Des agents IA qui ne suggèrent pas — ils font le travail
Un groupe chausseur déploie des agents Solya sur soldes, transferts et réassort. Les approbations restent humaines ; le travail répétitif, non.
Résultat
+7% de marge
Réseau
5 enseignes · 50+ magasins
Résultats mesurés
+7%
Marge · premier cycle fin de saison
Jours
Soldes exécutés (avant : semaines)
100%
Audit trail sur chaque action — qui, quoi, quand
Ce qui est branché
Systèmes connectés
Système merchandising
Pricing & assortiment
Entrepôt (WMS)
Transferts inter-magasins
Outils magasin
Étiquettes & PLV
Avant · Après
Avant
Playbook sur le papier, exécution éparpillée
Cinq enseignes, 50+ magasins, un playbook clair sur le papier — et personne pour le suivre vraiment de façon homogène. Le stock à rotation lente était soldé trop tard, de façon trop uniforme, l'impact marge significatif.
Après
L'agent prépare, l'humain approuve
Chaque agent tourne à sa cadence, construit une proposition complète (règle suivie, donnée utilisée, impact attendu) et la route pour approbation selon les seuils en place. Les actions approuvées s'exécutent directement, sans ressaisie dans un outil de workflow.
Le défi
L’équipe merchandising avait un playbook de soldes clair sur le papier, mais l’appliquer sur cinq enseignes et 50+ magasins voulait dire que personne ne le suivait vraiment de façon homogène. Le stock à rotation lente était soldé trop tard, de façon trop uniforme, et l’impact marge était significatif.
Ce qu’on a changé
Les agents Solya ont reçu les règles de solde, les garde-fous sur les transferts et la logique de réassort, formalisées dans la couche intelligence. Et les clés des systèmes qui exécutent. Chaque agent tourne à sa propre cadence, prépare les décisions, et les route pour approbation selon les seuils déjà en place dans l’équipe.
Comment les décisions se prennent
Un agent ne produit pas qu’une liste de recommandations. Il construit une proposition complète avec la règle suivie, la donnée utilisée et l’impact attendu. Les relecteurs approuvent, modifient ou rejettent — et l’agent apprend quelles corrections sont systématiques vs. ponctuelles.
Où ça atterrit
Les actions approuvées arrivent directement dans le système de merchandising, l’entrepôt, et les outils côté magasin. Rien n’est ressaisi dans un outil de workflow séparé — la sortie de l’agent EST le workflow.
Ce qui a changé
- +7% de marge dès le premier cycle de fin de saison
- Décisions de solde exécutées en jours, pas en semaines
- Audit trail complet sur chaque action — qui a approuvé, ce qui a changé, ce que l’agent a vu
À combiner : le réassort continu pour fermer la boucle en amont, et la couche d’orchestration qui propage l’exécution sans ressaisie.
Plus de cas d’usage
Un plan d'achat saisonnier, validé en une seule revue
Un acheteur de 14 magasins devait couper l'OTB de la saison de 12% — il a bâti un plan plus net sur deux ans de sell-through live, pas sur l'intuition.
Déplacer le stock avant que la démarque soit la seule option
Une marque streetwear de 9 magasins troque ses transferts panique pour un levier hebdomadaire — le stock bouge six semaines avant la démarque.
Une allocation qui connaît enfin le réseau
Un réseau de 14 magasins répartissait encore chaque saison avec une règle écrite à l'époque des 8 magasins. Solya a ré-alloué sur ce qu'ils étaient devenus.
Depuis le blog
Anaplan et la gestion des stocks retail : ce qu'il fait
Vous évaluez Anaplan pour vos stocks ? Il planifie très bien, et s'arrête au plan. Voici ce qu'Anaplan fait pour le stock — et la couche qui prend le relais.
Blue Yonder pour les stocks retail : la question de forme
Blue Yonder automatise les décisions de stock à l'échelle entreprise. La vraie question n'est pas sa capacité — c'est la forme qui convient à votre besoin.
RELEX pour les stocks retail : la question de forme
RELEX est une plateforme de planification de référence qui pilote le stock à l'échelle. La vraie question, c'est la forme qui convient à votre besoin.