Guillaume Duval, Manutan : "Nous avons réduit les coûts externes de 50%"
Publié par Jérôme Pouponnot le - mis à jour à
En automatisant la génération de fiches produits, Manutan a pu réduire considérablement ses coûts externes et les délais de traitement, grâce à une approche hybride et à l'IA. Explications avec Guillaume Duval, Chief Data Officer chez Manutan.
Quelle était la problématique liée à vos références produits ?
En tant qu'une entreprise de taille intermédiaire (ETI) spécialisée dans l'e-commerce B2B, nous avons récemment mis en oeuvre un projet d'automatisation pour la génération de fiches produits. En effet, nous prenions un temps trop important pour traiter ces fiches à partir des données brutes des produits fournis par nos partenaires. Ce processus, essentiel pour garantir un contenu fiable et homogène, impliquait des tâches manuelles fastidieuses et coûteuses. Les délais de traitement variaient de quatre jours à deux semaines, selon le volume d'articles, impactant ainsi la rapidité de mise en ligne des produits et, par conséquent, les ventes.
Quelle réponse avez-vous apportée ?
Pour relever ce défi, Manutan a adopté une approche hybride : une combinaison entre ressources internes et externes. Le projet a été mené par le Data Lab de Manutan, une petite équipe de trois data scientists dédiée à l'innovation et à la data science. Cette équipe a été renforcée par un consultant d'Avisia, une agence spécialisée en data, qui a joué un rôle clé en tant que data scientist lead.
Ce consultant a structuré la démarche, coordonné les besoins métiers, tout en supervisant la montée en compétences des data scientists internes. Le projet a également bénéficié de l'expertise d'un data product owner et d'un data engineer Azure, essentiels pour le déploiement de la solution sur la plateforme Azure.
Quels ont été les résultats obtenus ?
Les résultats du projet sont impressionnants. Le temps de traitement des fiches produits a été réduit de manière significative, passant de plusieurs jours à une seule journée. Cette amélioration représente un gain de temps de 88 % sur l'année, incluant le traitement des fichiers, les échanges de mails, et les ajustements manuels.
Par ailleurs, les collaborateurs, libérés des tâches fastidieuses, peuvent désormais se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée, telles que l'amélioration de la relation avec les fournisseurs et la qualité du contenu des produits stratégiques. La satisfaction des équipes a également augmenté, car elles peuvent utiliser l'IA comme un outil pour superviser et contrôler plus rapidement le contenu généré.
En outre, nous avons réduit les coûts externes de 50 % en diminuant sa dépendance aux agences pour le traitement des fiches produits. La rapidité accrue de mise en ligne des produits (time to market) et l'amélioration de la qualité du contenu ont favorisé une meilleure indexation par les moteurs de recherche, augmentant ainsi le trafic qualifié et les conversions en ligne.
Comment expliquez-vous une telle réussite ?
Plusieurs facteurs ont contribué au succès de ce projet. D'une part, l'approche itérative a permis de proposer rapidement des prototypes et d'ajuster le modèle en fonction des retours métiers. Cette méthode a été essentielle pour valider l'intérêt du projet et affiner les résultats.
D'autre part, l'implication régulière des équipes métiers a permis de tester les solutions en cours de développement et d'apporter des ajustements nécessaires. Un brief initial clair a également facilité la compréhension des problématiques et accéléré le processus.
Ne pas sous-estimer non plus la consolidation et le traitement des données sur la plateforme Azure et Snowflake puisque cela a contribué à fournir un gisement de données fiable pour les data scientists. Cette qualité initiale a été cruciale pour éviter les "hallucinations" de l'IA et générer un contenu précis et contextuel.
Enfin, bien que l'IA ait automatisé une grande partie du processus, la supervision humaine reste essentielle pour contrôler et affiner le contenu généré, garantissant ainsi une qualité optimale.
Quelles sont les perspectives qui s'offrent à Manutan ?
Le projet d'automatisation de la génération de fiches produits chez Manutan illustre comment l'innovation technologique peut transformer des processus métiers complexes. En combinant expertise interne et externe, en adoptant une démarche itérative et en misant sur la qualité des données, nous avons réussi à améliorer l'efficacité opérationnelle, réduire les coûts, et augmenter la satisfaction des collaborateurs. Ce projet ouvre la voie à de nouvelles opportunités d'innovation dans le domaine de l'e-commerce B2B, renforçant ainsi la position de leader de Manutan sur le marché.
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