IA dans PrestaShop : GPT & Claude L’IA dans votre boutique. Avec vos informations.
Préparer des fiches produits, retrouver une information ou assister votre équipe : nous relions les fonctions IA aux données et aux usages de votre PrestaShop.
- Un premier avis, sans engagement de suivi
- Pas besoin de cahier des charges
- Une équipe à Valenciennes
Des projets auxquels nous avons contribué
- Harrys FoodService
- Esprit Dog
- Jeans Industry
- Diamant Gems
- Maison Fika
- France Barnums
- Aurlom
- Digicel
- SCS Sentinel
- Cogeferm
- Module CIC
L’IA ne connaît pas votre catalogue ?
Un assistant utilisé à part vous oblige à recopier les informations et à vérifier chaque réponse. Nous étudions comment le relier aux bonnes données, avec les validations nécessaires.
- Préparer les fiches produits prend beaucoup de temps.
- Votre équipe recopie les informations du catalogue dans un assistant.
- Le service client recherche souvent les mêmes informations.
- Vous souhaitez utiliser l’IA tout en contrôlant ses accès et ses actions.
Des données au bon usage.
Validé avec vousChoisir une première tâche
Nous partons d’un besoin précis : préparer un contenu, retrouver une information ou aider au traitement d’une demande.
Relier les bonnes données
Nous identifions les informations utiles et leur provenance. Le choix du modèle et de son hébergement tient compte des données qui peuvent être transmises.
Prévoir les validations
Nous séparons la préparation d’une réponse de sa publication ou d’une modification dans la boutique. Les vérifications suivent le niveau de contrôle choisi avec vous.
- Les informations utilisées
Catalogue, documents et commandes : les sources utiles et les accès autorisés sont identifiés.
- Les actions possibles
Les publications, envois et modifications sont définis séparément des simples consultations.
- Le choix du modèle
Les services distants et les modèles locaux sont comparés selon vos usages, vos données et leurs coûts.
Concrètement, à la fin.
- Un cas d’usage relié à la boutique
- Une intégration au fournisseur ou au modèle choisi
- Des contrôles sur les données et les droits
- Un parcours de relecture et de validation
- Une visibilité sur les consommations
Qui travaille sur votre projet.
Une équipe centrale à Valenciennes et un réseau de partenaires spécialisés, mobilisés selon votre besoin.
JubaFounder et consultant Tech
RémyDéveloppeur full stack
Les questions que vous vous posez.
Une autre question ? Écrivez à hello@dilios.fr ou appelez-nous.
Comment intégrer GPT ou Claude à PrestaShop ?
En reliant le modèle, GPT, Claude ou un modèle local, aux données du catalogue et aux règles de la boutique, pour éviter des contenus inutilisables. Dilios Interactive développe des assistants métier et la génération de contenus avec validation, et peut partir de myEasyContent, son module qui relie PrestaShop à un SaaS.
myEasyContent peut-il être le point de départ ?
Oui. Notre module relie PrestaShop à un SaaS pour créer des articles, des fiches produits et des images, sous le contrôle du marchand. Nous pouvons partir de vos usages de contenu pour discuter d’intégrations plus larges.
Peut-on combiner plusieurs modèles ?
C’est possible si cela répond à un besoin identifié. Chaque modèle est évalué sur les tâches qui lui sont confiées, et les flux de données restent explicites.
L’IA peut-elle modifier librement les commandes ?
Le périmètre des actions est défini avec vous. Une action engageante peut demander une validation, et le modèle ne doit pas disposer de droits plus larges que nécessaire.
Qu’est-ce que le serveur MCP de PrestaShop ?
Un service officiel de PrestaShop qui permet à un assistant IA de lire et de modifier les données de la boutique, comme les produits, les commandes et les clients, avec l’autorisation du marchand. Il sert aussi de base à Ask AI, l’assistant annoncé avec PrestaShop 9.2. Quand il couvre le besoin, il peut servir de point d’entrée : nous encadrons alors ce que l’agent a le droit de faire.
Quelles données partent chez le fournisseur d’IA ?
Seulement celles dont la tâche a besoin, et leur trajet est décrit avant le développement. Si une donnée ne doit pas sortir, l’architecture change : modèle local ou données masquées.
