Des agents IA qui ne se contentent pas de suggérer — ils font le travail
Un groupe chausseur a déployé des agents Solya sur les soldes, les transferts et le réassort. Les approbations sont restées humaines ; le travail répétitif, non.
Résultat
+7% de marge
Réseau
5 enseignes · 50+ magasins
Le défi
L’équipe merchandising avait un playbook de soldes clair sur le papier, mais l’appliquer sur cinq enseignes et 50+ magasins voulait dire que personne ne le suivait vraiment de façon homogène. Le stock à rotation lente était soldé trop tard, de façon trop uniforme, et l’impact marge était significatif.
Ce qu’on a changé
Les agents Solya ont reçu les règles de solde de l’équipe, les garde-fous sur les transferts et la logique de réassort — ainsi que les clés des systèmes qui exécutent. Chaque agent tourne à sa propre cadence, prépare les décisions, et les route pour approbation selon les seuils déjà en place dans l’équipe.
Comment les décisions se prennent
Un agent ne produit pas qu’une liste de recommandations. Il construit une proposition complète avec la règle suivie, la donnée utilisée et l’impact attendu. Les relecteurs approuvent, modifient ou rejettent — et l’agent apprend quelles corrections sont systématiques vs. ponctuelles.
Où ça atterrit
Les actions approuvées arrivent directement dans le système de merchandising, l’entrepôt, et les outils côté magasin. Rien n’est ressaisi dans un outil de workflow séparé — la sortie de l’agent EST le workflow.
Ce qui a changé
- +7% de marge dès le premier cycle de fin de saison
- Décisions de solde exécutées en jours, pas en semaines
- Audit trail complet sur chaque action — qui a approuvé, ce qui a changé, ce que l’agent a vu