Depuis la création d’une direction de la Data, Sodexo industrialise la conception de produits analytics et IA au travers d’une approche MLOps. Son objectif en 2022 : doubler le nombre de solutions en production comme Product Swap, un outil au service des acheteurs.
Sodexo n’est pas une entreprise technologique. La transformation Data & IA n’en est pas moins stratégique pour l’entreprise. Pour l’engager, elle a ainsi, il y a presque trois ans, mis sur pied une direction de la Data.
Data plateforme et MLOps pour accélérer
Cette entité centrale est pilotée par une chief data officer, Laurence Chretien Leroyer, et rattachée à la direction du numérique et de l’innovation du groupe. Elle se compose d’un data office, chargé notamment de la gouvernance des données.
Le data office se double d’une AI & Data Factory, responsable de la production de produits exploitant les données et l’intelligence artificielle. Au total, ces équipes dédiées à la Data comptent près de 80 personnes, experts internes et externes.
Pour la conception de solutions Data au service de ses métiers, Sodexo s’est équipé en production d’une data plateforme. Celle-ci s’est enrichie en termes de données au fil des cas d’usage, mixant à la fois décisionnel (dont la data visualisation) et modèles d’intelligence artificielle.
En matière d’applications, le groupe en comptabilise 12 aujourd’hui, la plupart au stade du MVP et de l’expérimentation. Trois à quatre produits Data sont cependant en production. La Data Factory prévoit de doubler ce bilan d’ici la fin 2022.
Et pour accélérer, elle compte sur sa démarche MLOps, mais aussi sur des processus formalisés avec la DSI, rattachée à une autre direction. L’objectif est de faciliter les interactions entre Data et IT, et ainsi les projets et leur mise en production.
“Nous avons beaucoup collaboré avec l’IT au cours des 18 derniers mois afin de bien travailler ensemble”, déclarait en marge de la conférence Hubday Data & AI, Henri Abt, Head of Data Products pour Sodexo.
Product Swap : moteur d’optimisation pour les acheteurs
Génération d’environnements, des droits d’accès, des templates de documentation… la plateforme “vise à leur faire gagner du temps et à augmenter la traçabilité” en automatisant de multiples opérations.
“Sur la partie data science, pour une entreprise n’appartenant pas à la tech, nous sommes très bien outillés”, se félicite Henri Abt. C’est grâce à ces briques de MLOps que l’AI & Data Factory développe l’une de ses solutions : Product Swap.
Le produit d’IA, actuellement déployé au Royaume-Uni sur l’alimentaire, a été conçu pour répondre aux besoins des acheteurs. “La performance de notre ressource supply a un impact essentiel sur la performance opérationnelle du groupe”, indique le porte-parole de Sodexo.
Avec Product Swap, l’entreprise fournit donc un moteur de recommandation. Celui-ci permet aux acheteurs, par exemple en cas de rupture produit ou de hausse de prix, de rechercher un produit de substitution au sein d’un catalogue de 30.000 références, tout en respectant des contraintes métier et opérationnelles.
Une économie de 1,7% sur les achats
Le remplacement d’un produit génère des impacts aval, par exemple sur les recettes, la préparation de la nourriture ou le matériel. Ces effets doivent être pris en compte dans le moteur et mesurés afin qu’il constitue un véritable outil d’aide à la décision pour les acheteurs.
L’UX et l’expérience utilisateur étaient à ce titre des enjeux majeurs, une “obsession” même, rappelle Alexandre Thion de la Chaume, partner pour Artefact, qui accompagne Sodexo sur ce projet. “L’acheteur n’est pas un expert de la donnée, mais de son métier. Ce dont il a besoin, c’est d’avoir des recommandations d’optimisation”, précise-t-il.
Le gain associé à la substitution d’un produit est un paramètre. Ce n’est pas le seul donc, ni l’unique bénéfice recherché. L’outil permet de fonctionner dans une logique de modélisation de scénario pour mesurer les impacts en termes de marge et de logistique.
Product Swap contribue ainsi à rendre la chaîne d’approvisionnement “plus robuste et plus résiliente”, note Henri Abt. “Cela augmente aussi notre pouvoir de négociation avec nos fournisseurs, mais également avec nos clients”, ajoute-t-il.
Sur le plan financier, le bénéfice du projet est mesurable. Depuis son déploiement au Royaume-Uni, Sodexo a économisé 1,7% sur les catégories de produits couvertes par le moteur de substitution.
Périmètre et fonctionnalités enrichis pour Product Swap
“Cela suffit à justifier le dossier d’investissement de Product Swap”, commente le Head of Data Products. Forte de ce bilan, la multinationale prévoit de déployer le moteur en Amérique du Nord, au Brésil et en France. Elle souhaite aussi l’étendre à d’autres catégories de produits, dont ceux d’entretien et de nettoyage pour son activité de facility management.
Sodexo prépare en outre l’intégration de nouvelles fonctionnalités. L’objectif : mieux intégrer les contraintes réglementaires, comme la loi EGalim en France, et aussi contractuelles. Les clauses fixées par les clients sont de plus en plus fréquentes. Elles imposent par exemple une part d’approvisionnement local.
Enfin, l’entreprise prévoit d’implémenter dans son outil d’autres critères d’optimisation. Comment ? Notamment en donnant “la possibilité aux acheteurs d’optimiser le portefeuille de références en fonction de critères financiers mais aussi RSE tels que l’empreinte carbone.”
La direction de la Data travaille par ailleurs à la décentralisation de ses compétences. Une “antenne” sera en particulier implantée aux Etats-Unis, qui représentent près de 50% du chiffre d’affaires du groupe. La finalité : parler localement avec le business et l’IT, notamment pour tirer l’adoption, un indicateur de maturité sur la Data pour Sodexo.