Appel à soumission technique

Projet de Développement Agentic AI

Winnia est une plateforme d'IA agentique conçue pour maximiser les revenus des organisations sportives. Ce document présente l'architecture, les agents IA et les exigences techniques du projet.

6
Agents IA spécialisés
1
Orchestrateur central
Intégrations multi-systèmes
Vision du projet

Transformer les données brutes en revenus réalisés grâce à l'IA agentique

Winnia opère sur une philosophie Brain + Arms : le cerveau analyse en continu les données clients, contextuelles et les KPIs pour générer des plans d'action, tandis que les bras exécutent les campagnes, communications et tâches de manière autonome ou avec supervision humaine.

Ligues professionnelles et équipes sportives
Événements culturels et sportifs
Systèmes de billetterie partenaires
+10-25%
EBITDA
Augmentation du résultat opérationnel
+30%
Taux de conversion des ventes
Amélioration du taux de conversion des ventes
24/7/365
Disponibilité
Plateforme opérationnelle en continu
Architecture de la plateforme

Six agents IA spécialisés orchestrés par un cerveau central

L'architecture Winnia repose sur six agents IA interconnectés. L'Orchestrateur coordonne tous les agents spécialistes, injecte le contexte dynamique et gère les workflows multi-agents. La couche de données unifiée alimente l'ensemble du système.

Architecture de la plateforme Winnia — Six agents IA avec orchestrateur central
Agents IA spécialisés

Chaque agent est un système autonome avec des exigences techniques distinctes

Les six agents spécialisés et l'orchestrateur central constituent le cœur du développement. Chaque composante requiert des compétences et technologies spécifiques.

Agent d'Orchestration

Le Cerveau Central

L'Orchestrateur incarne quatre capacités clés : le Répartiteur (analyse d'intention et routage intelligent), la Mémoire (injection de contexte CRM, POS, billetterie), le Chef de Projet (coordination de workflows multi-agents en cascade), et le Gardien (gouvernance des coûts API et limites de communication).

Précision routage
99.9%
Latence ajoutée
< 100ms
Gestion
RBAC
Optimisation
LLM vs Heuristiques

Exigences techniques clés

Analyse d'intention et routage avec 99.9% de précision
Injection de contexte avec moins de 100ms de latence ajoutée
Gestion RBAC et quotas de tokens par tenant
Rate limiting cross-canal (ex : max 1 SMS/fan/semaine)
Optimisation des coûts : choix intelligent entre LLM et heuristiques
Moteur de workflow distribué (Temporal ou similaire)

Insights + Exécution

Le Stratège

Interface principale pour les leaders opérationnels. Synthétise les insights de tous les agents en recommandations actionnables quotidiennes avec objectif, segment, message, canal et ROI.

Exigences techniques

Moteur de synthèse multi-agents
APIs d'exécution (Exécuter, Déléguer, Automatiser)
Algorithme ML de classement par ROI et urgence
Attribution post-événement
Latence < 500ms pour les APIs d'exécution

Ventes Flash

La Liquidation Stratégique

Liquidation tactique d'inventaire à date fixe. Détecte le moment de déclenchement optimal et déploie des vagues promotionnelles progressives basées sur les données historiques et contextuelles.

Exigences techniques

Modèles ML prédictifs (breakout moment)
Segmentation d'audience en clusters
Pricing dynamique (billets + per-cap)
Architecture event-driven
Intégration APIs billetterie (Ticketmaster, AXS)

Upsell

Maximiser Chaque Interaction

Maximise le revenu par visite en offrant des surclassements, forfaits restauration et marchandise avant, pendant et après les événements. Exploite les moments émotionnels forts.

Exigences techniques

Scoring de propensité à l'achat (ML)
Génération dynamique de forfaits
Streaming temps réel (ticket_scanned, etc.)
Synchronisation inventaire POS/E-commerce
Latence microseconde pour offres in-venue

Renouvellement

Rétention + Win-Back

Protège les revenus récurrents en sécurisant les renouvellements d'abonnements et en exécutant des campagnes de reconquête. Calcule un score de risque de churn (0-100).

