Manuel Davy, fondateur de l'éditeur de logiciels Vekia

Pouvez-vous nous présenter Vekia ?

Vekia est un éditeur de logiciels spécialisé sur la supply chain et le retail, composé d’une quarantaine de personnes. Nos logiciels répondent à une question en apparence très simple : quelle quantité dois-je mettre, à quel endroit de la chaîne logistique et à quel moment ? La réponse est en réalité très compliquée puisqu’il existe des centaines de milliers voire des millions de références en magasin et en points de stockage intermédiaires. Cette question soulève des sujets d’une grande variabilité et sur lesquels nous nous sommes spécialisés, avec des savoir-faire principalement axés autour de trois sujets : les mathématiques et le machine learning ; la maîtrise de la technique informatique et enfin une très bonne connaissance du métier de la distribution et plus spécifiquement de la supply chain de la distribution.

Quelle corrélation existe-t-il entre les mathématiques appliquées et la supply chain du retail ?

Vekia a été créée sur l’envie d’apporter la valeur ajoutée du machine learning à l’économie et plus précisément à la supply chain de la distribution. Cette dernière représente des centaines de milliers de références sur des milliers de points de vente et pour se développer aujourd’hui, les distributeurs commercialisent des produits qu’ils ne vendaient pas auparavant sur de nouvelles régions et canaux. C’est une quantité d’informations colossale à brasser tout en absorbant les comportements de vente dans un magasin où qu’il soit et en anticipant les contingences liées au transport. Les entreprises doivent donc être capables de prendre tous les jours des dizaines de millions de décisions de façon proactive en rapport avec une multitude d’évènements produits ou à venir. Le machine learning permet d’avoir des algorithmes qui prennent des décisions de manière relativement autonome mais avec un objectif : l’efficacité économique. Nos logiciels apportent cette aide à la décision de manière démultipliée sur chaque point de gestion.

Concrètement, quels sont les résultats opérationnels du machine learning et des logiciels dédiés sur la supply chain ?

Des gains sont constatés sur plusieurs axes. Exemple : Leroy Merlin, l’un de nos clients, a baissé son stock de 8 % tout en augmentant son chiffre d’affaires par plus de disponibilité « produits ». Parallèlement, ses conseillers de vente ont constaté un gain sur la gestion du stock qui leur permet de consacrer plus de temps au conseil aux clients. Enfin, leur capacité à prévoir les nouveaux produits est meilleure. Globalement, toute l’efficacité économique de l’entreprise est boostée par cela.

Pouvez-vous nous présenter l’une de vos fonctionnalités ?

Un des grands problèmes des distributeurs est la qualité des données de stocks informatiques. Vous êtes en rayon, votre article n’est plus disponible, le vendeur consulte son ordinateur, ce dernier lui indique pourtant que trois articles sont disponibles. Cette erreur va entraîner une situation de rupture qui va elle-même générer une perte de chiffre d’affaires. Le machine learning apporte une réponse assez rapide à cette problématique. Par un simple calcul, il est possible de quantifier la probabilité qu’un stock informatique soit juste ou faux. À partir du moment où son niveau de probabilité d’être faux est élevé, le personnel du magasin effectue un contrôle « fonctionnalité stock suspect », un pur produit du machine learning. Cette fonctionnalité permet au magasin de fiabiliser ses stocks informatiques et d’apporter très rapidement une hausse de chiffre d’affaires.

Qu’est-ce qui vous différencie de vos concurrents ?

Les évolutions technologiques révolutionnent les usages et permettent plusieurs avantages concurrentiels : la simplicité pour les utilisateurs, du ROI et la capacité à accompagner l’évolution de métiers des clients. Les métiers de la supply chain du retail sont en forte transition. Nos prospects sont challengés par le marché et ont besoin d’aller chercher de la performance. Cette dernière vient par des changements de paradigmes. Les vieilles technologies ont été optimisées jusqu’au bout, ils sont donc tous conscients que la nouvelle efficacité nécessaire à leur développement est à chercher dans la technologie. À leurs côtés ils souhaitent un éditeur en avance sur le sujet, capable d’accompagner cette transition. Notre point différenciant est d’avoir compris le commerce de demain et d’avoir les bons outils pour le traiter.

Sur le long terme, que pourrait apporter le machine learning à la supply chain du retail ?

Aujourd’hui, le niveau de finesse obtenu sur certains niveaux de prévisions permet de rapprocher le stock des bassins de chalandises et d’avoir des délais de livraison extrêmement courts. On rejoint donc un petit peu de la promesse de l’achat immédiat chez soi, sans bouger de son canapé.

Doit-on en conclure que ces algorithmes rendent la supply chain plus intelligente ?

Nos logiciels rendent peut-être la supply chain plus intelligente mais apportent surtout des outils pour vraiment s’appuyer sur l’intelligence de l’utilisateur de nos progiciels, et le rendre plus efficace dans son travail. Nous équipons nos clients avec un outil simple et flexible et effectuons un accompagnement sur la façon de l’utiliser en fonction de leur identité et de leur stratégie. La complexité repose sur nos épaules et non celles des utilisateurs qui se focalisent sur les choix stratégiques et la supervision.