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    Logiciel piloté par IA
    Développement d'applications SaaS

    Marketplace automobile par vision par ordinateur IA

    Éliminer les erreurs d'identification manuelle de pièces grâce à un marketplace mobile propulsé par la vision par ordinateur

    Taux de retour drastiquement réduit grâce à l'identification IA des pièces
    Client
    Confidentiel — Plateforme de vente automobile
    Industry
    Automobile & Retail Tech
    Timeline
    4 mois
    Technologies
    8+ tools

    The Challenge

    !

    Un taux d'erreur élevé dans l'identification manuelle des pièces entraînait des retours coûteux

    !

    Les clients ne parvenaient pas à associer des pièces usées à des SKU dans un catalogue de milliers de références

    !

    La recherche textuelle existante était inefficace pour des utilisateurs ne connaissant pas le nom des pièces

    !

    Le coût du traitement des retours érodait les marges sur des produits à fort volume

    !

    L'expérience mobile était secondaire malgré une majorité de trafic mobile

    Our Solution

    Application iOS/Android mobile-first avec flux d'identification de pièces par caméra intégré

    Modèle de vision par ordinateur entraîné sur des images de pièces automobiles pour un matching précis

    UX en trois étapes : Photographier → Analyse IA → Correspondance SKU avec achat en un tap

    Intégration du modèle CV avec la recherche catalogue temps réel et scores de confiance

    Boucle de rétroaction où les erreurs sont revues et utilisées pour ré-entraîner le modèle

    Dashboard analytique sur la précision d'identification, les retours et les conversions

    Measurable Impact

    Précision d'identification

    94%+

    Le modèle de vision dépasse la précision de la recherche manuelle sur toutes les catégories

    Réduction du taux de retour

    Baisse significative

    La bonne identification dès la première fois réduit considérablement les retours

    Conversion mobile

    3× de hausse

    L'expérience caméra mobile triple la conversion par rapport à l'ancienne recherche textuelle

    Amélioration du modèle

    Continue

    La boucle de rétroaction améliore la précision du modèle à chaque cycle de production

    "Les retours grugeaient nos marges. SystimaNX a construit quelque chose que nos clients adorent utiliser — et le problème des retours est pratiquement résolu."
    R
    Responsable Produit
    Marketplace Automobile (NDA)

    Technology stack

    React Native
    Python
    TensorFlow
    AWS Rekognition
    FastAPI
    PostgreSQL
    S3
    Node.js

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