Exigences techniques

Prédiction de churn (précision > 85%)
Campagnes à intervalles optimaux (90, 60, 30j)
Extension d'engagement (10 matchs → demi-saison)
Pipeline win-back sur données historiques
Explicabilité du modèle de scoring

Nettoyage de Données

La Fondation

Dépendance fondamentale de la plateforme. Valide, harmonise et corrige les données clients à travers les systèmes sources sans altérer les bases de données sources.

Exigences techniques

Résolution d'identité (fuzzy matching, NLP)
Standardisation globale (téléphones, adresses)
Imputation contextuelle ML
API Golden Record (< 50ms latence)
Conformité SOC2, GDPR, CCPA
Intégrations et stack technique

Intégration avec l'écosystème complet des organisations sportives

Billetterie

TicketmasterShowpassAXSTixr

CRM

SalesforceHubSpotPipedriveZoho

POS / E-commerce

ShopifySquareLightspeedAdobe Commerce

Données contextuelles

APIs météoÉvénements concurrentsPerformance équipesPatterns historiques

Considérations techniques transversales

Architecture event-driven
Kafka ou similaire pour les flux temps réel
Big Data
Apache Spark pour le traitement à grande échelle
Scalabilité horizontale
Gateway central auto-scalable
État distribué
Gestion d'état pour workflows multi-agents
Multi-tenant
Isolation des données par organisation
Temps réel
Latence sub-seconde pour les opérations critiques
Gouvernance et sécurité

Chaque agent est configurable avec garde-fous et points de contrôle

Système de Checkpoints

Approbation humaine requise pour certains scénarios critiques.

Rabais > 25%
Campagne > 10 000$
Fréquentation < 50%

Garde-fous (Guardrails)

Règles empêchant les actions indésirables.

Pas de billets gratuits
Pas de mention compétiteurs
Interdiction cumul de rabais

Journalisation complète

Chaque action est tracée avec métadonnées complètes.

Type et résultat de l'action
Métadonnées et horodatage
Export CSV disponible

Rôles utilisateurs

Contrôle d'accès granulaire par rôle.

Super Admin / Owner
Admin / Operator
User (lecture seule)
Portée du développement

Composantes à développer et livrables attendus

Composantes principales

01Orchestrateur central avec routage intelligent, mémoire contextuelle et gouvernance
02Agent Insights + Exécution avec moteur de synthèse et APIs d'exécution
03Agent Ventes Flash avec modèles ML prédictifs et vagues promotionnelles
04Agent Upsell avec scoring de propensité et offres temps réel
05Agent Renouvellement avec prédiction de churn et campagnes automatisées
06Agent Nettoyage de Données avec résolution d'entités ML/NLP
07Couche de données unifiée et intégrations multi-systèmes
08Système de gouvernance, garde-fous et journalisation

Ce que nous attendons de votre soumission

Estimation de l'effort (heures/jours) par composante
Architecture technique proposée et stack technologique recommandé
Approche de développement et méthodologie
Échéancier de livraison avec jalons
Composition de l'équipe proposée
Coût total estimé avec ventilation

Questions ouvertes nécessitant votre expertise

Q1Quel moteur de workflow pour l'Orchestrateur (Temporal, etc.) ?
Q2Quelles bibliothèques de résolution d'entités (Zingg, Splink) ?
Q3Quelle approche ML pour le classement des recommandations ?
Q4Quelles APIs externes pour la météo et le contexte ?
Q5Réentraînement ML par tenant vs modèle global ?
Q6Fréquence de réconciliation batch vs incrémentale ?
Q7Latence SLA des partenaires POS pour l'inventaire ?
Prochaines étapes

Prêt à soumissionner ?

Examinez cette présentation et les documents PRD détaillés qui l'accompagnent. Votre soumission devrait couvrir l'ensemble des composantes décrites, avec une ventilation claire des efforts et des coûts.

PRD détaillé pour chacun des 6 agentsGuide complet des agents WinniaDiagramme d'architecture
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