Le contexte de départ est celui d'une entreprise en croissance, Kheoos, qui devait piloter un volume de commandes en hausse sur plusieurs marketplaces tout en conservant une exécution fiable au quotidien. Les équipes avaient besoin d'une architecture plus lisible pour éviter la multiplication des flux isolés et des traitements manuels. Le besoin prioritaire était donc de mettre en place un middleware hub OMS capable de centraliser l'ensemble des commandes dans un point unique, exploitable par les équipes opérationnelles et techniques.
La complexité venait du fait que chaque API marketplace impose ses propres contraintes: modèles de données différents, rythmes de synchronisation variables, règles de validation spécifiques et comportements d'erreur hétérogènes. Avec Amazon MWS, Fnac, Cdiscount et eBay, ces écarts devenaient coûteux dès que la volumétrie augmentait, car les anomalies se propageaient vite dans la chaîne de traitement. Kheoos devait sortir de cette logique fragmentée pour retrouver une exécution stable et prévisible.
L'objectif cible était clair: faire du middleware Dawap la porte d'entrée unique vers l'ERP, afin d'éviter de maintenir des connecteurs directs canal par canal. En centralisant les commandes, les statuts et les transformations métier dans ce hub OMS, Kheoos gagne en gouvernance technique, en vitesse de correction et en capacité d'évolution. Cette approche réduit le risque opérationnel et crée une base durable pour absorber de nouveaux canaux sans dégrader le run.
La douleur principale côté Kheoos était de récupérer les commandes dans un format unifié malgré des APIs marketplaces hétérogènes. Chaque canal remontait ses données avec ses propres structures et contraintes, ce qui créait des écarts de lecture et de traitement entre équipes.
Le second point bloquant était l'absence de supervision complète: sans cockpit central, il était difficile de savoir rapidement ce qui avait bien transité, ce qui était en erreur, ce qui restait en attente et où se situait la rupture dans le flux.
En pratique, Kheoos avait besoin d'un vrai OMS middleware pour centraliser les ordres, tracer les événements et fiabiliser les synchronisations. Sans cette couche, les corrections manuelles augmentaient et la qualité d'exécution se dégradait avec le volume.
Le troisième enjeu était le pilotage: il manquait des statistiques consolidées pour suivre la performance des ventes, la qualité des flux et les anomalies par canal. Sans reporting unifié, les arbitrages business restaient partiels et plus lents.
Le cadrage a posé des priorités claires: centralisation des commandes dans le hub OMS, normalisation des données, synchronisation fiable des stocks, gestion robuste des erreurs et visibilité opérationnelle en temps réel.
Côté architecture, le projet nécessitait une approche API-first avec mappings explicites, idempotence, journalisation détaillée et capacité de reprise sur incident sans intervention lourde.
L'enjeu était aussi d'appuyer Kheoos sur une équipe qui maîtrise déjà ces APIs marketplaces et sait concevoir des connecteurs performants, maintenables et adaptés aux contraintes réelles du run.
Le besoin décisionnel était aussi central: disposer d'indicateurs utiles pour arbitrer rapidement entre vitesse de diffusion, qualité catalogue et stabilité d'exploitation, avec une alimentation ERP via un connecteur unique vers le middleware.
Kheoos opérait dans un environnement multi-marketplaces où la qualité d'exécution des commandes conditionne directement la performance commerciale et la satisfaction client.
Le périmètre a couvert la chaîne complète des ordres: ingestion multi-canaux, normalisation, consolidation dans le middleware OMS, supervision des statuts et intégration vers l'ERP via API REST.
Ce cadre impliquait une exécution fiable sur la durée, avec des mécanismes de contrôle et de correction compatibles avec des volumes en croissance.
Le delivery a été structuré en lots successifs: connecteurs API, normalisation des ordres, sécurisation des synchronisations, outillage de supervision puis optimisation continue.
La gestion de projet a été menée en mode agile avec sprints courts, démonstrations régulières, arbitrages hebdomadaires et backlog priorisé selon impact métier.
La gouvernance s'appuyait sur des rituels courts: priorisation des anomalies, validation métier des règles de mapping et suivi des indicateurs run.
Cette organisation a permis de mettre en production de manière incrémentale tout en gardant une trajectoire maîtrisée sur la qualité globale du système.
Le hub a été conçu sur Symfony avec une architecture de services dédiée à l'intégration: connecteurs externes, normalisation métier, couche de persistence et mécanismes de supervision.
L'architecture cible privilégie la séparation des responsabilités pour limiter le couplage entre canaux et permettre l'évolution des connecteurs sans casser le coeur métier.
Le socle technique est orienté production: traitements rejouables, logs exploitables, contrôle des files d'attente et instrumentation adaptée aux besoins des équipes opérations/techniques.
Un monitoring fin des appels API a été mis en place: taux de succès par endpoint, latence moyenne et p95, erreurs 4xx/5xx, timeouts et quotas pour sécuriser les flux dans la durée.
Le microservice interconnecte Amazon MWS, Fnac, Cdiscount et eBay pour centraliser les flux catalogue/stock/commandes et normaliser les statuts malgré des contrats d'API différents. Cette couche traduit la complexité technique en exécution fiable pour les équipes vendeurs.
