Synerise Customer Agent
La couche conversationnelle de votre boutique en ligne. Basé sur l'infrastructure d'IA comportementale qui propulse déjà Synerise : compréhension en temps réel de chaque client, recommandations ancrées dans le catalogue en direct et conversations qui ressemblent à un conseiller expérimenté.
Deux façons de construire une expérience d'achat avec IA : brancher une API de LLM sur votre site ou exploiter le contexte comportemental et produit que votre plateforme de commerce possède déjà. Synerise fait la seconde : l'assistant hérite d'années de modélisation comportementale, d'une intégration au catalogue en direct et de garde-fous de niveau entreprise — et va bien au-delà du chatbot classique.
Agent contextuel
Synerise Customer Agent
Synerise Customer Agent repose sur l'infrastructure d'IA comportementale qui propulse déjà la plateforme — profils, segmentation, recommandations, catalogue et recherche — pour que chaque conversation soit ancrée dans qui est le client et ce qui est réellement disponible.
Pointez l'assistant vers un index de recherche existant, mappez vos attributs d'articles et mettez-le en production sans réécrire votre stack. L'orchestration, le routage de modèles et le cache maintiennent les coûts bas à l'échelle de l'entreprise.
Le Mélange Parfait
Agents
Des agents conçus pour la productivité, l'interopérabilité et la croissance
IA Comportementale
Recherche IA, Classement, Promotions, Recommandations en temps réel, Optimisation temporelle, Prédictions
IA en Action
Une valeur réelle et mesurable : comprendre vos clients, prédire leurs besoins et communiquer avec eux de la bonne manière au bon moment.
Cas d'usage sélectionné
Cas d'usage : Styliste de mode virtuel
L'une des expressions les plus claires de Synerise Customer Agent en pratique est le rôle de styliste de mode virtuel. Au lieu de montrer un produit à la fois, il propose des looks complets basés sur l'historique, les préférences et la disponibilité réelle en stock.
Styling personnel à grande échelle
Synerise Customer Agent devient un styliste de mode virtuel pour chaque acheteur, suggérant des tenues complètes, des pièces complémentaires et des looks soignés adaptés aux préférences individuelles et aux signaux comportementaux.
Cross-sell dynamique dans la mode
Au-delà d'un seul produit, il recommande des articles assortis — pantalons pour une veste choisie, chaussures pour compléter le look, accessoires qui rehaussent une tenue — entraînant une croissance réelle du panier plutôt que des transactions isolées.
Parcours client sans friction
Le guidage conversationnel élimine les frictions dans la découverte de produits et la prise de décision, transformant la navigation en une expérience d'achat cohérente et agréable qui rappelle une interaction haut de gamme en boutique.
Si la mode est un exemple emblématique, la même couche conversationnelle s'applique à toute catégorie retail — électronique, maison, beauté, alimentation — où recommander le bon article au bon moment stimule la conversion.
Synerise Customer Agent a changé la façon dont nos clients découvrent les produits — les recommandations semblent personnelles, ancrées dans le vrai catalogue et livrées au bon moment.
Différenciateurs
Six choses qu'un simple wrapper LLM ne peut pas faire
Six propriétés qui le séparent de tout ce que vous pourriez construire en mettant un endpoint LLM derrière une boîte de chat.
Implémentation rapide (DC, SDK, API)
Plusieurs voies d'intégration — Dynamic Content, SDK et REST API — permettent aux retailers de passer en production rapidement sans remplacer la stack existante. Branchez l'assistant à vos couches commerce, recherche et données actuelles et commencez à servir des conversations en semaines, pas en trimestres.
Accès au contexte du profil (données comportementales)
L'assistant exploite directement le profil comportemental de chaque acheteur dans Synerise — événements, préférences et historique d'achat — au lieu de repartir de zéro à chaque conversation. Chaque réponse est éclairée par qui est vraiment le client, ce qu'il a consulté et ce qu'il est susceptible de vouloir ensuite.
Accès au contexte produit
L'accès en direct au catalogue et aux attributs produits — stock, variantes, prix, métadonnées — ancre chaque réponse dans l'assortiment réel du retailer. L'assistant ne recommande que ce qui est réellement achetable, dans la bonne taille, couleur et gamme de prix, éliminant les suggestions sans issue.
Recommandations et stack complet d'IA comportementale
Construit sur le moteur de recommandation et la stack d'IA comportementale de Synerise — BaseModel, Cleora et modèles de propension — pour que les suggestions soient personnalisées et prédictives, et non des suppositions génériques d'un LLM. L'assistant hérite d'années de modélisation de niveau retail au lieu de s'appuyer uniquement sur un modèle de chat.
Coûts optimisés à l'échelle de l'entreprise
Le système est conçu pour maintenir le coût par conversation bas tout en soutenant des volumes de trafic d'entreprise — via le routage de modèles, le cache et une récupération efficace. Cela rend le déploiement à grande échelle économiquement viable, et pas seulement une démo phare pour quelques sessions.
Engagement proactif
L'assistant ne se contente pas de répondre quand on lui parle — il initie et entretient proactivement l'engagement aux bons moments pour stimuler conversion et rétention. Des rappels opportuns aux suivis tout au long du parcours, il se comporte comme un conseiller attentif, pas comme une boîte de chat passive.
Sous le capot
Architecture du système
Le Synerise Customer Agent Service orchestre la mise en cache sémantique, des nœuds personnalisés, la recherche et le re-ranking, les outils et une passerelle LLM. Il est ancré dans les modèles ML/IA de Synerise, les attributs d'articles, la recherche, les recommandations et Brickworks — et se connecte aux modèles d'embeddings.
Requête avec prompt utilisateur
Service Synerise Customer Agent
Couche de cache sémantique
Nœuds personnalisés (ex. nœud d'intro rapide)
Nœud de recherche et de reranker
Outils
Passerelle LLM
Modèle LLM (via Azure Foundry)
Ancré dans les capacités Synerise
Modèles ML/IA de Synerise (SLM, classificateurs, …)
Attributs d'articles
Recherche d'articles
Recommandations
Brickworks
Modèles d'embeddings
Interopérabilité
Ouvert par Conception
Synerise adopte des protocoles ouverts pour garantir que ses capacités d'agents s'intègrent parfaitement dans tout écosystème d'IA. La compatibilité MCP et A2A fait de Synerise une plateforme collaborative, pas un jardin clos.
Model Context Protocol (MCP)
Synerise implémente MCP pour exposer les capacités de sa plateforme — catalogues, segments, analyses — en tant que contextes structurés que tout agent IA ou LLM compatible MCP peut interroger et exploiter.
Protocole Agent à Agent (A2A)
Grâce au support du protocole A2A, les agents Synerise peuvent communiquer, déléguer des tâches et partager des résultats avec des agents d'autres plateformes — permettant une collaboration multi-fournisseurs.
Architecture de Plateforme Ouverte
Synerise est conçu comme une couche d'infrastructure ouverte, pas un produit fermé. Les agents externes et LLMs peuvent se connecter, interroger et agir via des protocoles standardisés.