Zillow Construit une Architecture IA pour Suivre les Parcours Clients

Points clés

• Zillow intervient dans 80% des transactions immobilières aux États-Unis chaque année grâce à sa technologie.
• La stratégie IA de Zillow se concentre sur la gestion du contexte plutôt que la collecte de données.
• L'intégration de Glean aide Zillow à réduire les coûts IA et à améliorer l'efficacité.

Zillow, la célèbre société de technologie immobilière, relève un défi unique : suivre les parcours clients sur de longues périodes. C'est un exploit remarquable, étant donné que les clients passent souvent de la navigation sur téléphone à des conversations avec des responsables de crédit ou des agents immobiliers. Lors de l'événement VB Transform 2026, rapporté par VentureBeat, Toby Roberts, vice-président principal de l'ingénierie chez Zillow, et Arvind Jain, PDG de Glean, ont partagé des insights sur la construction d'un système IA qui préserve le contexte tout au long de ce processus.

Zillow gère une part importante du marché immobilier américain, intervenant dans 80% des transactions chaque année. L'entreprise utilise l'intelligence artificielle (IA) depuis des années, bien avant que des outils comme ChatGPT deviennent courants. Roberts a expliqué que si de nombreux projets IA commencent par les données, Zillow a découvert que le maintien du contexte client était le véritable défi. Cette couche contextuelle garantit que les clients sont soutenus, peu importe comment ils interagissent avec Zillow.

Au lieu de s'appuyer sur un seul modèle IA, Zillow a choisi de créer un système adapté à des tâches spécifiques. L'entreprise a décidé de conserver en interne cette couche de suivi du contexte, plutôt que de dépendre d'un chatbot externe. Ce choix leur permet de gérer plus efficacement la complexité des transactions immobilières.

Glean joue un rôle vital dans la stratégie de Zillow en centralisant le travail d'intégration. Jain a souligné comment le système de Glean aide en acheminant les tâches vers des modèles plus petits et moins coûteux, réduisant ainsi les ressources nécessaires pour le traitement IA. Cela non seulement réduit les coûts, mais accélère également la performance de l'IA.

Que signifie cela pour les entreprises ?

Roberts a insisté sur le fait que pour les entreprises cherchant à développer des systèmes IA, il est crucial d'établir une base de mesure solide avant de lancer des initiatives IA. Cette approche a permis à Zillow d'attribuer une augmentation de 40% de sa production de code à l'IA, grâce à des métriques préexistantes plutôt qu'à des calculs rétrospectifs.

Jain a souligné que la centralisation du contexte peut épargner aux entreprises les coûts cachés associés aux travaux d'intégration répétés dans différents départements. De plus, les entreprises doivent être prudentes en supposant que les systèmes de permissions seuls gèreront les données sensibles. Zillow, par exemple, a ajouté des contrôles de conformité stricts pour protéger ses données clients.

En se concentrant sur le contexte, et non seulement sur les capacités, la stratégie IA de Zillow sert de modèle à d'autres entreprises. La centralisation du contexte aide à réduire les dépenses IA, offrant une leçon pratique sur la façon d'intégrer efficacement l'IA dans une entreprise.