
Détail
Détail
Discussion pour adresser vos questions et partager vos premiers ressentis suite à l'expérimentation de Lovable et de Relevance.ai
Quelles sont les idées ou les défis qui ont émergé de votre première expérience avec Lovable et Relevance.AI ?
Partagez vos tentatives de mise en œuvre. Qu'est-ce qui a fonctionné ? Quels obstacles avez-vous rencontrés ?
Quels résultats spécifiques espérez-vous atteindre lors de cette session ? Quelle étude de cas vous intéresse le plus ?
Avez-vous identifié des applications potentielles dans le flux de travail de votre équipe ?
Gestion de sujets IA de complexité faible à moyenne de manière indépendante.
Estimer rapidement et avec précision la faisabilité technique et les délais de mise en œuvre.
Justifier la structure d'organisation IA sélectionnée et démontrer son efficacité à l'échelle de l'entreprise.
Assurer un engagement et un investissement significatifs des data scientists dans le projet.
Identifier clairement les compétences requises, la disponibilité sur le marché et les besoins de transfert de connaissances au sein de l'équipe.
Définition et structuration de votre projet d'IA avec identification des objectifs clés
Définissons ensemble les contours de notre mini-app de centralisation des costsheets pour optimiser vos processus d'achat.
Miro
A private Miro board
Ce projet permettra de réduire le temps d'analyse de XX% et d'identifier des opportunités d'économies grâce à l'IA.
Alternatives traditionnelles
Voici une liste non exhaustive de solutions SaaS déjà présentes sur le marché, utilisées par les équipes achats/approvisionnement dans le retail (et notamment la mode/habillement). Beaucoup intègrent des fonctions de costing (fiche de coût, négociation fournisseurs) et de suivi de la chaîne d’approvisionnement. Toutefois, chacune a son périmètre fonctionnel propre : certaines se concentrent sur la collaboration fournisseur et le pilotage du cycle de vie produit (PLM), d’autres couvrent le procurement au sens large (S2P, achats indirects, etc.). Enfin, peu de solutions proposent le mappage automatique par IA de cost sheets Excel “non structurés” (c’est souvent un import plus classique). Bamboo RosePositionnement : Plateforme collaborative de développement produit et de gestion fournisseurs dédiée au retail (habillement, grande distribution, etc.). Points clés : • Module de Costing pour créer, comparer et itérer sur les fiches de coût. • Collaboration directe avec les fournisseurs, négociation des coûts en ligne. • Gestion du cycle de vie produit (du design au sourcing). • Mise en avant de la conformité et de la traçabilité.Bamboo Rose est l’évolution de l’ancienne solution TradeStone, très répandue dans la grande distribution textile. Elle propose des cost sheets intégrées avec le PLM et la supply chain, mais attend surtout que l’utilisateur saisisse ou importe ses données de manière semi-structurée. WFX (World Fashion Exchange)Positionnement : Suite Cloud pour l’industrie de la mode, couvrant PLM, ERP, Sourcing, Costing, etc. Points clés : • Module de fiches de coût pour détailler matière, main-d’œuvre, trims, marge… • Gestion des fournisseurs, négociations de prix, suivi des commandes. • Partie PLM (Product Lifecycle Management) pour la conception et le développement. • Intégration possible avec d’autres systèmes (ERP, e-commerce).WFX est très présent dans la filière apparel, textile et footwear. Les fiches de coût font partie de leur module Sourcing/Costing, mais sans pour autant offrir un parsing IA avancé des tableurs. Centric Software (Centric PLM)Positionnement : Logiciel PLM (Product Lifecycle Management) leader dans la mode et le retail. Points clés : • Centralisation des informations produit (fichiers tech, spécifications, BOM…). • Module “Cost Scenarios” pour construire et comparer différentes hypothèses de coût. • Collaboration multi-fournisseurs, traçabilité matières, suivi réglementaire. • L’objectif est de réduire le time-to-market et d’optimiser les coûts (mais la partie IA d’import de cost