15Configuration ODESA

Le surveillant de prix

Relevé périodique des prix affichés sur des sites concurrents/marketplaces, comparaison, historisation et alerte sur écart.

Besoin métier

Rester compétitif suppose de connaître en continu le prix de ses produits chez les concurrents et sur les marketplaces. Ces prix évoluent fréquemment ; les suivre à la main est irréaliste. Faute de suivi, on se retrouve trop cher (perte de ventes) ou inutilement bas (perte de marge), sans le savoir.

L'objectif est de mettre la surveillance des prix en pilote automatique : un assistant IA relève périodiquement les prix affichés des produits suivis, les compare aux prix de l'entreprise, historise l'évolution, et alerte dès qu'un écart franchit un seuil défini.

Comment ça fonctionne

1

ouvre un vrai navigateur et visite les fiches produits suivies (limitées à l'allowlist) ;

2

lit le prix affiché sur chaque fiche ;

3

compare au prix correspondant de l'entreprise ;

4

enregistre le relevé dans l'historique (base de données ou fichier) ;

5

déclenche une alerte si un écart dépasse le seuil fixé (concurrent nettement moins cher, position de prix inversée, etc.) ;

6

peut, sur demande, restituer l'historique d'un produit (tendance des prix relevés).

Capacités ODESA mobilisées

Navigateur réel (web)

Visite les fiches produits, lit le prix affiché ; navigation bornée par l'allowlist des sites/marketplaces. Anti-détection et rythme raisonnable pour rester conforme.

Planification via VAILS

Déclenche les relevés à intervalle régulier (chaque matin, plusieurs fois par semaine) ; traitement de fond, sans présence humaine.

Bases de données (sql) *(ou fichiers)*

Historise les relevés (date, produit, prix concurrent, prix interne, écart) ; permet le suivi des tendances. À défaut, écriture en CSV via la capacité fichiers.

Interaction humaine (ui)

Alerte l'utilisateur (notification) en cas de franchissement de seuil.

Déroulé type

1

Mise en place (une fois), L'utilisateur : « Relève chaque matin à 6 h les prix de ces 40 produits chez ces trois concurrents et cette marketplace ; compare à mes prix ; alerte-moi si un concurrent passe plus de 10 % sous mon prix. »

2

Exécution automatique (chaque matin), VAILS déclenche la tâche. L'IA visite les fiches, lit les prix, compare, et enregistre les relevés.

3

Alerte, L'IA (notification) : « Sur 3 produits, un concurrent est passé plus de 10 % sous ton prix ; sur 1 produit, tu es désormais le moins cher du panel. »

4

Analyse, L'utilisateur : « Montre-moi l'historique du produit le plus touché. »

5

Décision, l'utilisateur ajuste (ou non) ses prix, en connaissance de cause. ODESA ne modifie aucun prix de lui-même.

Données & accès
  • Liste des fiches produits suivies : URLs précises chez les concurrents/marketplaces.
  • Référentiel interne : correspondance produit ↔ prix de l'entreprise (saisi, ou lu depuis une base via SQL).
  • Allowlist : les domaines des sites/marketplaces surveillés.
  • Stockage d'historique : connexion SQL nommée (SQLite/PostgreSQL/SQL Server) ou racine fichiers pour un CSV.
  • Seuils d'alerte et fréquence des relevés.
  • Connexion VAILS pour la planification.
Bornage & sécurité
  • Allowlist d'URLs stricte : l'IA ne visite que les fiches des sites/marketplaces listés.
  • Connexion SQL nommée : l'accès à la base d'historique passe par une connexion déclarée en configuration, pas par des identifiants en clair dans les échanges.
  • Racine fichiers (« jail ») si historisation en CSV : écriture limitée au dossier autorisé.
  • Lecture publique des prix : l'IA lit des prix affichés publiquement ; elle ne contourne ni authentification ni paywall.
  • Rythme raisonnable et anti-détection pour respecter les conditions des marketplaces.
  • Jeton d'accès : seul l'assistant configuré peut piloter ODESA.

Mise en place

Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.

1

Installer ODESA en local et le relier au serveur VAILS.

2

Configurer la capacité web : allowlist des sites/marketplaces, anti-détection, rythme de relevé.

3

Choisir l'historisation : connexion SQL nommée ou capacité fichiers (CSV).

4

Renseigner le référentiel interne (produits ↔ prix), les seuils et la fréquence.

5

Activer la capacité ui pour les alertes ; programmer la tâche via VAILS.

6

Lancer un premier relevé de référence, vérifier la comparaison, puis laisser tourner.

