Commerce unifié avec recherche intelligente
Les équipes du commerce de détail ont passé la majeure partie de la dernière décennie à tenter d’offrir une expérience fluide et homogène sur les applications web, les portails mobiles, les points de vente physiques et les centres d’appel. Les données étaient bien là, mais elles restaient enfermées dans des systèmes anciens isolés. Il en résultait des frictions opérationnelles et une expérience fragmentée : écarts entre les stocks en ligne et en magasin, recommandations de produits contradictoires et incohérences dans les requêtes de recherche.
Le commerce unifié résout ces problèmes de surface en regroupant les données sous-jacentes au sein d’une plateforme unique. En centralisant les catalogues de produits, les stocks, les tarifs, l’historique des commandes et les données de personnalisation dans un même référentiel, les algorithmes de recherche peuvent combiner harmonieusement précision lexicale, portée sémantique et signaux géospatiaux. Une seule et même requête, capable de classer les produits par pertinence, permet également d’identifier le magasin le plus proche qui dispose de stocks en temps réel.
Une fois les données unifiées, la personnalisation multicanal s’appuie sur un historique en temps réel, sans attendre les traitements par lots (ETL) nocturnes. Plus important encore, la couche de données qui alimente la vitrine numérique sert également de base à l’agent IA du service client. Cela garantit une source de référence unique sur tous les canaux.
Atténuation de la criminalité financière à la vitesse de la machine
La détection de la criminalité financière se situe à la croisée de deux problématiques complexes liées aux données. La première concerne les données structurées : historiques de transactions, hiérarchies de comptes, champs de connaissance du client (KYC) et listes de sanctions réglementaires. La seconde porte sur les données non structurées : notes d’enquête, transcriptions audio et documents juridiques. Pendant des décennies, les banques ont cloisonné ces deux types de données dans des systèmes distincts, ne les recoupant qu’au stade de l’alerte. Ce sont les enquêteurs qui en paient le prix : 90 % des alertes générées par les systèmes traditionnels sont des faux positifs qui saturent les équipes de conformité, laissant ainsi passer de véritables menaces.
Alors que les institutions financières mondiales perdent chaque année plus de 2 000 milliards de dollars en raison de la criminalité financière – un chiffre qui devrait atteindre 6 000 milliards de dollars d’ici 2030 –, la fragmentation constitue un risque majeur. Cela ralentit la détection des menaces par les plateformes, complique les audits et rend leur exploitation plus coûteuse. Le regroupement d’enregistrements structurés et de documents non structurés, soumis à des contrôles d’accès stricts au niveau des champs, permet aux systèmes d’identifier instantanément des schémas complexes.
Applications intelligentes pour le service après-vente automobile
Un défi similaire se pose dans les ateliers de réparation automobile, où les techniciens consacrent jusqu’à 30 % de leur temps à rechercher des informations de réparation plutôt qu’à réparer les véhicules. Par ailleurs, les cas dits « aucune panne détectée » (NFF), où un composant fonctionnel est remplacé en raison de diagnostics non concluants, représentent près de 30 % des coûts mondiaux liés à la garantie.
Une fois les bulletins techniques traités via OCR et intégrés à des modèles multimodaux dans MongoDB Atlas, un technicien peut décrire un symptôme ou prendre une photo d’un connecteur corrodé. L’agent utilise la recherche vectorielle pour localiser la section appropriée du manuel, parcourt un arbre de défaillances connecté à l’aide de $graphLookup et applique un reranker pour faire apparaître les avertissements de sécurité. Cette architecture backend unifiée, combinant graphes et vecteurs, réduit les délais de diagnostic ainsi que les coûts liés à la garantie au cours d’un même cycle de vie du produit.