sheets bruts est limitée).Centric PLM permet de structurer les cost breakdown (fabrics, trims, etc.) dans le workflow de développement produit, mais requiert la saisie ou le mapping manuel des données si elles viennent d’Excel. DeSL (Discover e-Solutions)Positionnement : Plateforme de transformation numérique pour la mode/retail, couvrant PLM, ERP, et sourcing avancé. Points clés : • Propose un module “Costing & Sampling” pour suivre les coûts à chaque étape. • Collaboration directement dans l’outil entre acheteurs et fournisseurs. • Gestion des nomenclatures (BOM), specs techniques, colorations… • Possibilité d’analyser rapidement plusieurs devis fournisseurs.Comme Centric, DeSL vise la digitalisation du cycle de conception-sourcing, y compris la construction de la “Cost Sheet” – mais n’affiche pas à ce jour un parseur IA automatique pour des tableurs externes. CGS BlueCherryPositionnement : Suite complète (ERP, PLM, eCommerce) spécialisée Mode et Retail. Points clés : • Le module BlueCherry PLM inclut un Costing pour détailler matière, main-d’œuvre, marge. • Suivi temps réel des achats et de la production, multiples sites/fournisseurs. • Intégration de la logistique, de l’entrepôt et de la distribution (pour la partie ERP). • Utilisé par des marques internationales de prêt-à-porter et d’accessoires.Là encore, la logique de cost sheet est présente dans un PLM/ERP unifié. L’import de feuilles Excel non standard peut se faire via des connecteurs ou un import configuré, mais pas forcément via un moteur IA. Coats DigitalPositionnement : Filiale du groupe Coats (leader des fils et solutions textiles), Coats Digital propose divers modules d’optimisation (planning, costing, design). Points clés : • Outil nommé GSDCost pour estimer et calculer les temps de confection (SAM, SMV), la productivité, etc. • Permet de simuler divers scénarios de main-d’œuvre et de déterminer des coûts standard plus précis. • S’adresse surtout aux fabricants de vêtements (démarche d’ingénierie de production), mais certains distributeurs l’utilisent en phase de sourcing pour valider le coût minute.Ce n’est pas vraiment une plateforme d’achat, plutôt un outil de costing industriel, complémentaire à un PLM/ERP existant. SingleClikPositionnement : Solution cloud focalisée sur la création et le suivi de fiches de coût pour la mode. Points clés : • Conception de cost sheets détaillées (matières, trims, overhead…), calcul automatique du CM, marge, etc. • Comparaison de plusieurs fournisseurs ou de versions différentes d’un même produit. • Suivi des échantillons et du sampling cost. • Simplifie la collaboration avec la supply chain.SingleClik s’annonce comme une solution de costing agile pour marques et fournisseurs, avec des workflows de validation. Peu d’infos sur la récupération automatique de tableurs non structurés. SAP AribaPositionnement : Suite de procurement (achats indirects, sourcing, contrats), large spectre. Points clés : • Gestion des appels d’offres, négociations, contrats fournisseurs. • Module de costing possible si on modélise la “Bill of Materials” ou la nomenclature d’achat. • Intégration large avec SAP ERP, SAP S/4HANA. • Très tourné vers la formalisation des processus d’achats indirects (services, fournitures).Dans le retail, SAP Ariba s’utilise plus pour la partie amont (sélection fournisseurs, e-sourcing) que pour la gestion granulaire d’une fiche de coût apparel. Il peut néanmoins s’adapter, mais n’offre pas nativement un parseur IA “prêt à l’emploi”. Ivalua, Jaggaer, GEP, ZycusPositionnement : Grands éditeurs internationaux de solutions e-Sourcing et e-Procurement (S2P). Points clés : • Gèrent les appels d’offres, l’onboarding fournisseurs, la négociation en ligne, le contract management… • Modules de costing ou de “cost breakdown” dans les appels d’offres, mais souvent plus généralistes. • Forte automatisation des processus, analytics poussés sur la dépense globale.Dans le contexte mode/habillement, on peut s’en servir pour la consultation multi-fournisseurs, mais le