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Danone x Artefact : comment gagner 2 points de précision dans la prévision de ses ventes ?

Par : Chloé Vasseur
21 avril 2021
Temps de lecture : 2 min
Chapo

Une des problématiques en termes de prévision de vente pour les entreprises, est la diversité des terrains sur lesquels elles opèrent. Coordonner des entités indépendantes, créer une colonne vertébrale tout en laissant une liberté de développement business aux pays est l’un des enjeux que relève le groupe Danone. Anne-Laure Cébile, Data Science Project Manager chez Danone et Arvand Modarresi, Partner Data Consulting  chez Artefact étaient présent lors du HUBDAY Data & AI for Business pour parler de leur collaboration vers un outil de prévision “people driven, et data enabled”.

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Devant le potentiel de la donnée, encore trop peu exploité à ses yeux, le groupe Danone a mis en marche un projet data en créant un outil de prévision de la demande avec l’aide d’Artefact. Cet outil fonctionne en 3 étapes :

  • Données d’input (information produit)
  • Algorithme de machine learning
  • Prévision à 14 semaines

L’un des enjeux principaux était de passer à échelle entre tous les pays pour gagner du temps et investir un fort potentiel business. Pour ce faire, Danone crée une solution end-to-end pour adapter l’outil localement. “Il était important d’avoir une méthodologie de développement qui soit rigoureuse pour nous permettre d’accélérer”, insiste Anne-Laure Cébile.

Pour résumer, Arvand Modarresi, explique que les équipes Danone et Artefact ont développé une technologie de machine learning qui se déploie dans tous les pays, avec des méthodes, templates et autre process d’implémentation stricts qui ont permis de diviser par 2 les déploiements des solutions entre les pilotes et les projets suivants.

Anne-Laure Cébile insiste sur le rôle clé des équipes IT de Danone dans le projet, à la fois celui des équipes locales et centrales, qui ont extrait et structuré les données puis créé la plateforme.

En termes d’impact, Anne Laure Cébile dévoile que deux pilotes de Danone sont déjà livrés et 4 sont en finalisation. Selon les pays, Danone a gagné près de 2 points de précision, un retour sur investissement en 1 an et a réussi à prouver sa maîtrise d’un outil data. Enfin, le groupe a su centraliser les données entre les pays, permettant ainsi d’affirmer la valeur de la data aux yeux de Danone.

Les nouveaux défis à relever selon Arvand Modarresi et Anne Laure Cébile sont les suivants :

  • Une adaptation de l’organisation aux méthodes agiles. “Dans le futur, nous aurons aussi un challenge management”, analyse Anne-Laure Cébile.
     
  • Une amélioration continue de la solution : comment gérer et prioriser un outil selon les problématiques de chaque pays.
     
  • Le déploiement dans de nouveaux pays.
On est également en train de construire une plateforme de données qui va permettre de centraliser toutes les données du monde dans différents domaines. Ce qui va nous permettre d’avoir des produits bout à bout à la fois de collecte de la donnée, de dashboarding et de data science…

- Anne-Laure Cébile, Data Science Project Manager (Danone)

Anne-Laure Cébile insiste sur la vision de Danone à travers ce projet qui consiste à "créer des solutions non pas data driven mais people driven, et data enabled."

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Chloé utilise son expérience et ses connaissances dans les différents domaines du journalisme papier et digital pour vous informer à 360°. Ses expériences, notamment à l'international, ont renforcé son envie d'ouvrir les frontières de l'information.