Search sémantique
RecommandéEmbedding catalogue pour Algolia/Pinecone.
On vectorise chaque fiche produit, on indexe, on enrichit la search avec du sémantique. Coût dérisoire sur 100k produits.
OpenAI
Le couteau suisse de l’IA produit.
OpenAI reste un acteur central. On l’utilise principalement pour les embeddings (text-embedding-3) et la vision (GPT-4V). Pour les agents produit complexes, on penche vers Claude, mais OpenAI a des forces qu’on ne néglige pas.
POURQUOI
Pourquoi on garde OpenAI dans la stack.
OpenAI a trois avantages structurels : l’API la plus mature (structured outputs, tools, vision, audio), des modèles d’embedding parmi les meilleurs du marché (text-embedding-3-large, 3072 dimensions), et un écosystème d’outils connexe (Whisper pour l’audio, DALL-E pour l’image).
On choisit entre Claude et GPT selon le cas. GPT-5 et Claude Opus sont au coude-à-coude sur le raisonnement. Sur les embeddings à grande échelle, sur la vision catalogue, sur la génération d’images produit, OpenAI reste souvent le meilleur choix.
Embeddings
text-embedding-3 excellent pour search sémantique. 1000× moins cher qu’il y a 3 ans.
Vision
GPT-4V pour l’analyse d’images produit : extraction d’attributs, détection d’anomalies, tagging auto.
Structured outputs
Réponses garanties JSON valide. Indispensable pour les pipelines automatiques.
Écosystème audio
Whisper (speech-to-text) pour transcriptions SAV, Realtime API pour voice agents.
CAS D'USAGE
Où on l’utilise en priorité.
Vision catalogue
Fit naturelExtraction d’attributs depuis les images.
Les photos produit contiennent énormément d’info que GPT-4V peut tagger : couleur, coupe, style, matière. Gain énorme sur les catalogues textiles.
Voice
PuissantAgents vocaux et transcriptions.
Realtime API pour hotlines, Whisper pour indexer les appels SAV. Création de knowledge bases à partir de l’audio.
CAPACITES
Ce qu’on branche.
Modèles
GPT-5 / GPT-5-mini
Embeddings text-3
GPT-4V (vision)
Whisper (audio)
APIs
Chat completions
Structured outputs
Function calling
Realtime API
Retrieval
Vector DB (Pinecone, pgvector)
Hybrid search
Reranking
RAG pipelines
Image / audio
Vision analysis
DALL-E image gen
Whisper transcription
TTS (gpt-4o-audio)
METHODE FLAXEO
Les pipelines qu’on met en prod.
OpenAI est souvent une brique dans un pipeline plus large. On ne l’utilise pas pour lui-même.
01
Cadrage pipeline
Où l’IA s’insère (pré-traitement, génération, enrichissement). Point d’intégration clair.
02
Prototype
Version fonctionnelle en 1–2 semaines. On mesure avant d’étendre.
03
Mise à l’échelle
Batching, caching, fallback. Coût optimisé et latence maîtrisée.
04
Monitoring
Logs, coûts, qualité. On détecte les régressions avant les users.
Un pipeline
OpenAI en production ?
Évaluation du use-case, prototype en 2 semaines, coût prévisible.
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