GROUPE CARREFOUR Comment réduire les déchets alimentaires dans le département Boulangerie-Pâtisserie ?

Prévoir la demande aussi précisément que possible est l'un des fondements du commerce de détail. Cependant, ce défi devient de plus en plus complexe à mesure que les habitudes des consommateurs évoluent. Désormais, il est nécessaire de prendre en compte l'utilisation combinée de différents canaux de vente (du commerce électronique aux magasins de proximité, en passant par les supermarchés) et la demande croissante en matière de responsabilité sociale et environnementale. En tête de liste des enjeux RSE liés à la grande distribution : le gaspillage alimentaire.

En France, le pain est le troisième produit le plus gaspillé après les fruits et légumes. En effet, le pain, les viennoiseries et les pâtisseries sont des produits frais qui ont une durée de vie très limitée. Mais ce sont aussi des articles qui peuvent générer beaucoup de frustration chez les clients lorsqu'ils sont en rupture de stock en fin de journée. C'est pourquoi le groupe Carrefour, en collaboration avec Artefact, a cherché à utiliser la technologie de l'information et de la communication (TIC). apprentissage automatique et data science d'optimiser la prévision des ventes au rayon boulangerie-pâtisserie de ses supermarchés.

Ce projet répond à un double objectif : produire suffisamment pour répondre à la demande, tout en réduisant la “casse”, c'est-à-dire le volume des produits invendus.

Le succès de ce cas d'utilisation repose notamment sur les équipes impliquant à la fois les “métiers” concernés (chefs de rayon) et les différents profils techniques de Artefact et du groupe Carrefour.

Dans le monde de la distribution, chaque jour est différent. Les ventes dépendent fortement du contexte : vacances, météo, promotions en cours, points forts du merchandising, etc. Pour prendre en compte toutes les variables qui ont des implications sur la demande, il faut pouvoir analyser les pétaoctets de data générés par les milliards de transactions réalisées chaque année chez Carrefour, auxquels il faut ajouter les data externes qui influencent la consommation. Ces calculs ne sont possibles qu'avec l'Intelligence Artificielle.

Les équipes du groupe Carrefour et de Artefact sont ainsi parties de data provenant des tickets de caisse générés par plus de 200 supermarchés en France. Chaque jour, ce data est collecté, nettoyé et enrichi de sources externes - comme le data calendaire par exemple - pour construire un historique des ventes sur plusieurs années. Cela représente des milliers de configurations pour une même journée, en fonction de l'assortiment, des prix des produits, des promotions, etc.

Ce data est utilisé pour l'entraînement à la supervision. apprentissage automatique des modèles, construits sur la base d'arbres de décision, qui déterminent les relations entre la variable cible (ventes futures) pour chaque produit et les variables explicatives (promotion, cannibalisation, etc.).

D'un point de vue organisationnel, le projet a été mené par des équipes pluridisciplinaires. Deux équipes, l'une du côté de Artefact et l'autre du côté de Carrefour, ont combiné des profils techniques et commerciaux. Les compétences opérationnelles des professionnels de la distribution de Carrefour ont joué un rôle crucial. Ils ont su expliquer leur métier, leurs besoins, et apporter leur vision, afin de garantir le succès et l'adoption de la solution “dans la vraie vie”.

Par exemple, les recommandations de l'algorithme ont d'abord été testées dans des magasins pilotes, uniquement sur les pâtisseries, afin d'obtenir un retour d'information de la part des équipes sur le terrain. Leurs commentaires ont été utilisés pour améliorer les modèles, avant que la solution ne soit déployée sur l'ensemble des produits de boulangerie et de pâtisserie dans les supermarchés.

Tous les cas d'utilisation du data-driven de Carrefour sont alimentés par une plateforme centralisée dans le cloud, qui rend le data accessible, formaté et documenté. Les résultats des traitements sont ensuite réinjectés dans les systèmes d'information de Carrefour, partagés par un grand nombre de collaborateurs. Plusieurs équipes, composées de scientifiques du data, d'ingénieurs du data, mais aussi de traducteurs du data (profils pivots, faisant le lien entre le business et le data), sont susceptibles de les consulter, de les transformer et de les traiter pour des usages spécifiques.

Quelques mois après la mise en œuvre de ce nouveau modèle de prédiction, les résultats sont très positifs.

En fait, au cours des cinq derniers mois de 2021, environ 100 tonnes de pâtisseries ont été économisées. Dans le même temps, les ventes ont augmenté en raison de la diminution des pénuries en fin de journée.

Enfin, le Net Promoter Score, un indicateur de performance suivi de près par Carrefour, a évolué très positivement.

Pour le groupe, les expérimentations à venir suivent le même modèle : répondre aux besoins métiers, travailler conjointement avec les équipes opérationnelles, pour nourrir l'expérience client. Cette accélération de la transformation digitale de Carrefour a été rendue possible par la création d'équipes data complètes et expertes au sein de l'entreprise, et le déploiement de data platforms dans tous les pays où le groupe est présent.

Le volume et la richesse du data collecté par Carrefour offrent une opportunité unique d'explorer les grands enjeux de la distribution : omnicanal, e-commerce, anticipation des habitudes de consommation, etc. Carrefour a récemment dévoilé d'autres exemples d'utilisation de data pour améliorer l'expérience client : les courses en cinq minutes sur Carrefour.fr, La mise en place d'assortiments personnalisés pour les magasins locaux et la personnalisation des promotions.

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