"Nous ne sommes pas ChatGPT" : c’est ce constat qui a poussé TheFork à renoncer à son chatbot IA, remplaçant l'interface conversationnelle par une recherche directe bien plus performante. Un choix payant : en misant sur une recherche "single shot" plutôt que sur la discussion, les équipes ont récolté des signaux positifs encourageants concernant l'engagement et la conversion de cette nouvelle fonctionnalité. Plongée dans les coulisses d'un revirement stratégique où l'expérience utilisateur et l'efficacité business l'ont emporté sur le gadget.
“La curiosité a tué le chat”, aiment dire les Anglais pour rappeler que c’est un vilain défaut. Chez TheFork ce n’est pas la curiosité, mais un choix stratégique mûrement réfléchi qui a poussé les équipes à tuer le chat. On ne parle évidemment pas ici d’un félin, mais d’un chatbot boosté à la GenAI et qui n’a jamais vu le jour, les équipes ayant finalement changé leur fusil d'épaule.
Pourtant, quand on parle de GenAI, une image vient très volontiers à l’esprit : celle de l’interface de ChatGPT, de Gemini ou encore du très justement nommé Le Chat, bref celle de votre modèle préféré. Leur point commun ? Elles consistent en une fenêtre conversationnelle - un chatbot vous permettant de discuter librement avec le LLM.
La décision du géant de la réservation de restaurants a de quoi surprendre. Pourquoi ne pas se contenter de suivre une recette au succès déjà éprouvé ? Retour sur un revirement à contre-courant des tendances et qui prouve qu’en termes d’IA, il faut parfois savoir sacrifier le spectaculaire au profit de l'utile.
Quand l’IA s’invite à la table de TheFork
Nous sommes en mai 2024. TheFork organise alors son traditionnel hackathon, une semaine durant laquelle les équipes ont la possibilité de travailler sur un projet innovant pour le présenter au reste de l’entreprise. Évidemment, l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, avec un enjeu commun : mettre l’inévitable technologie au service des objectifs de l’entreprise. Au terme de sept jours haletants, c’est finalement un prototype de recherche de restaurants basé sur l’IA générative qui remporte la palme - AskTheFork, de son petit nom en interne.
La feature coche toutes les cases. En plus d’être novatrice en termes d’IA chez TheFork, elle répond à un pain point historique. Il faut savoir que chez le comparateur de restaurants, la recherche classique repose sur un système de tagging, rempli à la mano pour chaque établissement par les commerciaux ou les restaurateurs eux-mêmes. Un système dont l’aspect manuel expose les résultats à un manque de pertinence, comme un restaurant taggé végétarien… sous prétexte qu’il sert une assiette de frites !
C’est là qu’AskTheFork - et l’intelligence artificielle - entrent en jeu. L’idée est d’utiliser la capacité d’interprétation des LLMs pour exploiter l’intégralité du contenu disponible, des menus aux UGC (contenus créés par les utilisateurs) et proposer les restaurants correspondant le mieux à l’intention de recherche de l’utilisateur. Et les résultats sont au rendez-vous, selon les propres mots de Laura Sohier, Group PM en charge de l’expérience de découverte des restaurants : “Jusqu’à présent, il était par exemple impossible de chercher les meilleurs restaurants avec des pâtes à la truffe; on choisissait “pâtes” ou “truffes” puis on fouillait les menus des restaurants un par un. Désormais, on peut non seulement combiner les tags, mais surtout étendre les recherches à des notions bien plus abstraites, comme un repas romantique par exemple ! AskTheFork va combiner les photos et les avis clients et dire à l’utilisateur, en fonction d’un scoring généré par l’IA, que tel restaurant est le plus pertinent pour son dîner en amoureux”, poursuit Laura. 
Le potentiel de la feature a beau avoir été validé d’un point de vue technique, reste à savoir comment la mettre dans les mains de l’utilisateur. Si le format "chatbot" s'impose alors comme le candidat naturel, les équipes de TheFork vont se retrouver face à une question cruciale : est-ce vraiment la meilleure façon de réserver une table ?