format “cost sheet” très détaillé (tissu, trim, wash, etc.) doit généralement être paramétré ou saisi par le fournisseur dans un formulaire d’appel d’offres. Les solutions d’e-Procurement ne sont pas forcément équipées d’un moteur IA pour parser un Excel artisanal. En synthèse Solutions spécialisées mode/habillement (Bamboo Rose, WFX, Centric, DeSL, SingleClik, BlueCherry…) : elles gèrent la construction d’une cost sheet dans un écosystème PLM ou supply chain dédié. En général, on paramètre la fiche de coût directement dans l’outil (il y a un template pour TRIMS, FABRIC, CM, etc.), et les fournisseurs saisissent leurs prix en ligne. Par contre, peu proposent un parseur IA pour importer automatiquement des tableurs Excel non standard. Grands outils e-Procurement (SAP Ariba, Coupa, Ivalua, Jaggaer…) : plutôt orientés appels d’offres, contrats, facturation, et optimisation de la dépense. Pour du retail, ils peuvent gérer un “cost breakdown” si c’est paramétré, mais ne sont pas focalisés sur la granularité “TRIMS, EMBELLISHMENT…” comme dans la mode. Outils d’extraction documentaire (Rossum, Parseur, Nanonets…) : pas spécifiques au domaine retail, mais ce sont les plus en pointe sur la capture automatisée de données depuis PDF/Excel. Ils t’inspireront sûrement pour la partie “je dépose un fichier non structuré et il ressort formaté dans un schéma unique”.
Focus sur le processus et les meilleures pratiques pour utiliser Lovable et créer un projet
Suivez ces étapes clés pour développer votre Mini App et transformer votre idée en solution fonctionnelle.
Analysez votre projet, identifiez les fonctionnalités essentielles et étudiez la concurrence.
Préparez un prompt initial détaillant la structure complète de votre projet.
Intégrez votre base de données pour stocker et gérer les informations.
Configurez la gestion des comptes et les niveaux d'accès sécurisés.
Développez une première version avec 50% des fonctionnalités planifiées.
Utilisez Deep Search pour trouver les éléments manquants à votre solution (un service d'IA, …).
Publiez avec Netlify, configurez votre domaine et transférez le code vers Github pour assurer une maintenabilité du projet.
These four strategic prompts can reduce your SaaS development timeline from 15 days to just 5 for an MVP.
Stop and identify the exact root cause with 100% certainty—no guesses or assumptions. Analyze every aspect of the flow and dependencies in detail, and ensure full understanding before making any changes. Proceed step by step, take your time to solve the issue without breaking anything.
Make only visual updates—do not impact functionality or logic in any way. Fully understand how the current UI integrates with the app, ensuring logic, state management, and APIs remain untouched. Test thoroughly to confirm the app behaves exactly as before.
This update is highly sensitive and demands extreme precision. Thoroughly analyze all dependencies and impacts before making changes, and test methodically to ensure nothing breaks. Avoid shortcuts or assumptions—pause and seek clarification if uncertain.
Refactor this file without changing the UI or functionality—everything must behave and look exactly the same. Focus on improving code structure and maintainability only. Document the current functionality, ensure testing is in place, and proceed incrementally with no risks or regressions.
Le Single Sign-On (SSO) permet aux utilisateurs d'accéder à plusieurs applications avec un seul compte. Cette fonctionnalité est recommandée pour la phase post-MVP.
Connectez-vous à la Google Cloud Console et créez un nouveau projet pour votre application.
Allez dans "APIs & Services" > "Credentials" et créez un ID client OAuth 2.0.
Ajoutez vos URLs de redirection autorisées dans les paramètres de l'application.
Implémentez l'API Google Identity dans votre application avec les clés obtenues.
Vérifiez le fonctionnement complet du flux de connexion avant de déployer.
Un SSO bien implémenté augmente la conversion et réduit les frictions d'inscription.
