Karrot est une application de plate-forme peer-to-peer hyperlocale et axée sur la communauté qui permet aux utilisateurs d'acheter, de vendre et d'échanger des articles avec d'autres utilisateurs validés. Depuis son lancement en Corée du Sud en 2015, la plate-forme s'est étendue aux marchés mondiaux et compte désormais plus de 43 millions d'utilisateurs inscrits. 

Après le lancement de Karrot en Amérique du Nord, les ingénieurs ont observé que 30% des utilisateurs de la région utilisaient une langue autre que l'anglais sur leur appareil, comme l'espagnol. Pour rendre l'application plus accessible, l'équipe souhaitait intégrer rapidement et à grande échelle une fonctionnalité de traduction fluide à Karrot. Les développeurs ont déterminé que le moyen le plus efficace d'implémenter des traductions de qualité était d'intégrer un service d'IA directement dans l'application. Ils ont donc sélectionné Firebase AI Logic et son SDK Android pour accéder à Gemini Flash Lite, ce qui a entraîné une augmentation du taux de conversion des achats chez les utilisateurs non anglophones.

Intégrer Gemini Firebase AI Logic

L'équipe a d'abord testé deux options sur l'appareil : le SDK ML Kit Translation et Gemini Nano. Cependant, l'équipe a rencontré des difficultés avec chacun d'eux : ML Kit Translation ne répondait pas à ses attentes en termes de qualité, et Gemini Nano, s'il n'était pas déjà sur l'appareil, nécessitait que l'utilisateur télécharge les données du modèle.

L'équipe a ensuite testé Firebase AI Logic. En appelant l'API Gemini directement depuis l'application, Firebase AI Logic a fourni des résultats précis à une vitesse qui reflète une cadence de conversation naturelle. 

Selon TaeGyu An, ingénieur logiciel Android de l'équipe de la plate-forme mobile de Karrot, l'intégration de Firebase AI Logic à l'application a été "remarquablement simple". TaeGyu et son équipe ont utilisé la documentation et les exemples de code de la plate-forme pour créer une preuve de concept en moins de trois heures. 

L'équipe a ainsi pu consacrer plus de temps à affiner les requêtes et à trouver les valeurs de configuration optimales. "Même sans expérience approfondie en matière de rédaction de requêtes, les guides et conseils de la documentation officielle m'ont permis d'identifier rapidement la bonne direction à suivre pour améliorer la qualité des traductions", explique WonJoong Lee, ingénieur logiciel Android de l'équipe produit Karrot pour l'Amérique du Nord.

Ce faible seuil d'entrée et ce délai d'exécution rapide ont permis aux ingénieurs de maintenir les coûts de développement à un niveau bas et de passer du proof of concept au code de production en seulement deux semaines, le tout sans configurer de backend dédié. Cela a également permis de dégager du temps pour se concentrer sur la conception de l'UX et des règles, comme le comportement d'activation et les conditions d'affichage de la bannière de traduction.

Générer des ventes grâce aux fonctionnalités d'IA améliorées

Depuis qu'elle a implémenté la traduction à l'aide de Gemini et de Firebase AI Logic, l'équipe Karrot a constaté une augmentation du taux de conversion des achats chez les utilisateurs non anglophones, ce qui indique que la fonctionnalité de traduction contribue à stimuler les ventes.

Parmi les utilisateurs qui ont utilisé une langue d'appareil autre que l'anglais, un sur trois a utilisé activement la fonctionnalité après avoir vu la bannière de traduction. L'équipe a également observé que les acheteurs qui se sont vu proposer une fonctionnalité de traduction étaient 2,4 fois plus susceptibles de démarrer une discussion  avec un vendeur que ceux qui ne l'ont pas fait. 

La flexibilité et la simplicité du déploiement de Firebase AI Logic ont incité l'équipe à explorer d'autres fonctionnalités pour simplifier les workflows de ses ingénieurs. "C'est gratifiant de créer des fonctionnalités qui s'adaptent à différents appareils Android tout en aidant les voisins à se connecter et à interagir au sein de leur communauté locale", a conclu TaeGyu.

À l'avenir, l'équipe prévoit d'implémenter des modèles d'invites de serveur pour ajuster les invites après la publication sans avoir à déployer une nouvelle version de l'application. Combiné à Remote Config, cela devrait aider l'équipe à itérer plus rapidement et à réduire les coûts opérationnels.

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