Étapes pour intégrer la suggestion de produit

Étape 1 : Collecte des informations par l'IA

L'IA pose des questions dynamiques pour affiner les besoins de l'utilisateur :

1. Type de produit : L'IA demande le type de produit recherché (chiffre, plaque, lettre, enseigne, etc.).

   "Quel type de produit recherchez-vous : une plaque, un chiffre, une lettre ou autre chose ?"

2. Environnement : Si le produit est destiné à l'extérieur, l'IA pose des questions spécifiques sur l'exposition :

   • Proximité de la mer.

   • Distance estimée (moins de 3 km, entre 3 et 30 km, etc.).

   "Votre produit sera-t-il utilisé en extérieur ? Si oui, à quelle distance de la mer ?"

3. Matériau : L'IA propose les matériaux adaptés en fonction des réponses précédentes.

   "Pour un environnement extérieur proche de la mer, je recommande de l'inox 316L. Cela vous convient-il ?"

4. Finitions, tailles, fixations et peintures : L'IA demande les préférences pour affiner les critères.

   "Quelle finition préférez-vous (poli miroir, brossé, brut) ? Quelle taille (entre 5 cm et 20 cm par exemple) ?"

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Type de produit

L'IA demande le type de produit recherché (chiffre, plaque, lettre, enseigne, etc.).

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Environnement

Si le produit est destiné à l'extérieur, l'IA pose des questions spécifiques sur l'exposition :

• Proximité de la mer.

• Distance estimée (moins de 3 km, entre 3 et 30 km, etc.).

"Votre produit sera-t-il utilisé en extérieur ? Si oui, à quelle distance de la mer ?"

3

Matériau

L'IA propose les matériaux adaptés en fonction des réponses précédentes.

"Pour un environnement extérieur proche de la mer, je recommande de l'inox 316L. Cela vous convient-il ?"

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Finitions, tailles, fixations et peintures

L'IA demande les préférences pour affiner les critères.

"Quelle finition préférez-vous (poli miroir, brossé, brut) ? Quelle taille (entre 5 cm et 20 cm par exemple) ?"

Étape 2 : Transmission des critères au backend

Une fois que l'IA a rassemblé les informations nécessaires, elle envoie les critères au système backend via une API ou une fonction locale.

Requête type envoyée au backend :

{
  "type": "plaque",
  "environnement": "extérieur",
  "distance_mer": 15,
  "matériau": "inox_316L",
  "finition": "brossé",
  "taille": 25,
  "fixation": "entretoises",
  "peinture": "gris anthracite"
}

---

Étape 3 : Traitement backend

Le backend reçoit ces critères et effectue une recherche dans la base de données des produits pour trouver la correspondance la plus proche.

Exemple en Python :

def rechercher_produit(criteria, produits):
    correspondances = []
    for produit in produits:
        # Vérifie que les critères correspondent
        if produit["type"] == criteria.get("type") and \
           produit["matériau"] == criteria.get("matériau") and \
           criteria.get("finition") in produit["finitions"] and \
           produit["tailles"]["min"] <= criteria.get("taille", 0) <= produit["tailles"]["max"] and \
           criteria.get("fixation") in produit["fixations"]:
            correspondances.append(produit)
    
    # Retourne le produit avec la meilleure correspondance
    return correspondances[0] if correspondances else None

---

Étape 4 : Résultat retourné à l'IA

Le backend renvoie les informations du produit trouvé à l'IA, qui peut alors fournir une réponse claire à l'utilisateur :

Réponse JSON retournée par le backend :

{
  "titre": "Plaque inox 316L brossé",
  "url": "https://www.lacier.fr/produits/plaque-inox-brosse",
  "prix": "125 €"
}

Message envoyé par l'IA à l'utilisateur :

"Voici le produit le plus adapté à vos besoins : Plaque inox 316L brossé. Il est disponible à partir de 125 €. Souhaitez-vous plus de détails ou une autre suggestion ?"

---

Étape 5 : Ajustements si nécessaires

Si aucun produit précis ne correspond ou si plusieurs options sont possibles, l'IA propose d'affiner les critères :

• En posant des questions supplémentaires.

• En présentant une liste de produits similaires.

Exemple d'ajustement par l'IA :

"Je vois plusieurs options disponibles. Préférez-vous une finition poli miroir ou brut ? La taille exacte souhaitée est-elle flexible ?"

---

Avantages de cette approche

1. Pas de surcharge pour l'IA : L'IA collecte uniquement les informations nécessaires et les traite via des règles.

2. Confidentialité et sécurité : La base de données complète reste sur le backend.

3. Expérience utilisateur fluide : L'utilisateur bénéficie d'une interaction naturelle et des suggestions adaptées.

4. Facilité de maintenance : Les critères et la logique de correspondance peuvent être ajustés côté backend sans nécessiter de modification du chatbot.

Avec cette méthode, l'utilisateur obtient une solution efficace et extensible pour intégrer la suggestion de produit à son chatbot.

Strucuture de la base de données

Table : produits

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique du produit
titre	VARCHAR(255)	Titre du produit
type	VARCHAR(50)	Type de produit (plaque, chiffre, etc.)
url	TEXT	URL du produit

Table : materiaux

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique du matériau
nom	VARCHAR(50)	Nom du matériau (inox 316L, aluminium)

Table : finitions

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique de la finition
nom	VARCHAR(50)	Nom de la finition (brossé, poli miroir)

Table : peintures

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique de la peinture
nom	VARCHAR(50)	Nom de la peinture (ex. Noir structuré)

Table : fixations

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique de la fixation
nom	VARCHAR(50)	Nom de la fixation (ex. "Double face", "Entretoises", "Vis traversante")

Table : produit_details

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique du détail produit
id_produit	INT	Référence à produits.id
id_materiau	INT	Référence à materiaux.id
id_finition	INT	Référence à finitions.id
taille_min	INT	Taille minimale disponible (en cm)
taille_max	INT	Taille maximale disponible (en cm)
fixation	VARCHAR(50)	Type de fixation (double face, entretoises)

Table : produit_peintures

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique de la liaison
id_produit	INT	Référence à produits.id
id_peinture	INT	Référence à peintures.id

Table : produit_fixations

Colonne	Type	Description
id	INT	Identifiant unique de la liaison
id_produit	INT	Référence à produits.id
id_peinture	INT	Référence à fixations.id