Trois modèles d'IA à la place des tableaux BI : comment analyser la rentabilité des produits sur Ozon

Un vendeur d'Ozon voit son produit en tête : le chiffre d'affaires grimpe, le catalogue tourne. Pourtant, en fin de mois, l'argent n'arrive pas, sans qu'on sache pourquoi. Ce n'est pas qu'il n'y ait aucun chiffre d'affaires, mais on ignore où il est passé après les commissions de la place de marché, les retours et les dépenses publicitaires.

Pourquoi les tableaux BI ne résolvent pas le problème

C'est le lot de presque tous les vendeurs e-commerce disposant d'un gros catalogue. Avec 500–2000 références, calculer un P&L complet à la main prend des heures chaque semaine, et dans la plupart des cas personne ne le fait. Un produit peut bien tourner au chiffre d'affaires tout en étant déficitaire en marge réelle pendant des années, sans que personne s'en aperçoive.

Les outils d'analyse existent depuis longtemps. Mais presque tous se contentent d'afficher joliment beaucoup de chiffres dans des tableaux. L'information abonde, mais la question principale reste sans réponse : que dois-je en faire maintenant ? Les systèmes BI classiques reposent sur des règles rigides et des paramètres prédéfinis. Ils manquent de souplesse, ignorent le contexte de chaque produit et ne donnent aucun conseil.

Un panel de trois modèles d'IA

SKUmind s'attaque au problème non pas avec un modèle, mais avec un panel de trois modèles différents. Le marché compte plusieurs modèles d'IA : Claude, GPT et d'autres. Chacun est entraîné différemment et aborde la tâche sous un angle propre. L'idée est simple : fournir les mêmes données aux trois, et chacun donne son avis de façon indépendante. Ensuite, un arbitre dédié, lui aussi une IA, regarde où les avis concordent et où ils divergent, puis retient la conclusion la plus fiable.

Pourquoi trois ? Parce qu'un modèle peut se mettre à halluciner et inventer des faits. Un deuxième peut être trop prudent et voir des risques qui n'existent pas. Un troisième peut laisser passer un détail important. À plusieurs, chacun contrôle les autres et repère les erreurs. C'est comme une réunion de médecins en clinique : l'un voit une chose, le deuxième en voit une autre, et le troisième remarque ce que les deux premiers ont manqué. Le diagnostic est plus fiable que lorsqu'une seule personne examine le cas.

Pour chaque produit, chacun des trois modèles analyse :

• La marge réelle après toutes les commissions de la place de marché et les retours
• L'efficacité de chaque rouble dépensé en publicité
• Le potentiel de prix : les prix sont-ils surévalués ou sous-évalués
• Les tendances saisonnières et la volatilité de la demande dans le temps
• Des recommandations concrètes sur ce qu'il faut changer d'urgence

Mise en œuvre : l'API et une longue revue de code

Sous le capot, tout s'est révélé bien plus complexe qu'il n'y paraissait au départ. Ozon ne publie pas toutes les métriques et chiffres nécessaires via son API officielle. Il a fallu reconstituer la logique à la main en analysant le trafic des requêtes. Il a été utile de pouvoir lancer deux sessions de Claude en parallèle, de leur confier la même tâche sous des angles différents, puis de comparer les résultats.

Une fois la logique de l'application enfin en place, la partie la plus longue et la plus ennuyeuse a commencé : la revue de code. Comme ce système influe directement sur les décisions financières des gens, chaque ligne et chaque algorithme doivent être examinés d'un œil critique. La revue de code représente désormais 60–70 % du temps total de développement. Le processus est long et fastidieux, mais pleinement justifié quand il s'agit de l'argent des autres.

Ce que cela change dans l'industrie

L'IA quitte le stade de l'expérience pour devenir un véritable outil de travail. Les tableaux BI statiques, fondés sur des règles rigides prédéfinies, appartiennent au passé. Ils cèdent la place à des modèles capables de raisonner avec souplesse, comme un humain. Pour l'e-commerce, cela signifie que la transparence financière cesse d'être un luxe réservé aux spécialistes et devient un standard accessible à tout vendeur disposant d'un gros catalogue.