One wine record · six outputs
Sample dataWine Data
Canonical record
Vinfra AI
Wine-trained
Product Description
Commerce
SEO Metadata
Search
Tasting Note
Editorial
Translation
6 locales
Social Content
Campaigns
Image
Bottle shot
Fields grounded
18/18
Human review
1 flagged
Locales
6
Le problème
Les données de vin arrivent sous forme de texte désordonné : listes de fournisseurs, PDF, photos d'étiquettes, offres par e-mail. Transformer « Ch. Lynch Bages 2016 6x75 IB » en un produit structuré et vendable, avec appellation, classification et statut de douane corrects, est un travail manuel lent. Les modèles de langage génériques le font vite et mal — en inventant des appellations, en confondant des millésimes et en hallucinant des notes de critiques.
La solution
Notre couche d'intelligence est contrainte par un modèle de connaissance du vin. Extraction, enrichissement et génération s'appuient sur des fiches canoniques de producteur, domaine, cuvée, appellation et classification, et tout ce que le modèle ne peut résoudre est signalé pour vérification humaine plutôt que deviné. La génération de contenu hérite du même ancrage.
One wine record · six outputs
Sample dataWine Data
Canonical record
Vinfra AI
Wine-trained
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Image
Bottle shot
Fields grounded
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À l'intérieur du produit
Une couche d'intelligence spécifique au vin.
- Enrichissement et reconnaissance de données
- Génération de contenu multilingue
- IA visuelle pour les visuels produit
- Automatisation commerce et marketing
Fonctionnalités
Ce que le produit fait.
01
Enrichissement et reconnaissance de données
Analysez les offres, fichiers fournisseurs et photos d'étiquettes pour en tirer des fiches vin structurées, avec producteur, cuvée, millésime, format, appellation et classification résolus. Les correspondances ambiguës sont présentées avec leurs candidats plutôt que résolues en silence.
02
Génération de contenu multilingue
Produisez notes de dégustation, descriptions produit et textes de campagne en anglais, allemand et français à partir d'attributs vérifiés. La terminologie suit les usages du vin dans chaque langue plutôt qu'une traduction littérale.
03
IA visuelle pour les visuels produit
Générez des visuels de catalogue cohérents et retouchez les photos d'étiquettes à grande échelle, en conservant l'exactitude du millésime et du format sur chaque visuel. Le résultat suit votre direction artistique, pas un modèle générique.
04
Automatisation commerce et marketing
Rédigez des offres, e-mails d'allocation et blocs de merchandising à partir des données de stock et de prix en temps réel. Tout reste vérifiable avant publication.
05
Ancré dans les faits, jamais deviné
La génération s'appuie sur vos données et sur le modèle de connaissance du vin, avec attribution des sources pour les affirmations factuelles. Lorsque la preuve manque, le système le signale.
06
Circuit de validation humaine
Scores de confiance, comparaisons côte à côte et files d'approbation maintiennent une personne à la dernière étape. Les corrections alimentent en retour votre catalogue.
Comment ça fonctionne
De vos données à des opérations en exploitation.
- Étape 1
Connecter vos données
Reliez catalogues, flux fournisseurs, e-mails d'offres et photos d'étiquettes.
- Étape 2
Résoudre et enrichir
Les fiches sont rapprochées d'identités de vin canoniques et complétées des attributs manquants.
- Étape 3
Générer
Produisez notes, descriptions, traductions et visuels à partir de champs vérifiés.
- Étape 4
Valider et publier
Approuvez via une file d'attente, puis diffusez vers le commerce, le CRM et les canaux marketing.
Pourquoi une approche spécifique au vin
Pas adapté. Conçu pour cela.
Un modèle généraliste a lu sur le vin. Il n'a pas été contraint par le vin. Demandez-lui une note de dégustation pour un 2015 et il décrira avec assurance le 2016, inventera une classification ou attribuera une note à un critique qui n'a jamais goûté le vin. Dans ce secteur, une erreur assurée devient une commande retournée ou un problème de conformité. Notre couche se résout à partir de fiches vin réelles et refuse de combler les lacunes qu'elle ne peut justifier.
Intégrations
S'intègre à votre environnement existant.
AI est conçu API-first et se connecte via Connect aux catégories de systèmes ci-dessous. Les intégrations nommées avec des plateformes tierces sont confirmées lors du cadrage du projet.
- ERP
- CRM
- Plateformes de boutique en ligne
- PIM / DAM
- Marketing automation
- Flux de traduction
Cas d'usage
Ce que cela donne en pratique.
Négociants
Transformez une liste d'offres fournisseur en produits publiables en quelques minutes au lieu de plusieurs jours.
Places de marché
Normalisez des milliers d'annonces de vendeurs en un seul catalogue propre et consultable.
Hôtellerie-restauration
Maintenez des cartes des vins multilingues exactes dans tous vos établissements, à chaque changement de millésime.
Preuve
En exploitation dans une maison de vins fins réelle.
AI fonctionne au sein des opérations de Vinesia elle-même. Des chiffres de performance vérifiés seront publiés ici une fois confirmés.
Testez AI avec vos propres données.
Une session de 30 minutes avec une personne qui connaît à la fois le logiciel et le négoce du vin.