<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/e7fa0d9f4df6491896dbd9fb01f1baa0&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1728&quot; height=&quot;1296&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>1296</height><width>1728</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>1296</thumbnail_height><thumbnail_width>1728</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/e7fa0d9f4df6491896dbd9fb01f1baa0-79c95a876101021e.gif</thumbnail_url><duration>270.592</duration><title>Démo application Nisar de gestion de stock</title><description>Ce Loom présente l’application La Nitarii de gestion de stock utilisée en Roumanie et son fonctionnement de bout en bout. L’auteur montre le tableau de bord et surtout l’identification de colis via photo ou import email, analysée avec N8N et ChatGPT pour proposer une référence produit, puis valider si le produit est confirmé ou envoyé en vérification. Il illustre aussi la vérification en cas d’échec (par exemple absence d’identification de QR code) avec possibilité d’associer manuellement un produit ou de marquer le problème résolu. Enfin, il décrit le back-office avec des flux de synchronisation du catalogue entre fichiers photos et produits, l’identification photo via N8N vers ChatGPT, et un récapitulatif hebdomadaire envoyé par mail via Google Sheets et Looker Studio, mentionné avec une référence à la date du 6 juin.</description></oembed>