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“On est pas ChatGPT”
De leur propre aveu, les “Forkies” (le nom en interne des employés) considèrent d’emblée que oui. Une question d’habitude pour Alberto Conti, le Head of Design en charge du projet : “Les utilisateurs sont de plus en plus à l’aise avec l’intelligence artificielle générative et les LLMs. C’est pourquoi notre première idée a été de leur proposer une expérience assez proche de ce qu’ils connaissaient déjà. La première version de la fonctionnalité est donc une interface conversationnelle dont l’UX est “très similaire à celle de produits comme ChatGPT ou Gemini, afin de favoriser l’adoption”.
Mais de la même manière qu’il ne faut pas mettre la charrue avant les bœufs, il est déconseillé de mettre l’UI avant l’UX - et c’est précisément ce dont les équipes vont se rendre compte au fil des entretiens utilisateurs. “Plus on avançait, moins on voyait la feature comme un assistant personnel discutant avec les utilisateurs pour déterminer ce qu’ils voulaient manger le soir. Au fond, la raison d’être de TheFork, sa valeur ajoutée, est de les aider à booker le restaurant qui leur correspond le mieux. Nous ne sommes pas ChatGPT; laissons-leur le conversationnel !”.
D’une pierre, deux coups : non content de mieux répondre au besoin utilisateur, ce choix est également plus simple d’un point de vue technique, soulageant les équipes du Group Product Manager Quentin Ménard : “Le côté itératif d’une conversation, par exemple dire qu’on a envie d’une margherita puis changer en disant qu’on veut plutôt des tapas, n’est pas du tout évident à mettre en place. On passe d’un système où des workflows de LLMs suffisent à une logique agentique, ce qui demande beaucoup plus d’efforts en termes de développement”, explique-t-il.
Le résultat ? Une recherche en single shot où l’utilisateur obtient une liste d’établissements particulièrement pertinents selon sa recherche : “On a montré qu’on est capables de répondre à quasiment tout type de requêtes. Évidemment, il y a des garde-fous. Ne cherchez pas de vêtements sur AskTheFork, vous n’en trouverez pas !, prévient Quentin d’un ton amusé. Mais 95% des recherches aboutissent à des résultats. Quand auparavant on ne pouvait satisfaire que des requêtes simples, on peut aujourd'hui répondre à des requêtes multicritères, qui répondent à des besoins humains complexes”, se satisfait le Group Product Manager.
Evidemment, tout n’est pas encore parfait. Les LLMs sont des technologies capricieuses, et difficiles à dompter complètement. Capucine Tiberghien, Product Manager et binôme de Quentin, en témoigne volontiers : “Une énorme partie du projet consiste à faire du prompt engineering pour obtenir des résultats toujours plus pertinents. Par exemple, vu qu’on fonctionne sur de la proximité sémantique, la négation est extrêmement difficile à gérer. Si vous écrivez que vous êtes prêts à manger de tout sauf des sushis, on va vous proposer… des sushis. Mais de toute façon un projet d’IA, c’est un éternel refinement. Il faut comprendre ce qui a vraiment de l’impact, parce que tu ne peux tout simplement pas consacrer toute ta bande passante à améliorer des prompts sur des cas d’usage qui touchent peu de monde. Sinon, ça ne s’arrête jamais. En l'occurrence les tests ont montré que le problème ne touchait qu’une part minime d'utilisateurs et qu’AskTheFork était tout à fait viable en l’état.”
Sortir de la boîte noire de l’IA
Que la performance fonctionnelle soit au rendez-vous est une chose. Reste l’éléphant (et non plus le chat) dans la pièce : comment “l’enrober” pour l’utilisateur ? Si les enjeux sont nombreux sur un sujet aussi structurant pour TheFork que la recherche, le premier est de protéger l’existant. “Garder AskTheFork comme une expérience autonome permet de ne pas mettre en danger la recherche classique, souligne Alberto Conti. C’est la bonne manière de procéder sur des features un peu expérimentales : on améliore le niveau de confiance avant d’envisager quelque chose de véritablement intégré à l’écosystème. Ça permet d’observer et de mesurer l'impact, de raffiner, et ensuite de décider si on continue d'investir ou non.”
