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Tel-Aviv façonne l'avenir du voyage

Foto: Getty
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À Tel-Aviv, une ville à la pointe de l’innovation technologique, le machine learning transforme notre manière de voyager…

La Silicon Valley pourrait être le premier endroit à venir à l'esprit lorsqu’il est question de technologie numérique de pointe. Pourtant, aujourd’hui, les regards se tournent de plus en plus vers l'est, en particulier vers Tel-Aviv en Israël. Tous les grands acteurs du e-commerce y ont des bureaux : Google, Amazon et Booking.com.

Une combinaison de facteurs géographiques, économiques et culturels explique cette montée en puissance de Tel-Aviv. Avec ses terres arides, le pays n’a eu d’autre choix que d’innover dans les domaines de la technologie de l'eau, de l'agrotechnologie et de la fabrication intelligente. Quant au gouvernement, il mise beaucoup sur le capital intellectuel. Israël jouit aujourd’hui d'une économie toujours plus florissante, d'un faible taux de chômage et d’universités renommées qui ont favorisé le développement d’une population active aussi talentueuse que créative.

« Avec le plus grand nombre de start-ups par habitant au monde, on dit d'Israël que c'est une “start-up nation” », explique Noa Barbiro, née à Tel-Aviv et Group Product Manager au R&D Machine Learning Centre de Booking.com. « Notre présence au sein de cette communauté collaborative présente d'énormes avantages. Je suis convaincue que l'avenir de la “tech” est en train de se jouer ici, à Tel-Aviv. »

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Le bureau de Booking.com à Tel-Aviv est un laboratoire technologique de pointe où collaborent de petites équipes de spécialistes des données, de développeurs, de concepteurs, de rédacteurs et de chefs de produit qui mènent des recherches dans de nombreux domaines comme le machine learning (ML), la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Leurs travaux ont pour objectif de rendre l'expérience client la plus accessible, la plus personnalisée et la plus rationnelle possible.

L'univers du machine learning

Le machine learning sous ses différents aspects est au cœur de cette révolution. Il permet d'offrir une expérience toujours plus personnalisée en s'adaptant aux besoins du client. Mais qu'offre au juste l'intelligence artificielle en matière de personnalisation ? Comme l'explique Shalev Barazani, Senior Product Manager de Booking.com, « Nous sommes en train d’élaborer un moteur de suggestions de destinations qui aidera nos clients à choisir leur prochain lieu de séjour. Lorsqu’ils ont arrêté leur choix sur une destination et qu’ils se mettent en quête d’un hébergement, nous pouvons alors leur proposer les options les plus pertinentes et réduire ainsi le temps qu'ils doivent consacrer à cette recherche. »

Pour donner un exemple concret, la plateforme de voyage Booking.com propose des millions de chambres disponibles dans des structures très variées et dans le monde entier. Une capitale comme Rome dispose à elle seule de plus de 11 000 possibilités d’hébergement. C'est énorme, et même le voyageur le plus passionné, ne pourrait toutes les consulter. Mais grâce à un riche jeu de données et à des modèles de machine learning très précis, Booking.com peut grandement simplifier la recherche du lieu de séjour idéal.

Pour ce faire, Booking.com prend pour point de départ les habitudes connues d'un client, par exemple la tendance à choisir des hôtels bon marché équipés d’une salle de sport et situés en centre-ville. Ces données sont ensuite entrées dans un algorithme (ou modèle) qui permet de proposer au voyageur les options les plus pertinentes en fonction de ses préférences. Shalev résume ainsi le potentiel du ML en matière de personnalisation : « Nous souhaitons que nos clients puissent réserver en toute confiance un hébergement qui corresponde parfaitement à leurs besoins. Le machine learning rend cela possible à l'échelle mondiale. »

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Reconnaissance vocale

Des estimations indiquent que d'ici 2020, jusqu'à 50 % des recherches sur Internet se feront par le biais de la voix. Mais la reconnaissance vocale s'accompagne d'un éventail de défis bien spécifiques.

