Grand cours hors ligne AI Navigator Shenzhen de septembre 2026 : opérations e-commerce IA et pratique des agents intelligents, créer une activité e-commerce AI Native, donner à chaque employé un cerve

**Nom du cours :** Grand cours AI Navigator

**Thème du cours :** Créer une activité e-commerce AI Native

**Dates du cours :** du 12 au 13 septembre 2026

**Lieu du cours :** Shenzhen

**Format du cours :** cours pratique hors ligne de 2 jours

**Axes principaux du cours :** opérations e-commerce IA, analyse de modèles économiques, sélection de produits IA sur Amazon, analyse des besoins utilisateurs, espace de travail métier AI Agents, refonte métier AI Native.

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I. Présentation du cœur du cours

Le « Grand cours AI Navigator » est une formationaxée sur l'activité e-commerce AI Native et l'application pratique des agents IAdispensée hors ligne, destinée à aider les entrepreneurs e-commerce, dirigeants d'entreprise et équipes opérationnelles à maîtriser les nouvelles méthodes de gestion e-commerce à l'ère de l'IA.

Le cours s'articule autour del'analyse de modèles économiques, la sélection précise de produits par IA, l'identification des besoins réels des utilisateurs, la création d'agents AI Agents et l'automatisation des activités de l'entrepriseet d'autres contenus essentiels.

En analysant des facteurs clés de gestion comme les produits, la chaîne d'approvisionnement, le trafic, le capital et l'équipe, le cours aide les participants à évaluer leurs avantages concurrentiels et à trouver un modèle e-commerce adapté à leurs propres ressources.

Par ailleurs, le cours combine3 millions de termes de recherche réels Amazon, avis utilisateurs, données concurrentielles et demande du marchépour une pratique de sélection de produits, afin d'apprendre à utiliser l'IA pour analyser les intentions d'achat réelles des utilisateurs et sélectionner des produits porteurs d'opportunités de marché.

Sur cette base, il s'agit de construire ensuiteun espace de travail métier AI Agentset d'explorer les applications concrètes de l'IA dans la sélection de produits, le développement produit, l'optimisation des listings, la diffusion publicitaire, le service client et les avis, ainsi que le bilan d'activité.

Grâce àdeux jours d'entraînement pratique en quatre modules, le cours aide les participants à passer d'une mentalité e-commerce traditionnelle à un modèle de gestion AI Native, faisant de l'IA un assistant d'analyse métier et un outil de décision opérationnelle pour l'entreprise.

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II. Que peut-on obtenir en deux jours d'apprentissage ?

1. Identifier le modèle e-commerce rentable qui vous convient

Examiner produits, chaîne d'approvisionnement, trafic, capital et équipe, clarifier ce qui fait gagner de l'argent à cette activité, et quel avantage l'IA doit prioritairement amplifier.

2. Établir une méthode allant des besoins utilisateurs au jugement de sélection de produits

Utiliser les données Amazon telles que termes de recherche, avis, concurrents, prix et ventes pour déterminer quels besoins méritent de devenir des produits.

3. Construire l'espace de travail métier Agents de l'entreprise

Organiser les produits, les utilisateurs, les données et les règles de gestion du dirigeant, construire des Agents et valider cette méthode sur place.

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III. Programme complet du cours : deux jours, quatre modules pratiques

Module 1 : À l'ère de l'IA, amplifier infiniment vos atouts

**Thème du cours :** Ne cherchez pas un produit dans la précipitation ; commencez par déterminer quel métier exercer.

Contenu pédagogique détaillé :

1. Avant le cours, réaliserune évaluation personnalité × ressources × atouts, pour que l'IA comprenne d'abord votre situation réelle.

2. Comparer les modèles e-commerce de type distribution généraliste, produits premium, POD, chaîne d'approvisionnement, marque, accessoires, etc., analyser ce qui fait gagner de l'argent à chacun, ainsi que la pression des stocks et les risques d'exploitation.

3. Faire un inventaire complet devos produits, chaîne d'approvisionnement, trafic, capital, expérience et équipe, pour identifier clairement vos atouts de gestion.

4. Utiliser l'IA pour analyser vos ressources personnelles et les opportunités de marché, et déterminer la direction e-commerce qui vous convient.

5. Distinguer quels produits populaires vous conviennent et quelles tendances vous pouvez cesser de poursuivre aveuglément.

Résultats de l'étape :

Identifier la méthode e-commerce et le modèle de gestion qui vous conviennent.

Module 2 : Pratique de sélection de produits par IA — filtrer vos opportunités parmi 3 millions de besoins réels

**Thème du cours :** Une fois le modèle défini, l'IA sait quelles données lire pour vous.

Contenu pédagogique détaillé :

1. En classe, utiliser3 millions de termes de recherche réels Amazon, pré-sélection des orientations produits liées à sa propre activité e-commerce.

