Solutions / Commerce de détail et e-commerce
Un catalogue suisse parle allemand, français, italien et souvent anglais, parfois dans le même champ de recherche.
Ces scénarios sont des illustrations. Aucun ne décrit un client.
E-commerce
Ce que nous construirions
Un pipeline de contenu qui transforme les données fournisseurs en fiches produits en allemand, en français, en italien et en anglais, selon votre charte rédactionnelle et votre glossaire. Les rédacteurs revoient chaque lot en regard des données sources avant publication.
Mistral, Akeneo API, Python
Digital
Ce que nous construirions
Une recherche hybride qui combine la correspondance par mots-clés et la recherche sémantique multilingue sur le catalogue : une requête trouve les bons produits, quelles que soient la langue et la formulation. Elle tourne à côté du moteur actuel et se règle sur de vrais journaux de recherche.
OpenSearch, BGE-M3, Python
Approvisionnement
Ce que nous construirions
Des prévisions quotidiennes de la demande par magasin et par produit, qui tiennent compte des jours fériés cantonaux, de la météo, des promotions et des événements locaux. Les planificateurs reçoivent des quantités de commande suggérées avec les principaux facteurs indiqués. Les modèles sont réentraînés chaque semaine, et leur précision est suivie magasin par magasin.
LightGBM, dbt, Airflow, MLflow
Service client
Ce que nous construirions
Un agent IA qui lit chaque ticket, consulte la commande et la politique de retour, et rédige la réponse dans la langue du client. Les réponses courantes partent après une vérification rapide ; les remboursements et les exceptions attendent une personne, avec le cas déjà résumé.
LangGraph, Zendesk API, FAISS
Logistique
Ce que nous construirions
Un poste de tri qui photographie les articles retournés, détecte les dommages et les pièces manquantes, et propose une destination : revente, remise en état ou recyclage. Le personnel de l'entrepôt confirme la destination d'un seul scan, et les articles contestés passent à un responsable.
PyTorch, ONNX Runtime
Le commerce suisse se joue sur de petits marchés exigeants : quatre langues, des jours fériés cantonaux, des attentes élevées en matière de service et des marges qui laissent peu de place aux erreurs de stock. Chaque scénario ci-dessous se connecte aux systèmes que vous utilisez déjà, comme votre PIM, votre plateforme e-commerce et votre système de gestion d'entrepôt, et laisse la décision finale à votre équipe.
Données produits, recherche et service doivent fonctionner en allemand, en français, en italien et en anglais, y compris avec les termes suisses que les modèles génériques ne connaissent pas.
Les jours fériés cantonaux, les vacances scolaires et le tourisme d'achat déplacent la demande d'une région à l'autre, d'où des prévisions établies magasin par magasin.
Les boutiques tournent déjà avec un PIM, un ERP et un outil de support client. Les nouveaux outils s'y connectent par leurs API.
Les données de commande et de contact relèvent de la nLPD. Les outils du service client les lisent donc à travers les systèmes qui les détiennent déjà.
Oui. Nous partons de vos données fournisseurs, de votre glossaire et d'exemples de textes que vous appréciez, avec l'orthographe suisse, par exemple ss au lieu de ß en allemand. Un rédacteur approuve chaque lot avant sa mise en ligne.
Pas forcément. Elle tourne souvent à côté du moteur existant, qui continue de traiter les correspondances exactes pendant que la couche sémantique s'occupe de l'intention et des synonymes.
Deux ans de ventes par magasin et par produit permettent de démarrer confortablement. Avec moins, nous nous appuyons davantage sur des produits similaires et sur les événements connus.
Seulement si vous le souhaitez, et seulement avec l'approbation d'une personne. Dans le scénario de cette page, l'agent prépare l'opération et une personne la confirme.
Oui. Une boutique plus petite peut commencer par les fiches produits ou les réponses du service client, qui demandent peu d'intégration. Notre page consacrée aux PME (lien ci-dessous) décrit le déroulement d'un projet à cette échelle.
Nous commençons par une étude de faisabilité sur vos propres données : vous voyez des résultats avant toute promesse.