ENIAD • Systèmes Multi-Agents CrewAI Architecture Product Analytics

🤖 CrewAI Multi-Agent Intelligence

Orchestration autonome d'agents d'intelligence artificielle spécialisés dans l'ingestion, la détection de patterns et l'analyse prédictive de catalogues e-commerce.

📁 Code Source GitHub • 🤗 Hugging Face Space • Auteur : Oussama EL HADJI (ENIAD)
🧹
Data Preparation Agent
Ingestion & Hygiene
Nettoie les valeurs aberrantes, normalise les types numériques et valide la cohérence des catégories du catalogue.
Prêt
🔬
Pattern Analyst Agent
Data Mining & Correlations
Calcule les corrélations Prix-Note, détecte les segments surperformants et extrait les anomalies concurrentielles.
En attente
📊
Reporting Specialist
Executive Synthesis
Génère les visualisations décisionnelles, synthétise les KPIs et rédige le rapport stratégique orienté ROI.
En attente

Lancement de la Crew Autonome

Déclenche l'exécution séquentielle coordonnée des trois agents autonomes.

📡 Journal d'Exécution Multi-Agents (CrewAI Protocol)

[CrewAI] Orchestrator initialisé en mode coopératif. [System] Prêt à ingérer le dataset catalogue e-commerce (Products.csv). [Crew] Cliquez sur "Exécuter la Crew" pour lancer l'audit automatisé...
Produits Catalogués
200
Prix Moyen
$134.50
Note Moyenne
3.8 / 5.0
Score de Qualité Données
99.2%

Distribution des Prix par Marque ($)

Répartition des Catégories de Produits

Extrait Échantillonné du Catalogue Produits

ID Produit Article Marque Catégorie Prix ($) Note Couleur Taille