Un changement de paradigme dans la gestion des données produits
Il y a encore quelques années, les données produits se résumaient à l’essentiel : un libellé, un code-barres, un prix, quelques informations logistiques (poids, dimensions), et parfois une référence fournisseur. Ces données suffisaient amplement à répondre aux besoins des systèmes de gestion (ERP), à organiser les flux d’approvisionnement, à alimenter les outils de caisse ou encore à gérer le merchandising physique en point de vente.
Mais l’avènement du commerce en ligne a profondément transformé cette donne. Les plateformes e-commerce, les comparateurs de prix, les moteurs de recherche, les places de marché, les filtres multicritères et les attentes des consommateurs en matière de transparence ont imposé une montée en puissance massive des exigences en matière de données produits enrichies.
Il ne s’agissait plus seulement de gérer les produits, mais de les vendre dans un environnement digital ultra-compétitif. Pour cela, les entreprises ont dû multiplier les attributs : descriptions marketing, photos haute définition, fiches techniques détaillées, valeurs nutritionnelles, notices PDF, vidéos explicatives, avis clients, labels et certifications, etc. Aujourd’hui, une fiche produit peut comporter plusieurs centaines de champs.
Une complexité croissante, une réactivité mise à l’épreuve
Cette inflation de données s’est accompagnée d’un second défi : la réactivité. Les assortiments évoluent sans cesse, les promotions changent chaque semaine, de nouveaux produits arrivent quotidiennement. Dans ce contexte, enrichir chaque fiche produit manuellement devient non seulement coûteux, mais aussi extrêmement lent.
À cela s’ajoute la multiplication des acteurs impliqués dans la chaîne de création de la donnée : les fournisseurs, les équipes offre, la logistique, le pricing, le marketing, voire les prestataires externes. Chacun détient une partie de l’information, avec ses propres formats, niveaux de qualité et priorités.
Nous sommes ainsi arrivés à une saturation du système : trop de données à produire, pas assez de ressources pour le faire, et une nécessité de toujours aller plus vite pour répondre aux attentes du marché.
L’IA générative, une révolution pour l’enrichissement produit
C’est dans ce contexte que l’Intelligence Artificielle générative ouvre une nouvelle ère. Grâce à elle, il devient possible de générer rapidement, à grande échelle, des contenus produits cohérents, riches et pertinents à partir de données existantes ou partielles.
Concrètement, pour les produits distribués par d’autres enseignes ou déjà présents sur le marché, l’IA peut reconstituer, compléter et même améliorer les données manquantes à partir de sources croisées, de catalogues existants ou d’exemples similaires. Cela permet un gain de temps considérable, une meilleure cohérence des fiches, et une qualité rédactionnelle homogène.
Exemple concret pour un géant du végétal
EXEIS Conseil a récemment accompagné un grand acteur du secteur végétal. L’objectif : enrichir les fiches produits de dizaines de milliers d’espèces de plantes afin de les proposer sur leur site e-commerce, chacune nécessitant une grande richesse d’informations.
Grâce à l’IA générative, nous avons pu produire automatiquement pour chaque plante :
- Une description marketing détaillée et engageante
- La taille de la plante à maturité
- Les besoins en ensoleillement
- Le pH du sol idéal
- La toxicité pour les animaux
- La rusticité (résistance au gel)
- Le type de feuillage, de floraison,
- Etc…
Une telle masse d’informations aurait nécessité des mois de travail manuel. Grâce à l’automatisation, plus d’un million de données ont été générées en quelques semaines, avec une supervision humaine ciblée pour garantir leur exactitude.
Autres applications concrètes : la GSA et la GSB
L’IA générative peut maintenant s’appliquer à tous les secteurs. Dans la GSA (grande surface alimentaire) ou la GSB (grande surface de bricolage). On pourrait facilement imaginer réaliser ce qui a été fait pour des plantes sur un autre type de produit comme une boisson gazeuse, une tondeuse ou encore un sèche-cheveux ! Et ainsi remplir automatiquement et en quelques secondes les caractéristiques techniques et marketing des produits.
Exemple de données pour un sèche-cheveux :
- Marque
- Puissance
- Longueur du câble
- Poids
- Nombre de vitesses
- Avantages produit (technologie ionique, ergonomie, faible bruit.)
- Etc …
L’IA peut également apprendre à classer les produits dans l’arborescence (ou nomenclature) spécifique à l’enseigne, ce qui facilite leur référencement sur le site ou leur mise en rayon virtuelle.
Les limites : marques propres et innovations
Si l’IA se montre extrêmement efficace pour enrichir les données de produits déjà existants sur le marché, elle atteint ses limites lorsqu’il s’agit de nouvelles références en marques propres.
Pourquoi ? Parce que ces produits sont souvent inédits, sans équivalents disponibles, ni informations publiques. Dans ce cas, l’IA ne peut pas “deviner” des caractéristiques techniques ou marketing qu’elle ne connaît pas. C’est donc à l’entreprise de fournir un socle minimum de données vérifiées sur lequel l’IA pourra s’appuyer pour rédiger, structurer ou compléter les informations manquantes.
Et demain ? L’IA au service de l’expérience client
L’enrichissement produit ne s’arrête pas à la fiche technique. Il devient également un levier de personnalisation et de service client.
Certaines applications innovantes demandent déjà à l’utilisateur ses préférences alimentaires, ses allergies, ses objectifs (perte de poids, prise de muscle, alimentation végétarienne, etc.). À partir de ces préférences, l’IA peut composer automatiquement des menus personnalisés, calculer les ingrédients nécessaires, et remplir le panier d’achat correspondant, prêt à être récupéré en Drive ou en livraison.
Aujourd’hui, très peu d’enseignes de GSA ont franchi le pas. Pourtant, elles disposent déjà de la donnée produit nécessaire et de la connaissance client via les programmes de fidélité. L’IA permettrait de reconnecter les données produits et les attentes clients pour offrir une expérience réellement différenciante.
L’enrichissement des données produits est devenu un enjeu stratégique pour toutes les entreprises qui vendent en ligne. Face à la complexité croissante des attentes clients, à l’urgence commerciale et à la multiplicité des contributeurs, l’IA générative offre une solution puissante, flexible et évolutive.
Elle permet d’automatiser, de standardiser et d’accélérer la production de contenus produits à grande échelle, tout en libérant les équipes humaines pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Si les marques doivent encore apporter leur expertise pour les innovations et les nouveaux produits, l’IA peut prendre en charge une part croissante de la chaîne de valeur, du classement à la rédaction en passant par la recommandation.
L’ère de la donnée produit intelligente ne fait que commencer.
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Rédigé par Arnaud HENRYManager