1UP Distribution traitait un volume croissant de références produits avec des informations issues de plusieurs places de marché et de différentes sources fournisseurs. Le sourcing reposait en grande partie sur des rapprochements manuels: export, consolidation tableur, vérification ponctuelle des prix et contrôle de disponibilité. Ce mode de fonctionnement créait une forte dépendance à l'expérience individuelle et rendait difficile la montée en charge.
Le principal problème n'était pas l'accès à la donnée, mais sa cohérence exploitable pour décider vite. Une même référence pouvait présenter des conditions différentes selon la source, avec des structures hétérogènes, des délais de mise à jour variables et des écarts de qualité qui rendaient l'arbitrage risqué. Les équipes perdaient du temps à nettoyer et recouper plutôt qu'à prioriser les opportunités réellement rentables.
Le projet visait donc à transformer le sourcing en processus pilotable: centraliser, qualifier, scorer, puis orienter l'action opérationnelle. L'ambition était de créer un actif durable pour soutenir la croissance multi-marketplaces sans multiplier la charge humaine.
Le cadrage a posé des objectifs concrets. D'abord, fiabiliser l'analyse sourcing avec un référentiel unifié. Ensuite, accélérer la prise de décision en produisant des priorités actionnables plutôt qu'une masse de données brute. Enfin, protéger la marge en intégrant les coûts réels de distribution dans les calculs d'opportunité.
Le succès devait se mesurer en exploitation: réduction des contrôles manuels, meilleure cohérence des choix produits, diminution des écarts entre marge théorique et marge réalisée, et capacité à absorber davantage de références sans dégrader la qualité des décisions.
La plateforme devait aussi rester évolutive pour intégrer de nouveaux canaux, nouveaux fournisseurs et nouvelles règles métier. Cette exigence a orienté le design vers un hub API modulaire et un moteur de scoring paramétrable.
Le périmètre couvre la chaîne complète: ingestion multi-sources, normalisation produit, enrichissement marché, scoring marge/opportunité, vue opérationnelle pour les équipes et exposition des données vers les outils internes. Cette vision bout en bout était indispensable pour éviter de créer un outil d'analyse déconnecté de l'exécution.
La gouvernance a combiné ateliers métier sourcing, revue technique d'architecture et validation régulière avec les équipes exploitation. Chaque lot devait produire un résultat utilisable immédiatement, même partiel, afin de sécuriser l'adoption et de corriger vite les points non pertinents.
Ce pilotage a permis de réduire le risque projet: les hypothèses de scoring et de priorisation ont été confrontées en continu au terrain, plutôt que figées en amont.
L'architecture repose sur un cœur applicatif qui orchestre les flux et conserve les règles métier de décision. Autour de ce cœur, des connecteurs API spécialisés collectent les signaux nécessaires: prix, disponibilité, contexte canal, données ERP. Ce découplage simplifie les évolutions car chaque connecteur peut changer sans casser la logique globale.
Le modèle de données distingue les objets stables (référentiel produit) des signaux volatils (prix, disponibilité, conditions commerciales). Cette séparation améliore la lisibilité des calculs et facilite l'historisation des décisions.
La restitution est conçue pour les usages métier: vues comparatives, score explicable et statut opérationnel. L'outil devient un moteur de décision exploitable, pas un simple entrepôt de données.
L'un des chantiers structurants a été la normalisation. Les flux entrants n'ont ni la même granularité ni la même qualité; les traiter sans garde-fou entraîne des conclusions fausses. Le projet a donc intégré des contrôles de schéma, des mappings robustes et des règles de cohérence inter-champs.
Les données ambiguës ou incomplètes sont isolées et tracées pour traitement ciblé, au lieu d'impacter le flux principal. Cette logique protège la qualité des scores et évite que des anomalies locales contaminent la décision globale.
Ce travail de qualité data a directement amélioré la confiance des équipes dans les recommandations de la plateforme.
Le moteur de scoring combine plusieurs dimensions: attractivité marché, disponibilité, compétitivité prix, coûts canal, coûts opérationnels et potentiel de marge. L'objectif est de classer les références selon leur valeur réelle, et non selon un signal unique isolé.
Chaque score est explicable: les équipes peuvent comprendre pourquoi une référence est prioritaire et ajuster les paramètres selon la stratégie du moment. Cette transparence réduit les frictions entre métier et technique.
La priorisation produite accélère le passage à l'action: sourcing, publication, ajustements de prix ou arbitrages de stock.
Le projet exploite les APIs marketplaces pour capter les signaux canal essentiels au sourcing: contexte de vente, disponibilité et dynamique de prix. Cette couche permet de comparer les opportunités de manière homogène entre plateformes.
Voir nos solutions API Marketplace
Voir nos solutions Fnac Darty · Voir nos solutions Cdiscount · Voir nos solutions Amazon
Odoo alimente le hub avec les données internes nécessaires au calcul de rentabilité et à la cohérence opérationnelle. L'interconnexion ERP évite les décisions déconnectées des contraintes terrain.