Stratégies pour présenter votre solution et planifier son évolution
Établissez une structure claire dès le début du projet.

La gouvernance produit évite l'empilement chaotique de fonctionnalités.

DOCUMENTATION
Gagnez du temps avec ces solutions efficaces. Screen studio pour les videos video mode V2.0 Xnapper pour les photos La documentation visuelle facilite la compréhension par toutes les parties prenantes.
Interpréter une API, utiliser des agrégateurs comme Replicate et autres solutions techniques

L'application cliente envoie une demande structurée à l'API.
L'API reçoit la requête et exécute les opérations demandées.
L'API communique avec les bases de données ou services tiers.
L'API renvoie les résultats au format standardisé.
Dans un projet d'IA, l'API sert de pont entre votre application et les modèles d'intelligence artificielle, permettant d'exploiter leurs capacités sans les héberger vous-même.
Exemple appliquée à notre cas d'usage :
Un appel API REST typique comprend une méthode HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) et une URL de point de terminaison.
fetch('https://api.openai.com/v1/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': 'Bearer sk-your-api-key-here',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: "gpt-3.5-turbo",
prompt: "Bonjour, IA !"
})
})Les clés d'API sont transmises dans les en-têtes pour un accès sécurisé. La plupart des services utilisent l'authentification par jeton porteur.
Chaque appel nécessite une authentification appropriée pour accéder aux ressources protégées.
Les points de terminaison sont des URL spécifiques qui représentent des ressources ou des actions de l'API.
Exemple : /v1/completions pour la génération de texte ou /v1/images/generations pour la création d'images.

platform.openai.com
OpenAI Platform
Explore developer resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's platform.
Les services renvoient du JSON structuré avec des codes d'état et les données pertinentes.
{
"id": "cmpl-123abc",
"object": "text_completion",
"created": 1677858242,
"model": "gpt-3.5-turbo",
"choices": [{
"text": "Je suis un assistant IA.",
"finish_reason": "stop"
}]
}Plateforme cloud pour déployer des modèles d'IA via API.
Connection via API REST avec clé d'authentification.
GitHub de l'IA avec bibliothèque massive de modèles ouverts.
Intégration via SDK Python ou API Inference.
Créer une API de récupération de données avec APIfy
Zapier est une plateforme d'automatisation qui connecte vos applications sans code.
Créez des flux de travail entre applications sans programmation.
Un événement déclenche automatiquement une série d'actions prédéfinies.
Connectez tous vos outils favoris en quelques clics.
Surveillance des mentions sur les réseaux sociaux et sites d'avis.
Classification du sentiment et des thématiques via des modèles d'IA.
Alertes en temps réel sur les avis négatifs importants.
Tableaux de bord automatiques envoyés à l'équipe chaque semaine.
APIFY permet d'extraire des données web sans programmation grâce à des "Actors" prêts à l'emploi.
Modules préconçus pour extraire des données spécifiques de sites web comme Google Reviews.
Récupération automatique des nouveaux avis Celio chaque semaine.
Données organisées en JSON ou CSV pour analyse ultérieure.
Pour Celio, configurez un Actor pour surveiller les avis Google et commentaires Instagram. Les données extraites alimenteront votre analyse de e-réputation.
Créons ensemble un système automatisé d'analyse de la réputation de Celio sur Instagram ou Google Avis, avec rapport hebdomadaire par email.
Ce workflow automatisé vous permettra de suivre en temps réel l'image de Celio sur les réseaux sociaux et d'ajuster votre stratégie marketing en conséquence.
Sujets restants à discuter
Brèves présentations de tous les participants. Limitées à 2 minutes par personne pour garantir une utilisation efficace du temps.
Sarah et Alban partageront les initiatives en cours et articuleront leurs attentes concernant le soutien de l'équipe.
Présentation de notre vision stratégique sur 4 mois pour l'Usine IA, soulignant les étapes clés et les objectifs.
Session 2 – Outils & écosystème technique IA (celio)