Descriptions SEO, traductions, titres marketplace, suggestions d’attributs : l’IA tient réellement ces promesses. Le risque n’est plus « est-ce que ça marche ? ». C’est « qui publie, sur quel canal, avec quelle vérité produit ? ». Enrichir sans gouvernance, c’est industrialiser l’erreur.
Ce que l’IA fait bien — et ce qu’elle ne doit pas décider seule
À déléguer
Première version de description, variantes de ton, traduction, reformulation SEO, tagging de médias, détection de champs vides.
À garder humain
Prix, normes, allégations réglementaires, claims marketing sensibles, publication sur un canal, arbitrage d’une variante produit.
L’IA accélère. Le workflow décide. Le PIM reste la source de vérité — pas le prompt du jour.
Équipe Flowkiwi
La recette : générer, comparer, valider, publier
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1
Ancrer l’IA dans les données existantes
Attributs techniques, famille, marque, médias : le modèle s’appuie sur le PIM, pas sur un fichier Excel isolé. Moins d’hallucinations, plus de cohérence.
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2
Proposer, ne pas écraser
Chaque suggestion reste un brouillon : statut « à relire », diff visible, auteur machine identifiable. Rien ne part en ligne sans un état validé.
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3
Router selon le risque
Une reformulation de chapô peut être auto-acceptée. Une allégation santé ou un titre Amazon passe par un rôle métier. Les règles vivent dans le PIM, pas dans Slack.
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4
Mesurer la qualité, pas seulement le volume
Taux de fiches complètes, relectures, retours marketplace : l’IA se juge à ce qu’elle évite de republier, pas au nombre de mots générés.
Agents IA, mais dans le hub
Flowkiwi s’inscrit dans une logique d’agents capables d’enrichir le catalogue — descriptions, SEO, traductions — tout en respectant les droits, les statuts et les canaux. L’intelligence est utile parce qu’elle est encadrée : même référentiel, mêmes workflows, même diffusion.
Flowkiwi
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