les commerçants et les boutiques en ligne. L'objectif annoncé est double : réduire la charge opérationnelle des vendeurs et améliorer l'expérience d'achat des consommateurs, sans exiger de compétences techniques élevées de la part des utilisateurs.

Fonctions mises en avant par le rapport

Le rapport décrit plusieurs cas d'usage concrets déployés au sein de l'écosystème Naver :

  • Gestion des avis (Place) : une solution analyse le ton et le contexte des commentaires publiés sur les fiches des commerces. Pour les avis sensibles ou négatifs, l'outil alerte le commerçant et propose des brouillons de réponses formulés naturellement. Selon le rapport, l'outil réduit le temps de réponse et l'usure émotionnelle liée à la gestion de l'image.
  • Messagerie TokTok et AI FAQ : la messagerie utilisée par les boutiques Naver Plus Store intègre un module « AI FAQ » qui identifie automatiquement les questions fréquentes et génère des réponses à partir des données produit. Cette fonction repose sur une architecture de type RAG (Retrieval Augmented Generation), ce qui permet d'améliorer la précision et l'actualité des réponses.
  • Moteur de recommandations (modèle e‑CLIP) : un modèle fondation interne, e‑CLIP, alimente les recommandations de produits similaires ou complémentaires. La rubrique « achat groupé » est citée comme un espace particulièrement performant pour augmenter les conversions.

Résultats et retours utilisateurs

Le rapport signale des indicateurs positifs sur les premières versions testées. Pour la solution de gestion des avis en bêta, le taux de satisfaction des utilisateurs atteindrait 97 %. Naver indique également avoir travaillé sur l'allégement des modèles pour accélérer les réponses et affiner le style et la longueur des brouillons fournis aux commerçants. Sur la messagerie TokTok, l'AI FAQ aurait contribué à réduire les délais de support et à limiter les abandons client, tout en transformant, selon une professeure citée, le support 24/7 en un actif marketing personnalisé.

Enjeux opérationnels et économiques

Selon le rapport, l'automatisation de tâches répétitives (réponses aux avis, gestion des questions fréquentes, suggestions de produits) permettrait aux petites entreprises de réaffecter du temps vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme le marketing ou la gestion produit. Naver a aussi rendu certaines fonctions accessibles sans abonnement, afin de favoriser l'adoption par un plus grand nombre de vendeurs.

Dimensions éthiques et appel au dialogue

Le document ne se limite pas aux aspects techniques : il invite également à un dialogue public‑privé sur l'IA responsable. La question de la fiabilité des réponses, de la transparence des mécanismes de recommandation et de la protection des données des clients est évoquée comme élément à traiter dans la mise à l'échelle des solutions.

Ce qui reste à confirmer

  • La durabilité des gains mesurés à plus grande échelle : les résultats proviennent de tests et retours initiaux, il conviendra de vérifier leur maintien lors d'un déploiement massif.
  • L'impact précis sur le chiffre d'affaires des commerçants au‑delà des indicateurs d'efficacité opérationnelle : le rapport décrit des corrélations, mais des études complémentaires seraient nécessaires pour établir des causalités.
  • Les modalités concrètes de gouvernance et de protection des données si les services sont étendus à d'autres produits (Place, Pay, etc.).

À retenir

  • Naver publie un rapport documentant l'utilisation pratique de son IA « on‑service » pour soutenir les PME.
  • Parmi les usages présentés : gestion automatisée des avis, FAQ dynamique via RAG, et recommandations alimentées par e‑CLIP.
  • Des gains opérationnels sont rapportés, avec un taux de satisfaction bêta de 97 % pour la gestion des avis.
  • L'éditeur vise une extension des fonctions (paiement, fiches locales) et appelle à un dialogue sur l'IA responsable.
  • Plusieurs résultats restent à confirmer lors d'un déploiement à grande échelle.

Article amélioré avec l'IA - Article original