Session 2 – Outils & écosystème technique IA (celio)

  • Découverte et manipulation des outils : Zapier, Relevance AI, Lovable, APIFY
  • Bonnes pratiques de gestion de projets IA
  • Sélection d’un premier cas d’usage parmi les deux proposés, avec pour objectif un prototype concret à l’issue de la session.

AU MENU AUJOURD'HUI

  1. Questions suite à la dernière session
    Discussion pour adresser vos questions et partager vos premiers ressentis suite à l'expérimentation de Lovable et de Relevance.ai
  1. Cadrage du cas d'usage
    Définition et structuration de votre projet d'IA avec identification des objectifs clés
  1. Créer une Mini App (ou micro SaaS) - big piece
    Focus sur le processus et les meilleures pratiques pour utiliser Lovable et créer un projet
  1. Communiquer sur le produit créé et sa roadmap
    Stratégies pour présenter votre solution et planifier son évolution
  1. Comment implémenter des services d'IA
    Interpréter une API, utiliser des agrégateurs comme Replicate et autres solutions techniques
  1. Récupérer des données & automatiser des tâches
    Créer une API de récupération de données avec APIfy et automatisation en no code.
  1. Optionnel - Implémenter un agent avec Relevance.ai
    Exploration des fonctionnalités avancées pour l'automatisation des tâches

Détail

Détail

Acte 1 - Questions suite à la dernière session

Discussion pour adresser vos questions et partager vos premiers ressentis suite à l'expérimentation de Lovable et de Relevance.ai

Questions et réflexions post-session

Questions récapitulatives de la session

Quelles sont les idées ou les défis qui ont émergé de votre première expérience avec Lovable et Relevance.AI ?

Commentaires sur les tests

Partagez vos tentatives de mise en œuvre. Qu'est-ce qui a fonctionné ? Quels obstacles avez-vous rencontrés ?

Attentes d'aujourd'hui

Quels résultats spécifiques espérez-vous atteindre lors de cette session ? Quelle étude de cas vous intéresse le plus ?

Idées initiales de cas d'utilisation

Avez-vous identifié des applications potentielles dans le flux de travail de votre équipe ?

TES 5 principales attentes de ce MENTORING IA

Confiance ET autonome » objet de cette session

Gestion de sujets IA de complexité faible à moyenne de manière indépendante.

Évaluation du délai de mise sur le marché » objet de cette session

Estimer rapidement et avec précision la faisabilité technique et les délais de mise en œuvre.

Clarté du modèle organisationnel

Justifier la structure d'organisation IA sélectionnée et démontrer son efficacité à l'échelle de l'entreprise.

Engagement des data scientists » ABORDÉ EN FIN DE session

Assurer un engagement et un investissement significatifs des data scientists dans le projet.

Anticipation des compétences

Identifier clairement les compétences requises, la disponibilité sur le marché et les besoins de transfert de connaissances au sein de l'équipe.

Acte 2 - Cadrage du cas d'usage

Définition et structuration de votre projet d'IA avec identification des objectifs clés

Cadrage du cas d'usage - fil rouge

Définissons ensemble les contours de notre mini-app de centralisation des costsheets pour optimiser vos processus d'achat.

Définir les objectifs

  • Centraliser les costsheets pour faciliter l'analyse comparative des coûts.
  • Simuler des achats et projeter les coûts.
  • Identifier des dérives de coûts (ex: coût d'une matière qui augmente ou un fournisseur qui a une part main d'oeuvre plus importante que les autres, etc.)

Identifier les utilisateurs

  • Merchandiser remplissent les costsheets.
  • Acheteurs / chefs de produit qui cherchent à créer un taux de marge en réceptionnant une ou plusieurs costsheets et en menant une négociation avec le(s) fournisseur(s). Leviers :
  • Détecter des hausses de prix
  • Trouver des fournisseurs alternatifs
  • Comprendre le split d'origine de coût (ex : identifier si un coût d'achat de matière est trop élevé vs. autres fournisseurs)
  • Admins qui ont besoin d'administer la plateforme et d'accéder aux reportings consolidés.

Déterminer les fonctionnalités

  • Extraction et fusion de données déstructurées.
  • Benchmarking automatisé,
  • alertes de variation des coûts
  • tableaux de bord personnalisables.
  • Création de costsheets (simulations)

Miro

A private Miro board

Établir l'architecture technique

  • Intégration avec Lovable pour le frontend,
  • OpenAI pour la restitution d'analyses
  • Supabase pour la base de données
  • et OpenAI (gpt4.5) ou équivalent pour extraction intelligente des données partant de GG sheets non structurés.

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”.

Acte 3 - Créer une Mini App (ou micro SaaS) - big piece

Focus sur le processus et les meilleures pratiques pour utiliser Lovable et créer un projet

Créer une Mini App (ou micro SaaS) en 8 étapes

Suivez ces étapes clés pour développer votre Mini App et transformer votre idée en solution fonctionnelle.

Deep Search

Analysez votre projet, identifiez les fonctionnalités essentielles et étudiez la concurrence.

Croquis & Structure (mindmap)

Définissez :

  • les rôles utilisateurs (ex: admin, acheteur)
  • et esquissez les onglets avec leurs fonctionnalités clés.

Miro

A private Miro board

+ Une structure du modèle de données :

AMORCER LE PROJET AVEC Lovable

Préparez un prompt initial détaillant la structure complète de votre projet.

Connexion Supabase

Intégrez votre base de données pour stocker et gérer les informations.

Authentification

Configurez la gestion des comptes et les niveaux d'accès sécurisés.

MVP

Développez une première version avec 50% des fonctionnalités planifiées.

