Intégrer l’intelligence artificielle (IA) et les modèles d’apprentissage automatique (ML) dans votre site WordPress ne consiste pas seulement à suivre les dernières avancées et tendances technologiques. Il s’agit d’étendre les capacités de WordPress pour améliorer l’expérience utilisateur et transformer la façon dont vous créez du contenu et dont vos utilisateurs le consomment.

L’intégration de l’IA dans vos sites WordPress présente de nombreux avantages. Cela peut :

  • Renforcer les interactions avec les utilisateurs ou les clients grâce au texte prédictif et aux chatbots.
  • Stimuler l’engagement des utilisateurs en leur proposant des recommandations de contenu personnalisées.
  • Rationaliser les opérations grâce à des tâches automatisées telles que le marquage des images.

Ces améliorations peuvent accroitre l’efficacité, la satisfaction des utilisateurs et les taux de conversion.

Voyons comment intégrer des modèles d’IA et de ML dans vos sites WordPress à l’aide de l’API WordPress.

Exploiter l’API WordPress pour l’intégration de l’IA

L’API WordPress fait le lien entre votre site WordPress et les applications externes, permettant une communication et une interaction transparentes. L’API fournit aux développeurs des points de terminaison prédéfinis pour interagir avec les différents aspects d’un site WordPress, tels que les articles et les utilisateurs.

En outre, vous pouvez créer des points de terminaison API personnalisés pour exposer des fonctionnalités ou des données spécifiques. Cependant, l’intégration de services tiers peut nécessiter des étapes supplémentaires, comme la gestion des protocoles d’authentification ou la gestion de la synchronisation des données.

Vous pouvez établir une communication bidirectionnelle entre les modèles d’IA et vos sites WordPress à l’aide de l’API WordPress. À partir de là, vous pouvez intégrer des fonctionnalités alimentées par l’IA, telles que la génération de texte prédictif, la recommandation de contenu personnalisé et le marquage automatique d’images dans les thèmes ou les extensions WordPress à l’aide de points de terminaison d’API personnalisés.

Cas d’utilisation 1 : Génération de texte prédictif

L’une des façons d’utiliser l’IA dans votre site WordPress est de mettre en œuvre la génération de texte prédictif. La génération de texte prédictif alimentée par l’IA s’appuie sur des algorithmes de traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP) pour analyser les données textuelles et prédire le mot ou la phrase suivante en fonction du contexte.

Vous pouvez, par exemple, tirer parti de ces capacités lors de la création de contenu. Lors de la rédaction du contenu, des suggestions de texte peuvent apparaitre, contribuant ainsi à rationaliser le processus de composition. De la formulation pertinente à la phrase complète, ce texte prédictif peut contribuer à réduire le temps que les rédacteurs de contenu doivent consacrer à la production de textes web.

La génération de texte prédictif est utile en amont et améliore l’expérience de l’utilisateur. Prenons l’exemple d’un site WordPress doté d’un chatbot. L’intégration de la génération de texte prédictif dans les fonctionnalités du chatbot peut améliorer les interactions avec les utilisateurs.

Lorsque les utilisateurs s’engagent avec le chatbot en posant des questions ou en demandant de l’aide, les algorithmes de texte prédictif peuvent rapidement analyser les données et générer les réponses les plus appropriées. Cette fonctionnalité garantit que le chatbot fournit des réponses rapides, précises et contextuellement pertinentes, ce qui permet aux utilisateurs de vivre une expérience plus satisfaisante.

Comment mettre en œuvre la génération de texte prédictif ?

Pour mettre en œuvre la génération de texte prédictif, vous devez suivre quelques étapes :

  1. Entrainez votre modèle ML. Vous pouvez former un modèle sur mesure en utilisant un ensemble de données personnalisé ou des modèles préexistants tels que GPT-4, l’une des offres d’OpenAI, ou un modèle gratuit de Hugging Face. L’entrainement de vos propres modèles vous permet de les personnaliser et de les affiner en fonction de vos besoins spécifiques. Par ailleurs, les modèles préexistants sont pratiques et peuvent suffire pour de nombreuses applications. Cependant, il est important de noter que la formation et l’ajustement des modèles commerciaux est un processus technique et gourmand en ressources qui nécessite un investissement financier et une puissance de calcul importante.
  2. Créez un point de terminaison WordPress API personnalisé que votre site utilisera pour communiquer avec le modèle ML. Vous pouvez définir le point de terminaison personnalisé en créant une extension ou en modifiant le fichier functions.php de votre thème, comme indiqué ci-dessous : 
    function create_predictive_text_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'predictive-text/v1',
       '/generate/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_predictive_text',
       )
   );
}

function generate_predictive_text($data)
{
   // Retrieve input text from request
   $input_text = $data['input_text'];

   // Call your machine learning model to generate predictive text based on input
   // Make sure you have defined the generate_predictions function.
   $predictive_text = generate_predictions($input_text);

   // Return predictive text as JSON response
   return rest_ensure_response($predictive_text);
}

add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');

    Prenez note de rest_ensure_response dans le code ci-dessus. Cette fonction intégrée de WordPress garantit que la réponse est correctement formatée pour être compatible avec l’API REST de WordPress.

