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

Après son lancement en Amérique du Nord, les ingénieurs de Karrot ont constaté que 30% des utilisateurs de la région utilisaient une langue d'appareil autre que l'anglais, comme l'espagnol. Pour rendre l'application plus accessible, l'équipe a souhaité 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 serait 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, elle a rencontré des difficultés avec chacune d'elles : ML Kit Translation ne répondait pas à ses attentes en termes de qualité, et Gemini Nano, s'il n'était pas déjà installé 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 une précision à des vitesses qui reflétaient une cadence de conversation naturelle. 

Selon TaeGyu An, ingénieur logiciel Android dans l'équipe de la plate-forme mobile de Karrot, l'intégration de Firebase AI Logic dans l'application a été une "expérience 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. 

Cela a permis à l'équipe de consacrer plus de temps à affiner les prompts et à trouver des valeurs de configuration optimales. "Même sans grande expérience en matière de rédaction de prompts, les guides et conseils de la documentation officielle ont permis d'identifier rapidement la bonne direction pour améliorer la qualité de la traduction", a déclaré WonJoong Lee, ingénieur logiciel Android dans l'équipe produit Amérique du Nord de Karrot.

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 de la preuve de concept au code de production en seulement deux semaines, le tout sans configurer de backend dédié. Cela a également permis de libérer du temps pour se concentrer sur la conception de l'expérience utilisateur et des règles, comme le comportement d'activation et les conditions d'affichage de la bannière de traduction.

Augmenter les ventes grâce à des fonctionnalités d'IA améliorées

Depuis l'implémentation de la traduction à l'aide de Gemini et de Firebase AI Logic, l'équipe Karrot a observé 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 utilisaient 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 constaté que les acheteurs qui bénéficiaient de la fonctionnalité de traduction étaient 2,4 fois plus susceptibles de démarrer une conversation avec un vendeur que ceux qui n'en bénéficiaient pas.

La flexibilité et la simplicité du déploiement de Firebase AI Logic ont conduit 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 de prompts côté serveur pour ajuster les prompts après la publication sans avoir à distribuer une nouvelle version de l'application. Combiné à Remote Config, cela devrait aider l'équipe à itérer plus rapidement et à réduire les frais de fonctionnement.

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