Salle de Bain Design : automatiser l’intégration de près de 30 000 produits

La réalisation d’un site e-commerce ne se limite pas toujours au développement de son interface. Pour Salle de Bain Design, l’un des principaux enjeux se trouvait en amont : constituer et structurer un catalogue de près de 30 000 références produits.

Un catalogue impossible à saisir manuellement

Salle de Bain Design commercialise des équipements destinés à l’aménagement de la salle de bain : robinetterie, meubles, vasques, sanitaires, douches, accessoires et équipements techniques.

Le fournisseur disposait déjà de l’ensemble des informations nécessaires à la commercialisation de ces produits. Le problème n’était donc pas de créer la donnée, mais de pouvoir la récupérer, la transformer et l’intégrer efficacement dans le nouveau site.

Avec environ 30 000 références, une reprise manuelle aurait représenté une charge de travail considérable, avec en plus un risque important d’erreurs de saisie ou d’oublis.

Récupérer automatiquement les données du fournisseur

Avec l’autorisation du fournisseur, j’ai développé un processus de scraping chargé de parcourir automatiquement les différentes fiches du catalogue.

Le principe consiste à analyser les pages disponibles afin d’en extraire les informations utiles à la boutique : références, codes EAN, titres, descriptions, caractéristiques, images et autres données associées aux produits.

Ces informations peuvent ensuite être stockées sous une forme structurée, puis préparées pour leur intégration dans la plateforme e-commerce.

Le scraping n’est que la première étape

Collecter une donnée ne signifie pas qu’elle peut être immédiatement utilisée dans une boutique en ligne.

Les informations récupérées doivent être contrôlées, nettoyées et restructurées afin de correspondre au modèle attendu par la plateforme e-commerce.

Il faut notamment s’assurer que les références sont cohérentes, associer correctement les images, normaliser certaines valeurs et préparer les contenus qui seront ensuite affichés dans les fiches produits.

Utiliser Python pour traduire le catalogue

Une autre difficulté venait du fait qu’une partie importante des informations produits était disponible en anglais.

Traduire manuellement les descriptions de plusieurs dizaines de milliers de références aurait là encore représenté une quantité de travail disproportionnée.

J’ai donc utilisé Python pour automatiser le traitement et la traduction des champs textuels de l’anglais vers le français.

Le script pouvait parcourir les produits, identifier les contenus nécessitant une traduction puis restituer les données traduites dans une structure prête à être exploitée par le site.

À cette échelle, le développement ne consiste plus seulement à créer un site : il faut aussi créer les outils capables d’alimenter automatiquement le site.

Une chaîne de traitement automatisée

L’ensemble du processus peut être représenté comme une véritable chaîne de transformation des données.

Pourquoi l’automatisation devient indispensable

Sur quelques dizaines de produits, une saisie manuelle peut rester acceptable.

Sur plusieurs milliers de références, elle devient rapidement coûteuse, lente et difficile à fiabiliser.

Avec près de 30 000 produits, l’automatisation n’était donc pas simplement un gain de confort : elle constituait une condition nécessaire à la faisabilité du projet.

Un catalogue important doit aussi rester simple à parcourir

Une fois les produits intégrés, un autre défi apparaît : permettre au visiteur de trouver rapidement l’équipement correspondant à son besoin.

Un catalogue de plusieurs dizaines de milliers de références n’a de valeur que s’il reste compréhensible.

L’organisation en catégories, la recherche, les familles de produits et la navigation jouent donc un rôle essentiel dans l’expérience utilisateur.

Du développement e-commerce au traitement de données

Salle de Bain Design illustre bien le fait qu’un projet web moderne peut mobiliser des compétences très différentes.

Ici, il ne s’agissait pas uniquement de développer une boutique PrestaShop.

Le projet associait également scraping, traitement de données, automatisation, Python, bases de données et développement e-commerce.

C’est précisément ce type de combinaison qui permet d’apporter une réponse réaliste à des problématiques impliquant des volumes importants de données.

Automatiser ce qui n’a pas de valeur à être fait manuellement

Une grande partie du développement métier consiste finalement à identifier les opérations répétitives et à déterminer comment les automatiser.

Copier plusieurs dizaines de milliers de références, télécharger les images une par une ou traduire chaque fiche manuellement n’apporte pas de valeur particulière au projet.

Concevoir un système capable d’effectuer ces opérations automatiquement permet au contraire de concentrer le travail humain sur les éléments qui nécessitent réellement de la réflexion et du contrôle.