  3. Utilisez ce point de terminaison de l’API à partir de votre client (l’interface du site web) pour utiliser la génération de texte prédictif.

Cas d’utilisation 2 : Recommandations de contenu

L’utilisation de la ML pour les recommandations de contenu personnalisées sur les sites WordPress implique l’analyse du comportement et des préférences de l’utilisateur afin d’adapter la fourniture de contenu. Les algorithmes traitent les données, y compris l’historique de navigation, les modèles d’interaction et les données démographiques de l’utilisateur, pour suggérer des articles, des produits ou des médias pertinents.

Cette personnalisation améliore l’engagement de l’utilisateur en lui offrant une expérience plus personnalisée, ce qui se traduit par une augmentation du trafic sur le site, une durée de visite plus longue et des taux de conversion plus élevés.

Supposons, par exemple, que vous ayez un blog WordPress sur l’art de vivre qui traite de sujets variés allant de l’alimentation aux voyages en passant par la remise en forme. Lorsqu’un utilisateur arrive sur la page d’accueil du blog, le moteur de recommandation analyse ses interactions passées sur le site, telles que les articles lus, partagés ou aimés, ainsi que ses informations démographiques et ses habitudes de navigation. Le moteur peut alors partager avec l’utilisateur des recommandations de contenu personnalisées.

Si, par exemple, un utilisateur interagit fréquemment avec des recettes saines et des contenus liés au fitness, le moteur de recommandation peut lui suggérer des pages pertinentes contenant des routines d’entrainement et des guides de préparation des repas.

Comment mettre en œuvre les recommandations de contenu ?

Voyons comment vous pouvez inclure des recommandations de contenu alimentées par l’IA dans votre site WordPress :

  1. Sélectionnez un moteur de recommandation de contenu adapté aux besoins spécifiques de votre site. Vous pouvez en construire un en utilisant des technologies comme TensorFlow ou PyTorch ou une solution préexistante comme Recombee.
  2. Développez un point de terminaison API WordPress personnalisé pour communiquer avec le moteur de recommandation. Vous pouvez créer une extension personnalisée ou modifier le fichier functions.php de votre thème. 
    function create_content_recommendation_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'content-recommendation/v1',
       '/recommend/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_content_recommendations',
       )
   );
}

function generate_content_recommendations($data)
{
   // Retrieve user data and interactions from the request
   $user_data = $data['user_data'];

   // Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations
   // Make sure you have defined the generate_recommendations function.
   $content_recommendations = generate_recommendations($user_data);

   // Return content recommendations as JSON response
   return rest_ensure_response($content_recommendations);
}

add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');

    Veillez à inclure les interactions de l’utilisateur, telles que son historique de navigation, les articles qu’il a aimés et les informations démographiques, dans la requête envoyée à ce point de terminaison. Ces informations permettent au moteur de générer des recommandations personnalisées basées sur les préférences de l’utilisateur.

Cas d’utilisation 3 : marquage automatisé d’images

Le balisage automatisé des images utilise des algorithmes de ML pour analyser et classer automatiquement les images de votre médiathèque. Ces algorithmes identifient les objets dans une image et attribuent des balises et des catégories pertinentes sur la base de la reconnaissance des objets, de modèles visuels et de schémas de couleurs.

Cette automatisation simplifie la recherche et l’organisation des images en fonction de critères spécifiques. Dans le contexte des médiathèques WordPress, le balisage des images par l’IA améliore la recherche, l’organisation et l’accessibilité du contenu visuel.

Prenons l’exemple d’un blog de voyage hébergé par WordPress qui publie régulièrement des articles présentant de superbes photographies de destinations mondiales. Lorsque les images sont téléversées dans la médiathèque de WordPress, le système de balisage automatique des images utilise des algorithmes de vision artificielle pour analyser le contenu de chaque image et générer des balises pertinentes.

