Prototype fonctionnel — En développement
EcomOS AI
Aide à la décision e-commerce : scoring, recommandations explicables, rapports PDF.
01
Le point de départ
Aider un commerçant à passer d’exports de vente à une lecture structurée des performances de ses produits. Le prototype rapproche indicateurs, règles de décision et rapport consultable.
Prototype Python/Streamlit bilingue : import CSV, préparation des données, indicateurs commerciaux, scoring par règles YAML et rapports PDF. Les recommandations reposent sur des règles métier ; les connexions directes aux plateformes e-commerce restent une évolution envisagée.
02
Comment cela fonctionne
- 1Import CSV
- 2Correspondance & nettoyage
- 3Calcul des indicateurs
- 4Scoring & règles YAML
- 5Tableau de bord & PDF
Architecture & mise en œuvre
- Pipeline : import CSV → validation de schéma → nettoyage → calcul KPIs (ROAS, marge, CTR) → scoring → recommandations → rapport PDF.
- Moteur de scoring multi-critères pondéré (marge, volume, rentabilité publicitaire, risque).
- Moteur de règles décisionnelles YAML : conditions imbriquées AND/OR, niveaux de priorité (SURVIE, CROISSANCE).
- Génération automatique de recommandations contextualisées et de rapports PDF (ReportLab).
- Interface interactive Streamlit pour l'exploration des données et la visualisation des décisions.
Choix techniques
- Moteur de règles YAML pour des recommandations compréhensibles et configurables.
- Prototype rapide pour valider la logique métier avant industrialisation.
- ReportLab pour la génération de rapports PDF professionnels sans dépendance externe.
Enseignements
- La qualité des données influence directement la pertinence des recommandations.
- L'explicabilité est essentielle pour l'adoption d'un outil d'aide à la décision.
- Un prototype rapide permet de valider une logique métier complexe.
Pistes d’évolution
- Connexion à Shopify ou d'autres sources de données réelles.
- Amélioration de la qualité et personnalisation des rapports.
- Couche plus intelligente et automatisée (ML).
03
Résultats & apport concret
- Prototype fonctionnel : import, analyse, recommandations et export PDF dans une même interface Streamlit.
- Les règles rendent les recommandations explicables : chaque action proposée découle de conditions métier.
- L’intérêt pour l’IA guide les évolutions futures : comparer un modèle appris à cette base explicable, sur des données et des objectifs validés.
Ce qui est réalisé
- Prototype fonctionnel avec import CSV et correspondance des colonnes.
- Indicateurs, scoring, recommandations par règles YAML et rapports PDF.
- Historique local des analyses ; validation auprès d’utilisateurs à poursuivre.
04
Portée & limites
- Les recommandations actuelles reposent sur des règles, pas sur un modèle de machine learning entraîné. Les intégrations directes Shopify/WooCommerce restent à développer.
- Une estimation de marge dépend des coûts disponibles. Des coûts absents ne doivent pas être interprétés comme nuls, ni les marges comme un bénéfice net validé.
- La validation auprès de commerçants et la mesure d’un gain commercial restent à réaliser.
Source : prototype Python/Streamlit transmis. Capture de démonstration ; aucun chiffre affiché ne représente un gain commercial attribuable au produit.