En e-commerce, la fiabilité des agents IA dépend avant tout de la qualité des données qu'on leur fournit.
L’IA conversationnelle révolutionne l’expérience client en e-commerce : recherche produit, recommandations, relation client… Mais un maillon reste fragile : le post-achat.
Le problème ne tient pas à l’IA spécifiquement, mais plutôt aux données exploitées par l’IA, des données souvent fragmentées, incomplètes ou inaccessibles.
Frédéric Mirebeau, CEO de Welcometrack et Frédéric Godefroy, Président de Djiin by Sereneo partagent leurs avis d’experts sur ce sujet dans le JDN.
La solution selon eux ? Structurer et fiabiliser les données post-achat.
Ainsi, pour que l’IA soit fiable et utile, il faut :
– Consolider les données (statuts de livraison, incidents logistiques, interactions SAV).
– Les rendre exploitables via des protocoles comme le MCP (Model Context Protocol), qui standardise l’accès aux données métier.
– Injecter les bonnes infos au bon moment dans les prompts pour éviter les réponses approximatives.
