AWS montre comment Amazon Nova Act automatise la surveillance des prix des concurrents

La surveillance des prix des concurrents n'a plus besoin d'être faite manuellement : AWS a montré comment construire un agent basé sur Amazon Nova Act qui ouvre automatiquement les sites des détaillants, trouve le produit nécessaire, extrait les prix et les conditions promotionnelles et compile tout en un résultat structuré. L'idée est simple : au lieu que les employés passent des heures à alterner entre les onglets et les feuilles de calcul, une entreprise obtient une boucle d'observation du marché quasi continue et peut prendre des décisions tarifaires basées sur des données fraîches. AWS décrit le problème typique auquel font face les équipes du commerce électronique : pour comprendre comment se comportent les concurrents, il faut vérifier régulièrement des dizaines de pages de produits, enregistrer manuellement les prix, les réductions et les délais des promotions, puis transférer ces données dans des feuilles de calcul.

Un tel processus est lent, s'adapte mal et produit inévitablement des erreurs de saisie. Si les prix du marché changent plusieurs fois par jour, même un délai de quelques heures transforme l'analyse en archive plutôt qu'en outil pour prendre des décisions rapides. AWS note particulièrement que des problèmes similaires existent non seulement pour les détaillants en ligne, mais aussi pour les compagnies d'assurance, les banques, les entreprises de voyage et d'hôtellerie, où il y a aussi une nécessité constante de comparer les offres des concurrents.

L'élément clé de la solution est Amazon Nova Act, un SDK open-source pour l'automatisation du navigateur avec contrôle via des instructions en langage naturel. Un développeur assemble un flux de travail en Python à partir de petites actions : ouvrir un site web, trouver un produit, naviguer vers la page du produit, extraire les champs nécessaires, vérifier les conditions, gérer les erreurs ou faire une pause. Contrairement aux scripts rigides basés sur des sélecteurs CSS, cette approche est conçue pour les sites web en direct où les bannières, les blocs promotionnels, l'ordre des éléments et la navigation changent constamment.

Pour l'extraction de données, AWS recommande d'utiliser act_get() avec un schéma Pydantic afin que l'agent retourne une structure déjà validée et typée, adaptée au chargement ultérieur dans les systèmes internes, les tableaux de bord ou les modèles de tarification. L'accent est particulièrement mis sur l'échelle. Une instance de Nova Act fonctionne avec un navigateur, mais plusieurs instances peuvent fonctionner en parallèle.

Dans l'exemple d'AWS, ThreadPoolExecutor est utilisé et la vérification est distribuée sur plusieurs sources simultanément. En pratique, cela signifie que l'agent peut couvrir Amazon, Target, Best Buy, Costco ou tout autre ensemble de sites web en une seule passe, puis compiler le résultat global dans un tableau unique. Dans le scénario de démonstration, l'utilisateur fournit un nom de produit et une SKU, après quoi l'agent recherche une fiche produit pertinente, distingue les résultats publicitaires des résultats organiques, extrait le prix, les détails de la promotion, la disponibilité et les métadonnées supplémentaires.

Le résultat est enregistré en CSV pour pouvoir être alimenté à un système BI, une API interne ou une logique de tarification dynamique. AWS ne contourne pas les limitations pratiques. Si un site web affiche un CAPTCHA, Nova Act ne tente pas de le résoudre automatiquement.

À la place, le flux de travail peut détecter la présence d'un CAPTCHA et s'arrêter pour qu'un humain termine la vérification manuellement. Pour l'exécution locale, un mode headed est proposé, et dans un scénario cloud — human-in-the-loop via l'outil de navigateur AgentCore avec prise de contrôle de l'interface dans la console AWS. De plus, le service retourne les erreurs sous forme d'ActError, permettant les réessais, les branches de secours et une journalisation appropriée.

Pour le développement, AWS recommande d'utiliser les extensions pour Kiro, VS Code et Cursor, et pour surveiller les exécutions — la console Nova Act avec des traces, des captures d'écran, des journaux et des artefacts dans Amazon S3. Ce que cela signifie : AWS promeut Nova Act non pas comme une démonstration « d'un agent pour l'amour d'un agent », mais comme une couche d'application pour des processus web routiniers où la vitesse, la reproductibilité et l'échelle comptent. Pour le commerce de détail, c'est une voie directe de la surveillance manuelle vers une surveillance quasi continue des prix des concurrents.

Pour les autres secteurs, le signal est le même : si les données des concurrents sont toujours collectées via des onglets et Excel, les agents de navigateur commencent à sembler non pas une expérience, mais un outil pratique.