Les Data Translators de Carrefour rouages essentiels du passage à l’échelle
Carrefour s’est engagé sur la voie du passage à l’échelle grâce à une organisation 4-in-the-box et un réseau de 100 Data Translators positionnés en proximité du métier.
La maturité Data & IA d’une entreprise est le résultat d’un cheminement et d’expériences plus ou moins concluantes. Chez Carrefour, la bascule s’est opérée en 2019 à l’initiative d’un nouveau plan stratégique. L’ambition du groupe était de s’engager sur des usages avancés de l’analytics et de l’intelligence artificielle.
A cette fin, le distributeur signait un partenariat avec Google, son fournisseur cloud. Ensemble, les deux firmes mettaient sur pied le Carrefour Google Lab. Son but est simple : tester et identifier les verticales métiers offrant du potentiel en termes de création de valeur au travers de la Data & Analytics.
Des solutions scalables sur tous les formats de magasins
Le second objectif, en découlant, était d’entamer le travail d’acculturation et ainsi d’encourager les métiers à s’emparer du sujet. Le Lab s’est traduit par de premiers cas d’usage, comme l’optimisation de l’assortiment des magasins de proximité.
Les projets Data & IA sont, grâce à ces premiers aboutissements, devenus concrets pour les métiers. Un obstacle demeurait cependant, signale lors du Hub Arnaud Grojean, le Chief Data & Analytics Europe de Carrefour.
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Le Lab restait un dispositif adapté à l’expérimentation. “Impossible de passer à l’échelle et donc de générer un niveau d’impact visible au niveau d’un compte de résultat”, résume le CDO. Carrefour a ainsi dû passer à un nouveau schéma rendant possible l’industrialisation.
Le défi n’est pas mince cependant. Arnaud Grojean rappelle que Carrefour, c’est une activité dans huit pays dans le monde (Europe et Amérique du Sud) au travers d’environ 15.000 magasins dont 6.000 en France.
Le nombre est un facteur de complexité, mais moins que la diversité de ces boutiques. En effet, leur taille varie de l’hypermarché de 20.000m2 jusqu’au Carrefour Express de 50m2. S’y ajoutent en outre de multiples services e-commerce.
“Lorsqu’on construit des solutions, il faut parvenir à les scaler sur l’ensemble de ces formats, qui ont évidemment des problématiques très différentes et nécessitent des approches un peu adaptées”, résume le Chief Data & Analytics.
Un centre d’excellence de 200 experts et 50 modèles en production
Autre défi de taille : l’effectif de Carrefour avec 300.000 collaborateurs dont 100.000 environ en France. Or, cette population se compose d’une variété de profils et de niveaux de sensibilisation à la Data. De quoi donc sérieusement complexifier la démarche d’acculturation à l’échelle du groupe.
Le géant français de la distribution peut toutefois aussi compter sur des atouts sérieux, à commencer par son patrimoine de données. Ce dernier se compose notamment de 10 milliards de transactions historisées sur trois ans.
“Ces données, nous pouvons les exploiter de manière simple. Elles sont la matière première de nos solutions”, déclare Arnaud Grojean. Mais ce capital est également un “asset unique” mis à contribution pour attirer des professionnels de la Data.
Ses données, Carrefour a appris à les traiter et à les valoriser auprès de tiers, des marques et industriels, par le biais de la construction d’une entité dédiée au retail média, Carrefour Links. Le distributeur fournit dans ce cadre des services d’analyse payants.
“Le niveau de qualité doit donc être irréprochable”, indiquait son CTO lors du salon Big Data 2022. Mais Carrefour exploite aussi ses données pour ses propres besoins. Pour cela, elle s’est dotée au niveau groupe d’un centre d’excellence d’un peu plus de 200 personnes (Data Analysts, engineers, scientists…).
Début juin 2024, les équipes Carrefour affichaient un bilan de 50 modèles en production - et l’ambition d’étoffer ce catalogue au cours des prochaines années. Surtout, l’entreprise opère désormais des solutions à l’échelle.
Méthode produit 4-in-the-box et Data Translators
Parmi celles-ci, le CDO Europe de l’enseigne cite notamment un modèle d’optimisation de l’assortiment (30.000 références) pour tous ses magasins. Et à chacun son propre assortiment idéal. Amélioration de la logistique, réduction des gaspillages alimentaires, optimisation des promotions et des passages en caisse… Carrefour déploie.
Pour industrialiser, le distributeur a dû agir au niveau de la stack technique, des compétences expertes et de la Culture. Dans ce domaine, trois axes sont mis en avant : un fonctionnement projet en mode produit ou le 4-in-the-box inspiré par Walmart - et aussi appliqué par Decathlon.
Pour former et sensibiliser, et aussi pour donner l’impulsion en interne, Carrefour a démarré par le sommet de l’organigramme. Avec Data4Exec, il a formé au sein de HEC, sur deux jours, le Top 200 des managers du groupe.
En parallèle, Carrefour propose à ses salariés plusieurs niveaux de formation. Le système s’inspire des couleurs au judo. Ainsi, le premier échelon, c’est la ceinture verte. Ces dispositifs sont certes nécessaires, mais pas suffisants pour un passage à l'échelle réussi.
Pour Arnaud Grojean, plusieurs challenges se mettent en travers de la route. Les surmonter supposait notamment de réunir expertise Data &IA, mais aussi une bonne compréhension du métier, en particulier durant les phases de cadrage et de discovery.
“Il fallait réussir à créer le trait d’union entre le métier et l’expertise en data science”, mentionne le CDO. Gérer l’équilibre entre transformation sur le temps longs (dans une logique produit) et adresser les urgences du business n’est pas chose simple non plus.
100 Translators dédiés par verticale métier
Enfin, il est capital d’autonomiser le métier tout en maintenant le niveau d’excellence. La réponse de Carrefour à ces challenges, c’est le modèle “Hub & Spoke”. Il combine centralisation et décentralisation. Pour cela, sont associés le centre d’excellence et des fonctions qui en “débordent un peu”.
Chez le distributeur français, ces fonctions sont des Data Translators. Ils sont une centaine dédiés par verticale métier. Selon Arnaud Grojean, le Data Translator est le maillon central du dispositif. Il réunit à la fois des compétences de data analyse, de data science et de product owner data.
“C’est parce que le Data Translator est au contact au quotidien avec les métiers qu’il amène la vision du métier, ses besoins et la bonne manière de les traduire techniquement lors de ses discussions avec les data scientists”, défend le CDO.
“Sans ce maillon là, nous n’arriverions pas à construire ces solutions à l’échelle et avec le niveau de pertinence qui est le nôtre”, poursuit-il. Cette organisation, avec des fonctions intermédiaires, est également déployée par Decathlon - qui a aussi pris le parti de spécialiser ses Data Analystes.
Chez le distributeur d’articles de sport comme chez Carrefour, “ce n’est pas la fin de l’histoire.” L’enseigne de la grande distribution n’en a en effet pas terminé. “il faut qu’on déploie ce modèle dans tous les pays. Et en termes de périmètre et de cas d’usage, nous avons encore beaucoup à faire”, reconnaît Arnaud Grojean.
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