Par exemple, il peut étiqueter automatiquement une image de plage avec des descripteurs tels que « plage », « sable », « océan » ou « coucher de soleil »

Cette capacité évite aux éditeurs de devoir étiqueter chaque image manuellement. De plus, comme ce système marque les images rapidement et de manière cohérente, les visiteurs du site peuvent facilement découvrir des articles/images pertinents en recherchant des mots-clés spécifiques.

Comment mettre en œuvre le balisage automatisé des images ?

Voici comment intégrer à votre site WordPress des fonctionnalités de balisage d’images alimentées par l’IA :

  1. Entrainez un modèle de marquage d’images adapté à vos données spécifiques ou exploitez des modèles préexistants fournis par des plateformes d’IA telles que Vision API de Google Cloud, AI Vision de Microsoft Azure et Amazon Rekognition Image.
  2. Créez une extension personnalisée ou modifiez le fichier functions.php de votre thème pour créer un point de terminaison personnalisé afin d’interagir avec le modèle. Envoyez les images téléversées à ce point de terminaison pour générer leurs balises. 
    function create_image_tagging_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'image-tagging/v1',
       '/tag/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_image_tags',
       )
   );
}

function generate_image_tags($data)
{
   // Retrieve uploaded image from request
   $uploaded_image = $data['image'];

   // Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image
   // Make sure you have defined the generate_tags function.
   $image_tags = generate_tags($uploaded_image);

   // Return image tags as JSON response
   return rest_ensure_response($image_tags);
}

add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');

Pour vous assurer que le modèle génère des balises d’image pertinentes et exactes, tenez compte des conseils suivants :

  • Utilisez des modèles de marquage d’images de haute qualité formés sur des ensembles de données divers et représentatifs.
  • Affinez le modèle de marquage d’images sur votre collection d’images spécifique afin d’améliorer la précision et la pertinence.
  • Mettez en œuvre des techniques de post-traitement telles que le filtrage et le classement pour affiner les balises d’images générées et supprimer le bruit ou les balises non pertinentes.
  • Mettre à jour et ré-entrainer régulièrement le modèle de marquage d’images pour l’adapter à l’évolution du contenu et des préférences des utilisateurs.

Défis et considérations

L’intégration de capacités de ML dans votre site WordPress offre de nombreux avantages. Cependant, elle présente également plusieurs défis que vous devez relever :

  • Confidentialité des données – Les propriétaires de sites doivent respecter les règlementations en matière de protection des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Ces règlements imposent des exigences strictes en matière de collecte, de traitement et de stockage des données personnelles des citoyens de l’UE. Le respect de ces règlementations implique d’obtenir le consentement explicite des utilisateurs avant de collecter leurs données et de mettre en œuvre des mesures pour protéger l’intégrité et la confidentialité des données.
  • Précision du modèle – L’obtention d’une précision et d’une performance élevées du modèle nécessite une formation, une validation et une optimisation minutieuses. Vous devez surveiller et améliorer en permanence les performances du modèle pour garantir des prédictions précises et des fonctionnalités fiables.
  • Ressources informatiques – Les modèles d’IA et de ML nécessitent d’importantes ressources informatiques pour l’entrainement, l’inférence et la maintenance. Les propriétaires de sites WordPress doivent donc prendre en compte l’évolutivité et les besoins en ressources lorsqu’ils déploient des fonctionnalités basées sur l’IA, en particulier s’ils hébergent leurs propres modèles de ML.

Résumé

L’IA et la ML ont le potentiel d’améliorer les sites WordPress de manière significative. Ces technologies peuvent créer des expériences utilisateur plus engageantes et plus efficaces, entrainant un engagement et des conversions plus élevés.

En exploitant l’IA et la ML, les développeurs WordPress peuvent repousser les limites de ce que leurs sites peuvent réaliser, en proposant des sites plus intelligents et plus réactifs.

Après avoir amélioré votre expérience WordPress grâce à l’IA et à la ML, vous voudrez utiliser l’un des meilleurs hébergements pour votre site afin de ne jamais avoir à vous soucier des problèmes d’hébergement. Kinsta fournit un service d’hébergement WordPress infogéré de première qualité auquel vous pouvez faire confiance !

Grâce à l’infrastructure évolutive de Kinsta, à ses serveurs de haute performance et à ses outils de développement complets, nous nous assurons que votre site fonctionne de manière fluide et efficace.

Que pensez-vous de l’intégration de l’IA et de la ML dans WordPress ? Y a-t-il un outil ou une idée qui nous a échappé ? N’hésitez pas à nous en faire part dans la section des commentaires !

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor at Kinsta, WordPress Web Developer, and Content Writer. Outside of all things WordPress, I enjoy the beach, golf, and movies. I also have tall people problems ;).