De Python à Profit : La vérité cachée sur la mise à l'échelle de l'AI - Back Market

Anne-Sophie Lavelle, Head of Product chez Back Market (marketplace européenne de produits reconditionnés, réduction moyenne de 90% des émissions CO2, ~100 millions de commandes), manage deux équipes IA et partage 5 ans de scaling IA en 3 principes — sans bullshit, avec des résultats chiffrés et 3 projets killés assumés. De la Backbox (algorithme qui sélectionne le meilleur marchand parmi 70+ en temps réel) à la SSENS (score de satisfaction IA en temps réel corrélé au taux de réachat), en passant par une détection de fraude à 3 étapes qui a rapporté €2M + €200K + €400K additionnels : le fil rouge est constant — partir du problème utilisateur, pas de la technologie. 🔥 Comment Back Market a divisé par 3 le nombre de commandes défectueuses en 5 ans — et quel rôle l'IA a-t-il réellement joué dans cette performance ? 🔥 Pourquoi construire d'abord avec des règles SQL avant d'introduire l'IA — et comment le cas fraude illustre cette philosophie ? 🔥 Dans quel cas le machine learning classique surpasse-t-il encore la GenAI — et comment savoir quand ne pas utiliser l'IA ? 🎯 Anecdote : La détection de fraude chez Back Market n'a jamais commencé avec l'équipe IA. Avec seulement 600 cas flagués, impossible de faire du ML. Résultat : les business teams ont d'abord construit un arbre de décision SQL (€2M capturés), puis des AI builders ont ajouté un agent Dust (€200K de plus), et l'équipe IA n'est arrivée qu'en tout dernier pour construire le modèle ML (€400K supplémentaires). L'IA en fin de chaîne — et c'est un succès. ________________________ ⚡️⚡️⚡️ AI Product Day, created and built with L💚Ve by Hymaïa with AI Discipline and Le Ticket 🌐🌐🌐 PLUS DE CONTENU IA sur Nos réseaux : ➜ LinkedIn :   / ai-product-day   ➜ Instagram :   / aiproductday   ➜ TikTok :   / hymaiafr   💻 Notre site internet : https://www.ai-product-day.com/en 🔥🔥🔥 Nos Sponsors 2026 : Productboard, Google Cloud, Screeb, Purchasely, Omni ________________________ 🎬 CHAPITRES 00:00:00 Introduction : 5 ans d'IA chez Back Market, 17 apps en prod 00:02:29 Principe 1 — Be User Centric : Backbox et SSENS 00:07:03 L'ère du new shopping et de l'agentic 00:10:35 Principe 2 — Empower Your Team : de 1 à 3 équipes IA 00:14:15 Cas concret fraude : SQL → Dust → ML (2M€ + 200K€ + 400K€) 00:17:21 Principe 3 — Data First, AI Next : quand ne pas utiliser l'IA © 2026 Hymaïa - Cabinet de conseil et Formation Product, Data & IA TITRES ET HASHTAGS === Diviser par 3 les commandes défectueuses : les 3 principes IA de Back Market en 5 ans Hashtags : #AIProduct #ProductManagement #GenAI #DataScience #eCommerce Be User Centric, Empower Your Team, Data First : comment Back Market a scalé l'IA sur 17 produits Hashtags : #AIProduct #DataScience #ProductManagement #GenAI #MachineLearning Quand ne pas utiliser l'IA : le retour terrain du Head of Product de Back Market Hashtags : #AIProduct #ProductManagement #MachineLearning #GenAI #DataScience