QREQualification & recommandation
Distribution B2B · Marketing produit
21 000 produits classifiés par an, avec 82 % de précision en première proposition.
Manutan devait classer des milliers de nouvelles références dans sa nomenclature interne. Un moteur de classification avec scoring tri-niveau et boucle HITL tourne en production.
Indicateurs clés
- Client
- Manutan
- Secteur
- Distribution B2B
- Fonction
- Marketing produit
- Statut
- Livré en production
- Déploiement
- Plateforme client
Le contexte
Chaque année, des milliers de nouveaux produits issus de nombreux fournisseurs doivent être classés dans les sous-familles articles — la nomenclature qui structure l’offre, le merchandising et la recherche.
Le problème
- Classification manuelle chronophage, descriptions hétérogènes parfois multilingues.
- Erreurs impactant findabilité et ventes. Aucun score de confiance sur les affectations manuelles.
La solution
Ingestion multi-fournisseurs, analyse sémantique, matching par embeddings, scoring haute / moyenne / basse confiance, boucle HITL, capitalisation à chaque retour.
Composants NEXA mobilisés
| Composant | Rôle |
|---|---|
| Algorithme d’arbitrage | Affectation sémantique multi-critères |
| Evidence Panel | Score, alternatives, justification |
| HITL | Validation / correction merchandising |
| AI Knowledge Vault | Patterns validés pour les vagues suivantes |
| Cockpit | Volumes vert / orange / rouge |
L'impact
| Axe | Impact concret |
|---|---|
| Précision | 82 % classés correctement en première proposition (haute confiance). |
| Volume | ~21 000 produits/an issus de 39 fichiers fournisseurs. |
| Adoption | Équipe merchandising outillée sur l’ensemble du flux. |
QREQualification & recommandation
« Classer 21 000 références par an à la main n’était plus tenable. La première proposition arrive avec un score : on valide, on ne reconstitue plus. »
82 %
Précision en première proposition
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