
Ce projet a pour objectif de prédire le produit le plus probablement vendu en fonction de plusieurs facteurs : lieu, météo, saison et type de lieu. Il s’agit pour l’instant d’un proof of concept (PoC), visant à tester la capacité des modèles à générer une réponse pertinente à partir d’un contexte donné. Un premier cas de test a été réalisé en Italie pour valider le principe.
Identifie visuellement les produits similaires pour enrichir automatiquement les recommandations du catalogue.
Identifie les produits et détecte les défauts via IA pour standardiser l’évaluation de l’état et du prix de reprise.
Mesure l’impact réel du CRM en isolant un groupe témoin pour standardiser l’évaluation entre les pays.