Le projet en un coup d’œil
Plusieurs fournisseurs de données pouvaient proposer des associations de qualité inégale.
Tableau, images, documents et notes donnaient le contexte avant validation.
L’utilisateur pouvait retenir ou retirer une association avec une trace cohérente.
Dans un catalogue de pièces industrielles, rapprocher deux références sur la seule ressemblance d’un libellé crée un risque immédiat. Plusieurs fournisseurs peuvent proposer des résultats différents ; une image, un document ou un prix peut confirmer une piste ou révéler une incohérence.
Kheoos Match a été conçu pour rendre cette décision lisible. Le produit présentait les propositions dans un tableau, permettait d’ouvrir le détail d’un fournisseur, regroupait images et PDF, puis classait les correspondances à partir d’une note finale.
Cette réalisation complète l’écosystème Kheoos par une fonction autonome : une intégration de données sur mesure qui laisse à l’utilisateur la maîtrise de la validation au lieu de transformer un score automatique en vérité silencieuse.
1. Kheoos, la seconde vie des pièces industrielles
Une qualité de catalogue décisive pour rendre un stock dormant visible
Kheoos valorise des pièces de maintenance industrielle disponibles mais difficiles à identifier et à remettre en circulation. Pour qu’une référence soit exploitable, son identité et ses équivalences doivent inspirer confiance.
Le rapprochement intervient donc avant la mise en valeur commerciale. Il faut comparer les informations reçues, examiner leurs pièces justificatives et retenir la proposition la plus solide.
Kheoos Match se concentrait sur cette étape de qualification. Il ne doublonnait pas le hub commercial : il sécurisait la donnée que ce dernier pouvait ensuite exploiter.
2. Une progression de l’API vers la modération enrichie
Rendre l’action possible, puis donner les éléments pour décider
Les premières versions ont mis en place les opérations d’ajout et de retrait via l’API. Les réponses et les chemins d’appel ont ensuite été corrigés pour stabiliser ce socle.
L’interface a gagné un tableau, une navigation détaillée, un fil d’Ariane, les médias associés et la possibilité d’explorer les propositions par fournisseur de données.
Les dernières évolutions ont renforcé la modération, le tri par note finale et l’affichage du prix. Des environnements distincts accompagnaient les livraisons de l’application.
3. Un score seul ne suffit pas à engager une correspondance
Il faut pouvoir comprendre et contester la proposition
Une correspondance peut sembler probable sans être assez sûre pour rejoindre un catalogue industriel. Sans détail, l’utilisateur ne sait pas si le score repose sur une référence, une image ou une information réellement discriminante.
Valider trop vite dégrade la confiance ; contrôler chaque cas sans outil ralentit fortement le traitement. Kheoos Match devait tenir cette ligne entre automatisation et expertise humaine.
4. Mettre les propositions en concurrence de façon lisible
Comparer avant de valider
L’objectif était de réunir les résultats de plusieurs fournisseurs dans une vue commune, de les classer et de rendre chaque proposition explorable.
L’utilisateur devait ensuite pouvoir confirmer ou retirer une association sans quitter le contexte qui avait motivé sa décision.
5. Un tableau de comparaison prolongé par le détail
Notes, médias, documents et prix dans le même parcours
Le tableau donnait une première lecture des propositions et de leur note finale. Le détail permettait de descendre jusqu’au fournisseur, aux images, aux documents PDF et aux informations de prix.
Cette profondeur évitait d’opposer vitesse et contrôle : les cas évidents restaient rapides, tandis que les propositions ambiguës pouvaient être examinées.
6. Garder l’humain au dernier niveau de décision
L’automatisation prépare, la modération engage
Le classement réduisait le volume à analyser, mais la validation restait une action explicite. Ce choix protégeait le catalogue contre une association plausible mais incorrecte.
Les fonctions d’ajout et de retrait étaient portées par l’API, ce qui séparait clairement la décision d’interface de son enregistrement.
7. Stabiliser d’abord l’action, enrichir ensuite l’expérience
Une évolution fonctionnelle par étapes
Les corrections initiales ont consolidé les opérations API avant l’arrivée des fonctions avancées d’affichage. Cette séquence évitait de bâtir une interface riche sur une action fragile.
La séparation des environnements préparait les validations avant la mise en ligne, tandis que les améliorations de modération restaient isolées du cœur de comparaison.
8. Une qualification plus rapide sans validation aveugle
Le bon niveau de détail au bon moment
Les propositions devenaient immédiatement comparables et les meilleures remontaient selon une note commune. L’utilisateur pouvait approfondir uniquement les cas qui le nécessitaient.
La présence des images, documents et prix améliorait la qualité de la décision. La validation finale restait explicite, ce qui préservait la confiance dans le catalogue produit.
9. Une petite application pour une décision critique
La valeur vient du contrôle placé au bon endroit
Kheoos Match ne cherchait pas à couvrir toutes les opérations du catalogue. Il traitait avec précision le moment où une proposition de correspondance devient une donnée acceptée.
Cette focalisation en fait une réalisation distincte : l’API, le classement, l’exploration des preuves et la modération composent un parcours complet autour d’une décision métier.
Dawap conçoit ce type d’intégration API sur mesure lorsque la donnée doit rester explicable et contrôlable avant d’alimenter les opérations.