Univers API Marketplace · Expertise vendeur Amazon · Expertise vendeur Fnac Darty · Expertise vendeur CdiscountLe projet prépare aussi les échanges avec la couche logistique pour fiabiliser promesse client, statuts d'expédition et alignement stock, notamment quand les volumes marketplaces augmentent.
Univers API Logistique & shipping · Intégrateur Amazon FBAUne API REST sur mesure a été conçue pour exposer les données consolidées du middleware et intégrer proprement les flux dans l'ERP (commandes, statuts, référentiels, informations de suivi).
Création d’API sur mesureLa documentation technique a formalisé les flux critiques entre canaux marketplaces, hub OMS middleware, ERP et modules de supervision afin de réduire les zones d'ambiguïté.
Amazon MWS / Fnac / Cdiscount / eBay
-> Hub OMS API (ingestion + normalisation + mapping)
-> Supervision statuts / erreurs / retries
-> API REST middleware vers ERP
-> Dashboard exploitation & statistiques ventes
Les points de contrôle ont été positionnés sur la cohérence des ordres, la qualité des statuts, les erreurs de synchronisation et la latence de propagation pour limiter les impacts commerciaux.
La mise en production a été conduite par paliers avec priorisation des cas d'usage à plus forte valeur, puis extension progressive aux scénarios les plus sensibles.
Les itérations ont combiné validation métier, tests d'intégration API, contrôles de non-régression et simulation d'erreurs pour renforcer la robustesse avant généralisation.
Le plan de test couvrait les scénarios critiques: création/maj catalogue, propagation stock, ingestion commandes, gestion des rejets, rejouabilité et cohérence des statuts entre canaux.
Le processus de livraison s'appuie sur une discipline CI/CD, avec revue des incidents et ajustements continus pour maintenir un niveau de qualité compatible avec la croissance.
Le projet a établi un socle connecteurs robuste pour réduire les opérations manuelles et fiabiliser les échanges catalogue/commandes sur les canaux vendeurs.
Voir les connecteurs multi-marketplacesLe microservice agit comme un OMS autonome: il récupère et unifie les commandes Amazon MWS, Fnac, Cdiscount et eBay pour donner une vision opérationnelle unique.
Voir la centralisation des commandesLe dispositif inclut monitoring technique et statistiques de ventes consolidées pour piloter la performance canal, détecter les écarts et prioriser les actions commerciales.
Voir le reporting marketplacesLa couche d'automatisation API posée sur ce projet constitue une base durable pour intégrer d'autres canaux et densifier les scénarios métier.
Voir les intégrations API et automatisationsLes améliorations visibles portent sur la stabilité des flux d'ordres, la fiabilité de la centralisation OMS et la baisse des reprises manuelles liées aux erreurs de synchronisation multi-canaux.
Les KPI suivis couvrent notamment le taux de succès des syncs, la latence de propagation, le volume d'erreurs bloquantes, le taux de rejouabilité réussie, la complétude attributaire et la qualité des remontées commandes vers l'ERP via API REST.
Le monitoring des calls API permet de détecter rapidement les dégradations (hausse de latence, erreurs d'authentification, saturation quota) et d'ajuster la stratégie de retry avant impact business.
Cette instrumentation permet aux équipes techniques et aux décideurs de piloter les évolutions en s'appuyant sur des signaux objectifs et comparables dans le temps.
Le projet a permis à Kheoos de passer d'une logique fragmentée à un cadre OMS centralisé, avec un meilleur contrôle des ordres, de la supervision et des intégrations ERP.
Les limites actuelles concernent surtout l'enrichissement continu des mappings avancés et l'élargissement des scénarios d'automatisation autour de nouveaux canaux.
La feuille de route vise l'extension des connecteurs, le renforcement des contrôles qualité et la montée en granularité du pilotage opérationnel.
Pour des cas proches, voir aussi 1UP Distribution et Origami Marketplace Explorer.
Aucun témoignage public nominatif n'est disponible à date pour ce projet. Les retours consolidés montrent néanmoins un gain net de maîtrise sur la fiabilité des flux catalogue et la qualité run.
Quand un verbatim validé est disponible, il est ajouté ici avec contexte (périmètre, rôle, temporalité) pour garantir une lecture utile côté CTO, CEO et architectes.
Le meilleur point d'entrée pour un cadrage similaire reste Intégration API avec approfondissement via API Marketplace.
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 outil de sourcing sur mesure permettant de centraliser et analyser les offres de multiples fournisseurs via fichiers CSV, Excel et API. Connecté aux API Fnac, Cdiscount, Amazon MWS et Odoo, le hub calcule automatiquement les marges, compare les prix d’achat, analyse les stocks et estime la rentabilité afin de piloter des décisions d’achat data-driven.
Développement de Wizaplace Explorer, un Proof of Concept visant à optimiser l’intégration avec l’API Wizaplace. Grâce à un SDK interne et à un monitoring avancé des appels API, cette interface permet de gérer efficacement vendeurs, produits et commandes tout en garantissant des flux fiables et une expérience utilisateur optimisée.
Développement d’un Proof of Concept interne visant à structurer et accélérer l’intégration avec Origami Marketplace API. L’outil repose sur un SDK dédié et un monitoring avancé des appels API, permettant de construire rapidement des front-ends performants, SEO-friendly et parfaitement interconnectés aux flux opérateurs.
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