Limites & points d'attention
  • Anti-bot des marketplaces : les grandes marketplaces disposent de protections anti-automatisation robustes. ODESA propose anti-détection et rythme humain, mais aucune garantie absolue : il faut rester sur un volume et une fréquence raisonnables et respecter les conditions d'utilisation et les fichiers robots des sites concernés. La responsabilité d'un usage conforme incombe à l'utilisateur.
  • Lecture du bon prix : promotions, prix barrés, frais de port, variantes ou prix « à partir de » peuvent prêter à confusion ; la règle de lecture doit être précisée pour chaque type de fiche.
  • Évolution des fiches : une refonte de page peut déplacer l'emplacement du prix et demander un ajustement.
  • Pages publiques : ce cas standard porte sur des prix affichés publiquement, sans contournement de protection.
  • Aide à la décision : ODESA relève, compare et alerte ; il ne fixe ni ne modifie aucun prix.
Évolutions possibles
  • Tableau de bord des positions de prix par produit, alimenté par l'historique SQL.
  • Règles d'alerte affinées : seuils par produit, par concurrent, ou sur tendance (baisse répétée).
  • Relevés en parallèle via plusieurs sessions navigateur indépendantes pour couvrir plus de fiches plus vite.
  • Recommandation de repositionnement (suggestion, jamais application automatique) via une fonction VScript de pricing.
  • Synthèse périodique récapitulant l'évolution concurrentielle des prix sur la semaine/le mois.

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15ODESA configuration

The price watcher

Periodic reading of displayed prices on competitor sites/marketplaces, comparison, historisation and gap alert.

Business need

Staying competitive means continuously knowing the price of your products at competitors and on marketplaces. These prices change frequently; tracking them by hand is unrealistic. For lack of tracking, you end up too expensive (lost sales) or needlessly low (lost margin), without knowing it.

The goal is to put price monitoring on autopilot: an AI assistant periodically reads the displayed prices of the tracked products, compares them with the company's, historises the evolution, and alerts as soon as a gap crosses a defined threshold.

How it works

1

opens a real browser and visits the tracked product pages (limited to the allowlist);

2

reads the displayed price on each page;

3

compares it with the company's corresponding price;

4

records the reading in the history (database or file);

5

triggers an alert if a gap exceeds the set threshold (competitor clearly cheaper, price position reversed, etc.);

6

can, on request, return the history of a product (trend of the recorded prices).

ODESA capabilities used

Real browser (web)

Visits the product pages, reads the displayed price; navigation bounded by the allowlist of sites/marketplaces. Anti-detection and reasonable pace to stay compliant.

Scheduling via VAILS

Triggers the readings at a regular interval (every morning, several times a week); background processing, no human present.

Databases (sql) *(or files)*

Historises the readings (date, product, competitor price, internal price, gap); enables trend tracking. Failing that, CSV writing via the files capability.

Human interaction (ui)

Alerts the user (notification) when a threshold is crossed.

Typical flow

1

Setup (once), User: "Every morning at 6 a.m., read the prices of these 40 products at these three competitors and this marketplace; compare with my prices; alert me if a competitor goes more than 10% below my price."

2

Automatic run (every morning), VAILS triggers the task. The AI visits the pages, reads the prices, compares, and records the readings.

3

Alert, AI (notification): "On 3 products, a competitor went more than 10% below your price; on 1 product, you are now the cheapest of the panel."

4

Analysis, User: "Show me the history of the most affected product."

5

Decision, the user adjusts (or not) their prices, with full knowledge. ODESA changes no price on its own.

Data & access
  • List of tracked product pages: precise URLs at competitors/marketplaces.
  • Internal reference: product ↔ company-price mapping (entered, or read from a database via SQL).
  • Allowlist: the domains of the monitored sites/marketplaces.
  • History storage: a named SQL connection (SQLite/PostgreSQL/SQL Server) or a file root for a CSV.
  • Alert thresholds and reading frequency.
  • VAILS connection for scheduling.
Scope & security
  • Strict URL allowlist: the AI visits only the pages of the listed sites/marketplaces.
  • Named SQL connection: access to the history database goes through a connection declared in the configuration, not through credentials in clear text in exchanges.
  • File root ("jail") if historising to CSV: writing limited to the allowed folder.
  • Public price reading: the AI reads publicly displayed prices; it bypasses no authentication or paywall.
  • Reasonable pace and anti-detection to respect the marketplaces' terms.
  • Access token: only the configured assistant can drive ODESA.

Setup

The steps to configure ODESA for this use case.

1

Install ODESA locally and connect it to the VAILS server.

2

Configure the web capability: allowlist of sites/marketplaces, anti-detection, reading pace.

3

Choose historisation: a named SQL connection or the files capability (CSV).

4

Enter the internal reference (products ↔ prices), the thresholds and the frequency.

5

Enable the ui capability for alerts; schedule the task via VAILS.

6

Run a first reference reading, check the comparison, then let it run.

Limits & caveats
  • Marketplace anti-bot: large marketplaces have robust anti-automation protections. ODESA offers anti-detection and a human pace, but no absolute guarantee: you must stay at a reasonable volume and frequency and respect the terms of use and robots files of the sites concerned. Responsibility for compliant use lies with the user.
  • Reading the right price: promotions, struck-through prices, shipping costs, variants or "from" prices can be confusing; the reading rule must be specified for each page type.
  • Page changes: a page redesign can move the price location and require adjustment.
  • Public pages: this standard case covers publicly displayed prices, without bypassing protection.
  • Decision support: ODESA reads, compares and alerts; it neither sets nor changes any price.
Possible extensions
  • Dashboard of price positions by product, fed by the SQL history.
  • Refined alert rules: thresholds by product, by competitor, or on a trend (repeated drop).
  • Parallel readings via several independent browser sessions to cover more pages faster.
  • Repositioning recommendation (suggestion, never automatic application) via a VScript pricing function.
  • Periodic summary recapping the competitive price evolution over the week/month.

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