Halla tape AI pour des recommandations personnalisées d'épicerie et de plat

Vous venez de rentrer à la maison après une longue journée de travail, et vous êtes affamé. Le garde-manger est vide – vous n'avez pas eu l'occasion d'acheter de l'épicerie – alors vous lancez une application de livraison de nourriture et hop sur une liste de favoris. Vous êtes d'humeur à quelque chose de différent, mais vous êtes pris d'indécision; Et si vous commandez quelque chose que vous finissez par ne pas aimer?

La start-up Halla basée à Los Angeles vise à résoudre ce problème une fois pour toutes avec Halla I / O (qui signifie «commande intelligente»), une plateforme qui utilise l'intelligence artificielle (AI) pour générer des recommandations Netflix pour l'épicerie. , restaurants, et applications de livraison de nourriture et sites Web.

«Nous utilisons la psychographie et les données pour prédire vos préférences et vos envies à tout moment», a déclaré Spencer Price, PDG et cofondateur, lors d'une interview. «Nous appliquons l'analyse prédictive et l'IA aux attributs de goût et de saveur pour comprendre la nourriture elle-même. "

Pour ce faire, les algorithmes de Halla exploitent une base de données exclusive de plus de 10 000 articles d'épicerie, 20 000 ingrédients, 175 000 recettes et 20 millions de plats de restaurant. Ils prennent en compte les ingrédients (et même la composition moléculaire) des plats et des recettes, en construisant une carte taxonomique des attributs tels que la saveur, l'apparence et l'attrait alimentaire.

Voici un exemple concret: Dites que vous aimez les sandwichs au poulet. Les modèles d'apprentissage automatique de base peuvent déduire que vous n'êtes pas opposé, disons, à la piccata de poulet, mais Halla I / O considère la situation dans son ensemble. Il reconnaît que votre préférence pour un sandwich au poulet ne concerne probablement pas seulement le type de protéine, mais aussi le pain, les garnitures et l'expérience de la consommation de votre main. Par conséquent, il conclut que vous aimez probablement aussi les sous-marins et les hamburgers.

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"La nourriture est très psychologique. Chaque plat se décompose en sous-composants extrêmement riches en données, mais décider ensuite des éléments qui importent à une personne qui sélectionne un plat ou qui planifie un repas cuisiné à la maison nécessite une logique particulière à la nourriture », a déclaré Price. "Lorsque vous vous concentrez uniquement sur la science des données sans la psychologie, vous passez à côté des aspects les plus fondamentaux de la prise de décision en matière de nourriture."

Halla I / O adopte un modèle de logiciel en tant que service: les clients intègrent leur moteur de recommandation via une API accessible via un abonnement. La société pilote son service avec quatre magasins physiques, dont Green Zebra, une épicerie à Portland, en Oregon, qui l'utilise pour piloter les décisions d'affichage en magasin. Si une marque particulière de confiture commençait à sortir des rayons, par exemple, le système Halla I / O recommanderait de mettre des bagels et du pain sur une étagère à proximité.

D'autres partenaires lancent l'intelligence contextuelle de Halla pour améliorer leurs expériences d'achat in-app. Étant donné que Halla I / O conserve les données d'achat anonymisées, il peut supprimer automatiquement les éléments que vous avez récemment achetés de ses recommandations. Et grâce à sa base de données sur les connaissances épicuriennes, il sera reconnu lorsque vous magasinez pour une recette et que vous recommanderez des ingrédients pertinents.

"L'une des questions auxquelles nous essayons de répondre est de savoir comment faire en sorte que l'expérience en magasin soit aussi efficace et personnalisée que possible", a déclaré M. Price. "L'épicerie moyenne vend 34 000 produits, mais le client moyen n'en achète que 300. L'objectif est donc d'adapter chaque section à des segments de clientèle spécifiques."

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Il y a autre chose qu'un simple backend. L'application Halla pour iOS tire parti du traitement du langage naturel et des partenariats avec Delivery.com et EatStreet pour recommander des plats provenant de 25 000 restaurants à travers le pays.

Reste à voir si l'approche multiforme est suffisante pour donner à Halla une longueur d'avance sur d'autres start-ups de l'IA, comme Dishq, Plant Jammer et Foodpairing, mais Price est convaincu que la technologie de base – et l'engagement de Halla aux clients – le distingue de la concurrence.

"À la fin de la journée, il s'agit de rétrécir la sélection de centaines de choix à ceux qui ont du sens pour vous", a déclaré Price.

Halla n'a que sept employés et a recueilli 500 000 $ en financement, à ce jour.


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