Une fois qu’on s’est assurés de ne pas avoir mis tous ses œufs dans le même panier, place à la construction d’une expérience utilisateur à la hauteur de la promesse technologique. Quand on travaille avec des LLMs, l’un des défis principaux est leur aspect non-déterministe. Pour une même requête, il est impossible de garantir que le résultat sera parfaitement identique. Un côté “boîte noire” qui risque d'abîmer la confiance de l’utilisateur…
Consultante Thiga en mission dans l’équipe d’Alberto et spécialiste en Design de produits d’IA, Simran Singh a fait de ce genre de difficultés sa spécialité. “L’IA générative étant probabiliste, elle ne va pas toujours fonctionner comme vous le voulez. Il est vital de penser à comment guider l’utilisateur, à comment lui communiquer clairement la proposition de valeur, bref à lui expliquer pourquoi il obtient tel ou tel résultat. Et c’est justement ce qui est ressorti lorsque nous avons fait les tests sur le MVP ! Tous les utilisateurs nous ont demandé : “Pourquoi ce résultat m’a été proposé ? Comment savoir s’il est en lien avec ce que j’ai cherché ?”, raconte-t-elle. Des retours visiblement pris en compte, puisqu’aujourd’hui les résultats vont afficher une photo ou encore un extrait de review qui correspondent à la requête de l’utilisateur. Vous avez cherché les meilleures pizzas de Paris ? Vous aurez une photo de margherita à la napolitaine ou l’avis d’un client chantant les louanges de son pizzaïolo préféré.
Pour la Product Designer, ce travail est tout sauf une commodité. “Je trouve que le Design est souvent sous-estimé dans les produits d’IA. Les PMs IA fleurissent au sein des entreprises, tandis que les Product Designers IA se font plus rares. Or, ça change tout ! Le gros challenge avec l’IA, c’est l’adoption. Et comment on améliore l’adoption ? Par le design. Je ne parle pas juste de créer une interface, mais de penser à l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’expérience utilisateur et à son explicabilité, sa faculté à être comprise, insiste Simran. Au fond, la meilleure feature IA ne sera pas utilisée sans interface adaptée… Et on se retrouve à la fin à avoir investi dans quelque chose qui n’apporte de la valeur ni à l’utilisateur, ni au business”, conclut-elle.
L’ingrédient secret
À ce qu’en disent certains, les chiffres ne mentent pas. En tout cas, ceux obtenus par les équipes de TheFork sont plus que parlants. Avec une conversion supérieure (5% de plus) à celle de l’application au global, AskTheFork a prouvé que ses résultats sont plus pertinents aux yeux des utilisateurs - une vraie victoire pour les parties prenantes.
Reste un dernier point de vigilance : un taux d’adoption encore limité. Un constat qui ne réjouit pas Laura Sohier, sans pour autant la surprendre. “La fonctionnalité vient tout juste d’être lancée et elle introduit un changement fondamental dans la manière de rechercher un restaurant. Or, on ne transforme pas un comportement utilisateur aussi ancré du jour au lendemain”, rappelle la Group PM. D’autant plus que la search classique demeure le point d’entrée naturel : “Les utilisateurs n’ouvrent pas TheFork pour tester une feature IA, mais avant tout pour trouver un restaurant.”
Pour autant, l’essentiel est là : “La fonctionnalité a pleinement rempli son rôle en démontrant le potentiel de l’intelligence artificielle dans notre écosystème.” Le prochain jalon ? “Réunir le meilleur des deux mondes. Notre objectif cette année est d’unifier les expériences pour les rendre plus cohérentes et répondre à un besoin unique : aider chaque utilisateur à trouver le restaurant qui lui correspond.”
Quelle forme donner à cette nouvelle barre de recherche ? Du violet et des étoiles partout, histoire de mettre en avant la toute-puissance conférée par l’IA ? Alberto Conti n’est pas convaincu. “L’IA est tendance en ce moment, c’est certain. Et beaucoup d’entreprises s’en servent comme un argument marketing sans suffisamment se poser la question de la différence qu’elle fait pour leurs utilisateurs, explique-t-il, pensif. Mais les utilisateurs se fichent de savoir s’il y a de l’IA sous le capot, tant que le résultat est bon ! En ce qui me concerne, je ne crois pas trop au côté “marque IA”; il faut plutôt penser valeur et voir ça comme une technologie qui tourne en arrière-plan”. Un ingrédient secret, en somme. En attendant, si la lecture de cet article vous a donné faim et que vous ne savez pas où manger… Vous savez ce qu’il vous reste à faire !
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