2. Apprendre à éviterles hallucinations de l'IA, compléter avec les données de catégorie, prix, ventes, concurrents et avis, pour vérifier s'il existe une réelle demande d'achat derrière la recherche.

3. Maîtriserla méthode du questionnement socratique, en posant des questions approfondies successives, pour tracer depuis les opportunités de catégorie jusqu'aux segments de clientèle spécifiques, scénarios d'usage et besoins produits.

4. En s'appuyant sur des cas produits réels, passer en revue le processus, de la découverte d'indices de marché au développement produit puis à l'expédition FBA.

5. Apprendre à utiliser l'IA pour repérer les lacunes du marché, analyser les points de douleur des utilisateurs et filtrer les opportunités produits à fort potentiel.

Contenu des cas :

Le cours présente de vrais bilans de lancement de produits, incluantun taux de réussite de lancement supérieur à 90% sur deux ans, et des cas comme 4 jours seulement entre la découverte d'un indice et l'expédition FBA.

Note : les données ci-dessus sont des présentations de cas du cours et ne représentent pas des résultats d'exploitation courants.

Résultats de l'étape :

Filtrer 3 opportunités produits correspondant à ses propres ressources et remplir une fiche d'approfondissement d'opportunité.

Module 3 : Pratique des Agents — mettre en place votre poste de travail IA métier

**Thème du cours :** après avoir trouvé une opportunité, autour de la fiche d'opportunité, reconstruire le modèle d'affaires avec une approche AI Native.

Contenu pédagogique détaillé :

1. Comprendre les cinq niveaux de l'IA dans l'activité e-commerce :

– L'IA comme outil
– L'IA qui reconstruit l'activité
– L'IA qui pilote l'activité
– L'auto-évolution de l'organisation
– Le second cerveau de l'organisation

2. Décortiquer le cas pratique de Guomin, depuis le premier **Agent « à l'écoute des utilisateurs »** jusqu'à plus de 170 Agents.

3. Ne pas s'arrêter à l'écriture de prompts, mais s'exercer à créer son proprepremier Agent, et rédiger une fiche de poste.

4. Analyser les besoins en agents IA des différents postes e-commerce, couvrant :

– Agent IA de sélection produit
– Agent de développement produit
– Agent de création d'images
– Agent d'optimisation de listing
– Agent de gestion publicitaire
– Agent de gestion du service client
– Agent de bilan d'activité

5. Autour de l'opportunité de marché retenue précédemment, définir les responsabilités, le flux de travail et les objectifs métier des Agents clés.

6. Apprendre à construire des agents en s'appuyant sur les données produits, les informations utilisateurs et les règles métier, pour faire participer l'IA à l'exploitation réelle de l'entreprise.

Résultats de l'étape :

En fonction de son propre modèle d'affaires et de ses produits, construire la première version de son poste de travail AI Agents.

Module 4 : Hackathon en équipe — résoudre de vrais problèmes avec une réalisation

**Thème du cours :** choisir un vrai problème e-commerce et mettre réellement en pratique les méthodes apprises précédemment.

Contenu pédagogique détaillé :

1. En équipe, autour d'unutilisateur concret, d'un besoin réel, d'un problème e-commerce, déterminer l'orientation de conception de l'Agent.

2. Intégrer le modèle d'affaires, les données de marché, le jugement d'opportunité et les méthodes d'Agent appris précédemment pour réaliser une œuvre concrète.

3. Par le travail d'équipe, résoudre des problèmes concrets de sélection produit, d'opérations, d'analyse métier ou d'optimisation des processus.

4. Commentaire en direct par Guomin Sam, vote du public et sélection des meilleures réalisations.

5. Présenter les meilleures solutions d'Agent et découvrir les approches de conception métier des différentes équipes.

Résultats de l'étape :

Chaque équipe réalise une œuvre pour le hackathon d'Agents ; les meilleures œuvres passent en démonstration sur scène.

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IV. Les neuf grandes différences entre l'e-commerce AI Native et l'e-commerce traditionnel

1. Étude des besoins

E-commerce AI Native : analyser les données 24h/24, déterminer à partir de nombreux vrais termes de recherche Amazon les évolutions de la demande, les intentions d'achat des utilisateurs et les lacunes de l'offre du marché.

E-commerce traditionnel : s'appuyer principalement sur les classements et l'expérience des pairs, en analysant autour de mots-clés similaires.

2. Jugement de sélection produit

E-commerce AI Native : comprendre ses propres informations métier et filtrer, à partir de la demande réelle, les opportunités produits les plus adaptées à soi.

E-commerce traditionnel : regarder les classements de ventes, les concurrents et les suivis de produits, en se référant aux produits rentables des pairs.