Tout d'abord, le modèle de langue doit pouvoir traduire les ondes acoustiques en ce que l'on appelle des phonèmes — les unités sonores composant les mots. Par exemple, pour prononcer le mot « bleu », il faut faire intervenir les sons « b », « l » et « eu ». La tâche n'est pas aisée ; beaucoup de données et d’apport humain sont nécessaires pour former un modèle précis, car des règles claires doivent être établies. En prononçant « hmm », quelqu'un pourrait exprimer son doute comme son appréciation. Il est donc essentiel de former un modèle linguistique capable d’interpréter ces nuances. C'est exactement ce genre de défi que relève l'équipe de reconnaissance vocale de Booking.com à Tel-Aviv.

Un autre grand défi auquel elle s'attelle est ce qu'on appelle « l'analyse des émotions », qui associe la catégorie de mots utilisés au ton de la voix. Les modèles de reconnaissance vocale peuvent ainsi déterminer si une personne est en colère, contrariée ou satisfaite. Ces distinctions sont capitales quand il s'agit d'interagir avec des clients.

Ces recherches ont permis d'aboutir à des produits de chat beaucoup plus puissants. Le chat de Booking.com, appelé Assistant Booking, utilise le traitement automatique du langage naturel pour identifier et répondre rapidement et automatiquement à près de 60 % des demandes des clients comme « À quelle heure se fait l'enregistrement », « Y a-t-il un parking disponible ? », « Y a-t-il du WiFi dans ma chambre ? », etc. Ce traitement des questions les plus courantes laisse ainsi à l'équipe du service client tout le temps de répondre à des demandes plus complexes qui exigent de la nuance et de l'empathie.

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Vision par ordinateur

La vision par ordinateur utilise le ML pour comprendre un contenu visuel en interprétant différents ensembles de pixels qui une fois combinés génèrent des formes. Quels avantages une entreprise comme Booking.com peut-elle tirer de cette technologie ? Tout d’abord, elle facilite la vérification de milliers d'images d'hébergements pour détecter leur contenu graphique ou un contenu éventuellement offensant. Elle permet aussi d'améliorer l'expérience utilisateur du client en étiquetant et en faisant remonter en priorité les images les plus pertinentes. Si un client s'intéresse aux différentes options de petit-déjeuner ou de restauration d’un hôtel, l'IA peut identifier l'image la plus pertinente et la lui présenter. Enfin, l'un des grands avantages de développer une telle technologie à Tel-Aviv, c'est qu'il est possible de collaborer avec d'autres entreprises possédant des connaissances et un savoir-faire de pointe dans ce domaine. « Nous nous appuyons sur des technologies connues et disponibles que nous intégrons ensuite à d'autres codes et algorithmes que nous construisons ici afin de mieux saisir l’ensemble des paramètres », explique Noa. Tester, tester et encore tester, voilà le secret de Booking.com. Les échecs comme les succès mènent au bout du compte à un apprentissage beaucoup plus rapide.

La voie à suivre

Laurent Hallermeier, directeur du R&D Machine Learning Centre de Tel-Aviv résume le mieux l'esprit expérimental et collaboratif de la ville :

« Ce qui fait de Tel-Aviv un centre névralgique des nouvelles technologies et qu’elle se place à l’avant-garde du machine learning, c'est le mélange des cultures et l'écosystème technologique de pointe qui nous entourent. Ici, le bureau de Booking.com profite à la fois de l'esprit d'entreprise israélien et de l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée d'une société européenne. Bien que nous partagions les valeurs fondamentales de Booking.com, nous avons également créé notre propre système de valeurs : nous privilégions l'esprit de collaboration, nous sommes motivés, positifs, ouverts et nous aimons nous amuser. »

Si vous aimez les défis et souhaitez faire évoluer les pratiques du voyage, envisagez une carrière chez Booking.com.