Amazon vient juste de dévoiler son nouvel outil d’intelligence artificielle ! Une étape importante pour simplifier la vie de ses vendeurs qui pourront l’utiliser pour générer automatiquement des descriptions de produits à partir des photos et d’informations disponibles en ligne sur les articles.
Repéré pour la première fois en août, Amazon a présenté les nouvelles capacités de son IA générative lors de l’événement Amazon Accelerate. Cet outil est conçu pour aider les vendeurs à élaborer des listes de produits plus attrayantes et détaillées. Historiquement, la création de titres de produits, de points clés et de descriptions était une tâche ardue pour les vendeurs.
La technologie nouvellement dévoilée vise à éliminer cet obstacle. En utilisant des modèles de langage de grande envergure (LLMs), l’outil d’IA générative d’Amazon pourrait aider les vendeurs à construire des descriptions de produits complètes en un clin d’œil.
Comment fonctionne cette nouvelle IA proposée par Amazon ?
Le processus est simple : les vendeurs fournissent une brève description ou quelques mots-clés sur le produit, et l’IA d’Amazon génère un contenu détaillé que le vendeur doit examiner. Si le contenu convient, les vendeurs peuvent directement le télécharger sur leurs listes de produits.
Robert Tekiela, vice-président des systèmes de sélection et de catalogue d’Amazon, a exprimé son enthousiasme quant à ces développements. Il a souligné que grâce à ces nouveaux modèles d’IA générative, Amazon peut améliorer et enrichir les connaissances sur les produits à une échelle sans précédent. Ce n’est pas la première fois qu’Amazon utilise l’IA générative pour enrichir les listes de produits. Les premiers retours des vendeurs qui ont testé ces nouvelles capacités sont extrêmement positifs. Cependant, il est recommandé de toujours vérifier le contenu généré par l’IA pour garantir son exactitude.
Le géant de l’e-commerce est convaincu que c’est juste le début et envisage d’intégrer davantage l’IA pour améliorer l’expérience des vendeurs !
Source : Search Engine Journal
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