Recherche Approfondie

Utilisez Deep Search pour trouver les éléments manquants à votre solution (un service d'IA, …).

Déploiement

Publiez avec Netlify, configurez votre domaine et transférez le code vers Github pour assurer une maintenabilité du projet.

Les PROMPTS essentiels pour accélérer le développement de SaaS

These four strategic prompts can reduce your SaaS development timeline from 15 days to just 5 for an MVP.

Error Resolution

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.

Visual Updates

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.

Sensitive Changes

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.

Code Refactoring

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.

SSO avec Google: Simplifier l'authentification

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.

Créez un projet Google Cloud

Connectez-vous à la Google Cloud Console et créez un nouveau projet pour votre application.

Configurez OAuth 2.0

Allez dans "APIs & Services" > "Credentials" et créez un ID client OAuth 2.0.

Définissez les redirections

Ajoutez vos URLs de redirection autorisées dans les paramètres de l'application.

Intégrez le code

Implémentez l'API Google Identity dans votre application avec les clés obtenues.

Testez l'authentification

Vérifiez le fonctionnement complet du flux de connexion avant de déployer.

Un SSO bien implémenté augmente la conversion et réduit les frictions d'inscription.


Acte 4 - Communiquer sur le produit créé et sa roadmap

Stratégies pour présenter votre solution et planifier son évolution

Communiquer sur votre produit

Framework de documentation

Établissez une structure claire dès le début du projet.

  • Définissez la vision et les objectifs du produit
  • Identifiez les personas et leurs besoins spécifiques
  • Classez les fonctionnalités par priorité (MoSCoW)
  • Construisez une roadmap produit publique pour gérer les attentes du métier

La gouvernance produit évite l'empilement chaotique de fonctionnalités.

Exemple de roadmap publique

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.


Acte 5 - Comment implémenter des services d'IA

Interpréter une API, utiliser des agrégateurs comme Replicate et autres solutions techniques


Comment fonctionne une API

Requête du client

L'application cliente envoie une demande structurée à l'API.

  • Format spécifique (souvent JSON)
  • Contient les paramètres nécessaires

Traitement par le serveur

L'API reçoit la requête et exécute les opérations demandées.

  • Authentification et autorisation
  • Accès aux données ou services
3

Interaction avec les ressources

L'API communique avec les bases de données ou services tiers.

  • Récupération ou modification des données
  • Exécution de processus métier

Réponse au client

L'API renvoie les résultats au format standardisé.

  • Statut de la réponse (succès/erreur)
  • Données demandées ou confirmation

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 :

Utilisateur

Plateforme

OpenAI

Authentification +
Prompt + document

Donnée extraite
et nettoyée (JSON)

Costsheet

Pop-up de validation

Key

Edge function

Anatomie d'un appel à l'API REST

Structure de la requête API

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 !" }) })

Authentification

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.

Points de terminaison

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.

Réponse de l'API

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" }] }

Plateformes d'Agrégation de Modèles d'IA

Replicate

Plateforme cloud pour déployer des modèles d'IA via API.

  • Modèles prêts à l'emploi sans infrastructure
  • Tarification à l'usage
  • Accès à des modèles chinois comme Yi-34B

Connection via API REST avec clé d'authentification.

Hugging Face

GitHub de l'IA avec bibliothèque massive de modèles ouverts.

  • Plus de 250 000 modèles disponibles
  • Communauté active de contributeurs
  • Modèles chinois comme Baichuan et ChatGLM

Intégration via SDK Python ou API Inference.

5 avantages concrets de ces plateformes :

1
2
3
4
5
1

Économie sur l'infrastructure technique

2

Accès à des modèles spécialisés

3

Benchmarking rapide entre différents modèles

4

Évolution constante avec les nouveautés

5

Documentation et exemples prêts à l'emploi

Acte 6 - Récupérer des données

Créer une API de récupération de données avec APIfy

Zapier : L'automatisation en no code

Zapier est une plateforme d'automatisation qui connecte vos applications sans code.

Principe No-Code

Créez des flux de travail entre applications sans programmation.

Triggers & Actions

Un événement déclenche automatiquement une série d'actions prédéfinies.

5000+ Applications

Connectez tous vos outils favoris en quelques clics.

Cas d'usage : E-réputation automatisée avec IA

1

Collecte

Surveillance des mentions sur les réseaux sociaux et sites d'avis.

2

Analyse IA

Classification du sentiment et des thématiques via des modèles d'IA.

3

Notification

Alertes en temps réel sur les avis négatifs importants.

4

Reporting

Tableaux de bord automatiques envoyés à l'équipe chaque semaine.

APIFY : Extraction de Données Sans Code

APIFY permet d'extraire des données web sans programmation grâce à des "Actors" prêts à l'emploi.

Actors automatisés

Modules préconçus pour extraire des données spécifiques de sites web comme Google Reviews.

Planification régulière

Récupération automatique des nouveaux avis Celio chaque semaine.

Export structuré

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.

Exercice Pratique: Surveillance de la E-réputation de Celio avec Zapier et APIFY

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.







Acte 8 - pending topics

Sujets restants à discuter

Agenda de la Session d'Équipe - 2 Avril, 1 Heure

Tour de Table Rapide

Brèves présentations de tous les participants. Limitées à 2 minutes par personne pour garantir une utilisation efficace du temps.

Aperçu des Projets Actuels

Sarah et Alban partageront les initiatives en cours et articuleront leurs attentes concernant le soutien de l'équipe.

Feuille de Route de l'Usine IA

Présentation de notre vision stratégique sur 4 mois pour l'Usine IA, soulignant les étapes clés et les objectifs.