Cas d'usage IA

Génération de contenus à partir de données produit

Transformez vos données produit en contenus clairs, cohérents et prêts à être diffusés sur tous vos canaux.

  • Direction
  • Marketing
  • Ventes
Une donnée produit prend rarement la forme d’un texte prêt à publier. C’est un export de nomenclature, une fiche technique PDF envoyée par un fournisseur, un tableau de caractéristiques recopié à la main depuis trois ans dans le CMS. Fasfox construit des systèmes qui lisent ces sources telles qu’elles existent et rédigent les contenus attendus par chaque canal, à partir des champs déjà validés plutôt qu’en les réinventant.

La fiche produit avant d’être une fiche produit

Derrière chaque fiche publiée, il y a une référence article, un code interne, un tableau de dimensions en millimètres et une fiche technique PDF que le fournisseur a mise à jour sans prévenir personne. Le chargé de contenu recopie ces éléments dans le PIM avant chaque mise en ligne, référence après référence, sur un catalogue qui peut en compter plusieurs milliers.

Un texte bien écrit peut rester faux

Un modèle rédige une description fluide même quand une valeur est erronée : une variante discontinuée l’an dernier réapparaît, un diamètre est mal lu dans un tableau scanné, une caractéristique réglementaire (classement au feu, indice de protection) est reformulée sans que son sens exact soit vérifié. La démonstration ne montre jamais ce cas, parce qu’elle tourne sur des fiches déjà propres. En production, ce sont justement les fiches sales qui posent problème.

Une base tenue à jour, sinon le projet attend

Avant de générer quoi que ce soit, il faut une source unique où les champs portent des noms stables d’une référence à l’autre, et une personne identifiée pour trancher quand deux sources se contredisent. Si les caractéristiques vivent dans des PDF disparates sans structure commune, mieux vaut nettoyer la base avant d’automatiser la rédaction : générer du texte à partir de données incertaines ne fait que déplacer le travail de vérification plus loin dans la chaîne.

Rédiger en masse, publier après un filtre ciblé

Le système que nous construisons rédige les descriptions et leurs variantes par canal à partir des champs validés, et signale les cas où une donnée manque ou paraît incohérente plutôt que de les publier tel quel. Les canaux soumis à des contraintes réglementaires ou de sécurité gardent une relecture humaine avant diffusion ; les autres peuvent publier avec un contrôle plus léger. Cette frontière se décide à l’avance pour chaque canal, une fois pour toutes, plutôt qu’être rejouée fiche par fiche.