Immersion au coeur du Lab du boncoin

FrenchWeb: En quoi consiste le Lab ? 

Claire Blanquart, directrice du Lab: Le Lab est une équipe en charge d’expérimenter et d’innover. Notre objectif est de déterminer des projets, des business, des nouvelles technologies… qui peuvent avoir du potentiel pour LeBonCoin. Nous testons très rapidement, osons des nouveaux concepts à petite échelle. Notre credo est la rapidité : nous devons réussir vite, ou échouer vite! Si les résultats ne sont pas assez positifs, le projet est arrêté. Si le projet est un succès, nous travaillons alors avec les équipes internes pour l’industrialiser, l’intégrer à l’expérience utilisateur actuelle et permettre de le proposer à l’ensemble des utilisateurs LeBonCoin.

Quelle est sa mission au sein du boncoin ? 

Nous sommes une petite équipe, pluridisciplinaire et extrêmement agile. A travers nos expérimentations, nous cherchons aussi à insuffler de l’innovation, de la créativité et des nouvelles méthodes de travail dans les équipes internes pour que LeBonCoin se renouvelle et accélère en permanence.

Pour développer nos projets, nous utilisons toutes les forces de LeBonCoin : la marque, les expertises métier, l’audience, le contenu… c’est ce qui nous différencie d’une start-up.

Quels sont les projets qui ont été implémentés et ceux à venir ? 

Nous travaillons en permanence sur des projets variés : chatbot, marketplace de mode d’occasion, plateforme de réservation de location de vacances, recherche d’emploi via la Google Home, reconnaissance d’image, application pour organiser ses visites immobilières avec labonnevisite … Nos projets sont à des phases de maturation différentes : analyse, prototypage, tests utilisateurs, développement, lancement, optimisation et réintégration. Mais ce ne sont pas les idées qui manquent!

Exemple de projet :

Voice Bot sur la Google Home :

Nous avons lancé une première version de service sur Google Home. Ce service est notre première version vocale d’un agent conversationnel. Il offre la possibilité aux utilisateurs de faire une recherche d’emploi sur LeBonCoin en renseignant, à l’oral, un certain nombre de critères de recherche (poste, ville recherchée, années d’expérience, niveau de formation, type de contrat…). Nous avons appris à faire de analyse sémantique et testé des éléments de machine learning qui sont des briques essentielles dans notre développement technologique. Le machine learning et l’intelligence artificielle seront présents dans la plupart de nos futurs projets, pour répondre au mieux aux attentes de nos utilisateurs et améliorer leur expérience quotidienne sur nos services. Maintenant, ce projet développé sur la catégorie emploi, nous pouvons, pourquoi pas, envisager un déploiement sur l’ensemble de nos catégories.