selv. & SkinMatch
E-commerce · Moteur de recommandation · 2026
Une marque de soins, et le conseiller qui construit la routine.
- 01 Le produit
- 02 Le problème
- 03 La solution
- 04 En images
- 05 Le résultat
- 06 Ce que j'en retiens
Le produit
Boutique Shopify en ligne, et un moteur de recommandation qui compose une routine selon la peau et le budget.
Mon rôle
- Marque et boutique
- Moteur de recommandation
- API
- Widget embarqué
Stack
- Shopify
- Python
- FastAPI
- JavaScript
- Docker
Le problème
Devant trente références de soins, un client ne sait pas quoi prendre, dans quel ordre, ni ce qui se mélange mal. Un quiz classique recommande n’importe quoi : il ne connaît ni les incompatibilités d’actifs, ni le budget.
La solution
Un moteur à règles explicites : il construit une routine matin et soir à partir du catalogue, sans jamais dépasser le budget annoncé ni placer deux actifs incompatibles dans le même créneau, et il explique chaque produit retenu.
Un cas complet : construire la marque, mettre la boutique en ligne, puis y greffer un outil qui augmente le panier moyen en guidant le client au lieu de le laisser choisir seul parmi trente produits.
En images
Le résultat
29
références en ligne
catalogue actif de la boutique selv., relevé sur Shopify
61
tests automatisés
moteur, API et couche LLM
0
produit choisi par le modèle
le LLM rédige, le moteur décide — vérifié par test
Chaque chiffre est reproductible : compte de tests exécutés, mesure de backtest, ou calcul exact. Aucun n'est estimé.
Ce que j'en retiens
— Séparer « qui décide » de « qui rédige » rend une fonctionnalité d’IA défendable devant un client, et réparable quand le fournisseur tombe.
— Une contrainte métier vaut mieux écrite comme une règle testée que confiée au bon sens d’un modèle.