Gemini et Firebase AI Logic ont permis à Karrot d'augmenter ses ventes grâce à une fonctionnalité de traduction créée en moins de deux semaines

Karrot est une application de place de marché 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 à l'international et compte plus de 43 millions d'utilisateurs inscrits. 

Après le lancement en Amérique du Nord, les ingénieurs de Karrot ont constaté 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 une fonctionnalité de traduction fluide à Karrot, à grande échelle. 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 choisi Firebase AI Logic et son SDK Android pour accéder à Gemini Flash Lite, ce qui a permis d'augmenter les conversions d'achat chez les utilisateurs non anglophones.

Intégrer Gemini Firebase AI Logic

L'équipe a d'abord testé deux options on-device : le SDK ML Kit Translation et Gemini Nano. Cependant, l'équipe a rencontré des difficultés avec chacune d'elles : la traduction ML Kit ne répondait pas aux attentes de l'équipe en termes de qualité, et Gemini Nano, s'il n'était pas déjà présent 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 le rythme d'une conversation naturelle. 

L'intégration de Firebase AI Logic à l'application a été une "expérience remarquablement simple", selon TaeGyu An, ingénieur logiciel Android au sein de l'équipe Mobile Platform de Karrot. TaeGyu et son équipe ont utilisé la documentation et les exemples de code de la plate-forme pour créer une démonstration de faisabilité en moins de trois heures. 

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

Cette facilité d'accès et ce délai d'exécution rapide ont permis aux ingénieurs de maintenir des coûts de développement faibles et de passer de la démonstration de faisabilité au code de production en seulement deux semaines, sans avoir à 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 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 des conversions d'achat chez les utilisateurs non anglophones, ce qui indique que la fonctionnalité de traduction contribue à stimuler les ventes.

Parmi les utilisateurs dont l'appareil était configuré dans une langue autre que l'anglais, un sur trois ayant vu la bannière de traduction a utilisé la fonctionnalité. L'équipe a également constaté que les acheteurs disposant d'une fonctionnalité de traduction étaient 2,4 fois plus susceptibles de démarrer une discussion  avec un vendeur que ceux qui n'en disposaient pas. 

La flexibilité et la simplicité de 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 leurs communautés locales", conclut TaeGyu.

À l'avenir, l'équipe prévoit d'implémenter des modèles de prompt de serveur pour ajuster les prompts après la sortie sans publier de 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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