Rapport quotidien Sylius : un point clair chaque matin

Pour recevoir chaque matin un point clair sur votre boutique Sylius, le plus fiable est de séparer deux travaux. Le code calcule les chiffres de la veille directement dans la base : commandes, chiffre d'affaires, paiements en attente, expéditions en retard, stocks bas. Un agent IA rédige ensuite, à partir de ces seuls chiffres, un résumé court qui signale ce qui sort de l'ordinaire et ce qui demande une action aujourd'hui. Le modèle commente, il ne compte jamais.

Je suis développeur Sylius et Symfony indépendant, et j'intègre des agents IA dans des boutiques en ligne. La demande du « rapport du matin » revient souvent, parce que le tableau de bord de l'administration affiche des totaux sans dire ce qui cloche. Voici comment je le construis, et ce que j'évite. Pour la vue d'ensemble, voyez la page agents IA pour Sylius.

Pourquoi le tableau de bord ne suffit-il pas le matin ?

Le matin, un commerçant ouvre l'administration, regarde le chiffre de la veille, puis passe d'un écran à l'autre : commandes en attente de paiement, expéditions pas encore parties, produits presque épuisés, messages clients. Chaque écran est juste, mais personne ne fait la synthèse. Une commande payée depuis trois jours et toujours pas expédiée se perd dans une liste de cinquante lignes. Un code promo utilisé bien plus que prévu ne se voit nulle part.

Ce qui manque n'est pas une donnée de plus, c'est une lecture : qu'est-ce qui est anormal, qu'est-ce qui doit être fait avant midi. C'est précisément ce qu'un modèle de langage fait bien, à condition de ne pas lui confier le calcul.

Qui calcule les chiffres : le code ou l'IA ?

Le code, toujours. Un modèle de langage n'est pas une calculatrice : il peut se tromper sur une somme, arrondir, ou mélanger deux jours. Je fais donc calculer chaque indicateur par une requête écrite et testée, sur les objets de Sylius : les commandes passées la veille, par canal ; leurs paiements et leur état ; les expéditions prêtes à partir depuis trop longtemps ; les variantes de produit dont le stock passe sous un seuil ; les promotions et leur nombre d'utilisations.

Ces chiffres sont rangés dans un petit document structuré, avec la comparaison au même jour de la semaine précédente. L'agent ne reçoit que ce document. Il ne voit ni les noms des clients ni leurs adresses, parce qu'il n'en a pas besoin pour écrire une synthèse : c'est la logique des accès par rôle, appliquée dès la conception.

Le rôle de l'IA commence là : classer, comparer, formuler. Le rapport dit par exemple que deux commandes payées attendent leur expédition depuis plus de deux jours, qu'un produit sera épuisé au rythme actuel, ou que le panier moyen d'un canal baisse sans explication. Chaque phrase renvoie au chiffre qui la fonde, pour que vous puissiez vérifier en un clic.

Comment l'agent lit-il les données de Sylius ?

Trois chemins existent. Le plus simple et le plus sûr pour un rapport est une commande Symfony planifiée dans la boutique elle-même : elle interroge la base avec les outils de Sylius, produit le document de chiffres, appelle le modèle et envoie le résumé. Rien n'est exposé à l'extérieur.

Le deuxième chemin passe par l'API d'administration de Sylius 2, sous /api/v2/admin, qui exige un compte doté du rôle ROLE_API_ACCESS. Le troisième est le plugin officiel Admin MCP Server, qui expose l'API d'administration sous forme d'outils utilisables par un modèle, avec une authentification OAuth. Il demande Sylius 2.1 ou plus, il en est à la version 0.2.0 et il impose la télémétrie Sylius : c'est une brique prometteuse mais jeune, que je réserve aux usages où l'on interroge la boutique à la volée. Pour un rapport fixe, une requête écrite reste plus simple à tester. Si votre boutique tourne encore sous Sylius 1, aucun plugin IA officiel ne s'installe, et la migration vers Sylius 2 mérite d'être posée.

Pour poser des questions libres plutôt que recevoir un rapport fixe, lisez l'article sur l'administration Sylius en langage naturel.

Que met-on dans le rapport, et que laisse-t-on dehors ?

Un bon rapport se lit en une minute. Je le construis en trois blocs. D'abord, les chiffres de la veille avec leur comparaison. Ensuite, les alertes classées par urgence : commandes bloquées, paiements en échec, stocks critiques, afflux de messages clients. Enfin, une ou deux observations, présentées comme telles, que le commerçant jugera.

Ce qui reste dehors compte autant. Pas de prévision présentée comme une certitude, pas de recommandation de prix, pas de conseil commercial inventé. Le prompt système interdit à l'agent d'écrire un chiffre absent du document, et un contrôle dans le code vérifie, avant l'envoi, que chaque nombre du résumé figure bien dans les données. Sinon, le rapport part sans commentaire, avec les seuls chiffres bruts. Pour les ruptures, le sujet a son propre article : anticiper le réassort sur Sylius.

Ce que l'agent ne fait jamais seul

Le rapport du matin est un agent en lecture seule. Il ne relance pas un client, ne modifie aucun stock, ne désactive pas un code promo et n'annule aucune commande. Il signale, avec le lien vers l'écran concerné, et c'est vous qui agissez. Ce n'est pas une consigne qu'on pourrait contourner : l'agent n'a tout simplement aucun outil d'écriture.

Chaque rapport est conservé avec les chiffres qui l'ont produit, la version du prompt et le modèle utilisé. Ce sont les traces qui permettent de comprendre, trois semaines plus tard, pourquoi une alerte est partie ou ne l'est pas.

Par où commencer ?

Je commence toujours par une semaine de rapports sans IA : uniquement les chiffres et les alertes calculées. Cela permet de régler les seuils avant d'ajouter la rédaction. À partir de combien de jours une commande non expédiée est-elle anormale chez vous ? Quel stock est critique pour un produit qui se vend lentement ? Ces réponses sont les vôtres, pas celles du modèle.

Ensuite seulement vient la synthèse rédigée. L'appel au modèle reste léger, puisqu'il lit un petit document une fois par jour, et il est facturé sur votre propre compte chez le fournisseur choisi, sans abonnement de plateforme intermédiaire. Pour le choix du modèle, voyez quelle IA choisir pour un projet web.

Le rapport est souvent un excellent premier projet d'agent : il ne parle pas aux clients, il n'écrit rien dans la boutique, et il fait gagner un temps visible dès le premier matin. Si vous voulez savoir ce qu'il devrait surveiller chez vous, je propose un diagnostic IA offert : je vous rappelle sous 24 heures ouvrées, je regarde vos données et vos habitudes, et je vous propose une solution qui rentre dans votre budget.