Une API métier sur mesure orchestre la centralisation, l'enrichissement et la restitution des scores sourcing. Cette brique garantit des contrats stables pour les outils consommateurs.
La sécurisation des accès et des échanges inter-applicatifs protège les données sensibles de pricing et de marge. Cette couche est indispensable pour un usage transverse à l'échelle.
La plateforme ne s'arrête pas à l'analyse. Les résultats de scoring alimentent des workflows opérationnels qui permettent d'agir plus vite: sélection de références, préparation d'actions de mise en marché, validation des priorités équipe.
En éliminant les ressaisies et vérifications répétitives, le cycle complet gagne en vitesse et en fiabilité. Les équipes passent plus de temps sur l'arbitrage utile et moins sur la reconstitution d'information.
Cette automatisation est un facteur clé de rentabilité dans un contexte multi-canaux où la fenêtre d'opportunité peut être courte.
Le back-office a été pensé comme un cockpit de pilotage: filtres pertinents, priorisation claire, visibilité des statuts et actions rapides. L'objectif était de simplifier la prise de décision quotidienne des équipes sourcing.
Les vues permettent de passer d'une lecture macro (catégories, performance globale) à une lecture micro (référence, justification du score, points de vigilance) sans rupture de contexte.
Ce design opérationnel contribue fortement à l'adoption: un bon moteur de décision n'apporte de valeur que s'il est actionnable par les utilisateurs.
Le run a été sécurisé avec des mécanismes de journalisation corrélée, suivi des connecteurs et contrôle des échecs de traitement. Cette observabilité permet de diagnostiquer rapidement les incidents sans perturber les équipes métier.
Les flux critiques sont protégés par des règles d'accès et des contrôles de sécurité adaptés aux échanges inter-systèmes. La protection des données de marge et de pricing était un impératif non négociable.
La robustesse globale repose sur une logique de reprise maîtrisée: isoler les anomalies, rejouer proprement et conserver la continuité du service.
Après déploiement, 1UP Distribution a constaté une amélioration nette de la cadence de décision sourcing et une réduction des tâches manuelles de consolidation. Les équipes disposent d'une base de travail plus stable et plus fiable.
La qualité des arbitrages s'est renforcée grâce à une lecture plus réaliste de la rentabilité par référence et par canal. Le pilotage est moins intuitif, plus objectivé.
Au global, la plateforme a transformé le sourcing en levier structuré de performance commerciale et opérationnelle.
Le projet a atteint son objectif principal: industrialiser la chaîne sourcing multi-marketplaces avec un haut niveau de lisibilité métier. L'outil livré permet de décider plus vite tout en conservant la maîtrise de la marge.
Les évolutions naturelles concernent l'extension des connecteurs, l'enrichissement du scoring et l'automatisation de nouveaux scénarios décisionnels. L'architecture actuelle permet d'avancer par incréments sans refonte lourde.
Cette étude de cas illustre la valeur d'un projet API orienté résultat: alignement métier-technique, qualité data, moteur explicable et exploitation robuste.
Nous accompagnons les équipes produit et techniques dans la conception, l’intégration et l’industrialisation d’APIs. Notre mission : construire des architectures robustes, sécurisées et évolutives, alignées sur vos enjeux métier et votre croissance.
Vous préférez échanger ? Planifier un rendez-vous
Mise en place d’un hub d’intégration permettant de synchroniser un catalogue produits avec les API eBay et Amazon MWS. La solution assure la centralisation des données produits et leur diffusion automatisée vers les marketplaces, avec des flux fiables, monitorés et évolutifs.
Développement d’un moteur de calcul de trajets en bus permettant de générer automatiquement des devis précis et personnalisés. L’application s’appuie sur les API Google Places pour l’autocomplétion des adresses, ViaMichelin pour le calcul des distances et péages, et MangoPay pour la sécurisation des paiements, le tout piloté via un back-office configurable et une API REST dédiée.
Développement d’une application web dédiée à la centralisation et à l’enrichissement de données produits à partir des EAN13. Connectée aux API EANSearch, Rainforest et Amazon MWS, la plateforme agrège, structure et historise des millions de données (ASIN, offres, prix, stocks, avis) via une base unifiée et une API REST scalable orientée data produit.
Conception d’un hub d’intégration sur mesure permettant de centraliser les commandes Fnac et Cdiscount via leurs API, puis de les router intelligemment selon le mode d’expédition. Les commandes sont expédiées soit via transporteurs classiques, soit directement via l’API Amazon MWS en exploitant les stocks FBA, automatisant ainsi la logistique multi-marketplaces de Pixminds.
Nous accompagnons les équipes produit et techniques dans la conception, l’intégration et l’industrialisation d’APIs. Notre mission : construire des architectures robustes, sécurisées et évolutives, alignées sur vos enjeux métier et votre croissance.
Vous préférez échanger ? Planifier un rendez-vous
