Commercial · Repéré
Intégrer un catalogue marchand beaucoup plus vite, avec moins d’erreurs de catégorie
Mirakl a développé un « Catalog Transformer » natif IA qui accélère fortement l’onboarding des catalogues et réduit les erreurs de catégorisation, un point critique pour les marketplaces.
Ce qui a été fait
Dans le même entretien OpenAI du 1er décembre 2025, Mirakl présente l’onboarding de catalogue comme l’avancée la plus marquante de son virage « agentique ». OpenAI indique que cet outil a réduit le temps d’onboarding de 91 % et les erreurs de catégorisation d’environ 50 %, ce qui, selon l’entreprise, raccourcit le délai avant les premières ventes et améliore la qualité des données. Mirakl évoque aussi, pour la suite, une infrastructure (Mirakl Nexus) destinée au commerce opéré par des agents ; il s’agit d’un projet décrit, pas d’un résultat déjà chiffré.
Points de vigilance
Prompt pour reproduire ce cas
Voici un export de catalogue fournisseur : [fichier, colonnes, langue]. Taxonomie cible : [catégories et attributs de notre marketplace]. 1. Mappe chaque ligne vers la catégorie la plus proche, avec un niveau de confiance. 2. Normalise les titres, les attributs et les unités, sans inventer une caractéristique absente du fichier. 3. Liste les lignes à revoir (catégorie incertaine, champ obligatoire manquant, incohérence de prix ou de stock). 4. Produis un fichier d’import prêt à relire, sans le publier.