3. Vitesse de lancement

E-commerce AI Native : utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité d'analyse produit, de développement et de décision, et raccourcir le cycle entre découverte et mise en ligne d'un nouveau produit.

E-commerce traditionnel : le développement de nouveaux produits dépend relativement de l'expérience humaine, avec un cycle plus long.

4. Prototypage et chaîne d'approvisionnement

E-commerce AI Native : analyser les avis négatifs des concurrents avant le prototypage, pour que la première version de l'échantillon tienne compte à l'avance des retours utilisateurs.

E-commerce traditionnel : après réception des échantillons, on évalue les problèmes en s'appuyant sur l'expérience de l'usine et le ressenti personnel.

5. Listing et images

E-commerce AI Native : on identifie directement les arguments de vente à partir des retours utilisateurs, et l'IA aide à générer des propositions de textes et d'images.

E-commerce traditionnel : on compte sur les opérateurs ou l'expérience personnelle pour trouver et décrire les arguments de vente du produit.

6. Diffusion publicitaire

E-commerce AI Native : des employés IA surveillent automatiquement les performances, aident à analyser les données publicitaires et à optimiser les stratégies de diffusion.

E-commerce traditionnel : ajustement manuel des prix, consultation des rapports et ajustement du budget publicitaire selon l'expérience.

7. Service client et avis

E-commerce AI Native : l'IA analyse un par un un grand nombre d'avis clients, synthétise les besoins des utilisateurs et propose des plans d'amélioration.

E-commerce traditionnel : on s'appuie sur des contrôles manuels par échantillonnage des avis et on juge les problèmes à partir de retours partiels.

8. Lancement de nouvelles activités

E-commerce AI Native : analyse hebdomadaire des orientations produits et marques, avec l'IA pour aider à établir le plan d'activité.

E-commerce traditionnel : progression mensuelle des nouveaux produits et de l'exploitation de la marque, en s'appuyant principalement sur une expansion manuelle progressive.

9. Capitalisation de l'expérience

E-commerce AI Native : transformer l'expérience opérationnelle en connaissances et règles utilisables par l'IA pour aider les employés dans leurs tâches.

E-commerce traditionnel : l'expérience reste surtout dans la tête du patron ou des employés, et les changements de personnel peuvent affecter la continuité de l'activité.

Concept central :

Faire comprendre à l'IA votre activité et vos utilisateurs, faire participer l'IA à la sélection des produits, aux opérations, à l'analyse et à la décision, et favoriser l'automatisation des processus e-commerce ainsi que la montée en efficacité de l'organisation.

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V. Principaux problèmes résolus par le cours

1. **Ne pas savoir quel modèle d'e-commerce adopter :** évaluer ses ressources et ses atouts pour trouver l'orientation d'activité qui convient.

2. **Une sélection de produits fondée sur l'intuition et le suivisme :** utiliser de vrais termes de recherche et des données de marché pour appuyer les décisions produits.

3. **Impossible de déterminer les besoins réels des utilisateurs :** identifier les opportunités de marché en combinant mots-clés, concurrents, avis et volumes de ventes.

4. **Beaucoup d'outils IA mais aucune mise en œuvre concrète :** construire des workflows métier concrets avec des Agents.

5. **Des opérations e-commerce trop dépendantes de l'humain :** explorer les usages de l'IA dans la sélection de produits, le Listing, la publicité, le service client et le bilan.

6. **Une expérience d'entreprise difficile à capitaliser :** accumuler progressivement des capacités opérationnelles réutilisables grâce à la construction de connaissances IA et de règles métier.

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VI. Public concerné

1. Les patrons d'e-commerce qui veulent améliorer leur efficacité grâce à l'IA.

2. Les opérateurs travaillant sur Amazon et le commerce transfrontalier.

3. Les entrepreneurs e-commerce qui veulent apprendre la sélection de produits assistée par IA.

4. Les équipes d'entreprise qui préparent la mise en place d'agents IA.

5. Les dirigeants qui souhaitent passer à l'e-commerce AI Native.

VII. Bénéfices de la formation

1. Maîtriser le modèle d'activité e-commerce qui vous convient.

2. Apprendre à utiliser l'IA pour analyser les besoins des utilisateurs et sélectionner les produits.

3. Maîtriser la méthode de construction d'AI Agents.

4. Comprendre le processus complet d'opérations e-commerce pilotées par l'IA.

5. Mettre en place un poste de travail e-commerce IA initial.

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Synthèse centrale du cours :

Le grand cours AI Navigator, à travers quatre modules — analyse de modèle économique, sélection de produits à partir de 3 millions de vrais termes de recherche Amazon, construction d'Agents intelligents et hackathon en petits groupes — aide les apprenants à maîtriser les méthodes centrales de l'e-commerce AI Native, en passant des opérations manuelles traditionnelles à l'analyse assistée par IA, à l'exécution automatisée et à la décision métier intelligente.