Chez LVMH, la data et l'IA n'ont pas pour but de se substituer à la créativité et à l'émotion des designers. Tous deux "sont au service de la performance de la stratégie omnicanale et de l'excellence opérationnelle", assure Franck Le Moal, directeur IT et technologie du groupe. Pour concrétiser cette vision, LVMH s'est doté d'une data factory de 60 à 70 collaborateurs, intégrant elle-même une IA factory. Aux côtés de spécialistes de la donnée et du machine learning, la moitié de l'effectif est constitué d'experts business. Les deux profils, technique et métier, œuvrent main dans la main au service d'une feuille de route commune. Une spécificité qui a permis d'aboutir en moins de trois ans à l'industrialisation de 200 cas d'usage répliquables par chaque enseigne du groupe.
"Dans l'e-commerce, notre objectif était de tendre vers une expérience de relation personnalisée au plus proche de celle des boutiques", explique Anca Marola, group chief data officer de LVMH. Résultat : 80% des clients des sites marchands interagissent désormais avec des services d'IA. "Ils leur prodiguent des recommandations de look, de style, de produits ou de services en fonction de leurs comportements et de leurs préférences", détaille Anca Marola. Même logique du côté des magasins. Une majorité des 45 000 conseillers orientés vente et beauté de LVMH bénéficie, via leur application de clienteling, de recommandations de produits pour chaque client. Une dizaine de maisons utilisent cet assistant intelligent en boutique, parmi lesquelles Sephora, Louis Vuitton, Christian Dior Couture, Fendi, Céline ou encore Bulgari. En fonction de l'arrivée de nouvelles collections et d'événements qu'ils organisent, les points de vente s'aident en outre de l'IA pour identifier les clients susceptibles d'être intéressés par ces initiatives.
Au-delà de la gestion de la relation client, LVMH capitalise sur la donnée et l'IA pour optimiser chaîne logistique, gestion opérationnelle et fabrication. "Nous y recourons pour mieux prédire les flux de production et les stocks, notamment sur les articles de longue traine… L'intelligence artificielle nous permet d'atteindre un taux de prédiction de 10 points plus précis qu'auparavant", se félicite Anca Marola.
Quant aux plateformes logistiques de LVMH, elles sont de plus en plus robotisées. C'est notamment le cas du principal entrepôt de la maison Bulgari, où des robots pilotés par une IA sont déployés pour améliorer l'agilité et la sécurité des process. Côté contrôle qualité, la vision par ordinateur identifie les imperfections. Le machine learning intervient aussi dans l'aide à la définition du marchandising et des assortiments produits, et dans l'analyse de l'impact des actions en matière environnementale.
"L'objectif est d'amplifier la maitrise de l'utilisation de la data par nos différents métiers : marketing, retail, supply chain, manufacturing…"
Si elle ne les remplace pas, l'IA se met néanmoins au service des équipes de design. En amont du processus créatif, elle analyse les réseaux sociaux pour décrypter les tendances émergentes en matière de produits et ainsi jouer un rôle d'inspiration. En aval, elle modélise les prix en fonction des historiques. Idem sur le front de la projection des dépenses de production. "Par définition, les produits créatifs sont complexes et leurs coûts pas simples à cerner. Grâce à l'IA, nous réalisons ces prédictions de manière plus précise, et beaucoup plus rapidement. L'IA permet par exemple aux équipes produits d'estimer la dépense de fabrication d'un sac en quelques minutes, contre quelques semaines précédemment", constate Anca Marola.
Principal enjeu de LVMH pour les mois à venir ? Faire en sorte que tous ses métiers s'approprient la data et IA à l'échelle de l'ensemble du groupe. En vue de relever ce défi, l'entreprise de luxe s'est dotée d'une data academy. Portée par la data factory en collaboration avec la DRH, elle a permis de former 900 et 1 000 collaborateurs à la data durant les 16 derniers mois. "L'objectif est d'amplifier la maitrise de l'utilisation de la data par nos différents métiers : marketing, retail, supply chain, manufacturing…", note Franck Le Moal. L'académie se compose de plusieurs briques : une data school pour former les équipes, un data cloud pour animer le partage de bonnes pratiques, sans oublier un data summit dont l'édition 2022 se tient ces 15 et 16 novembre. L'événement regroupe pour la première fois 300 salariés de LVMH. Parmi lesquels l'ensemble des directeurs des départements métier, depuis la finance jusqu'à la gestion de la relation client en passant par la supply chain, le marketing et les RH… Le défi étant que chacun s'approprie la data et l'IA, en vue de les intégrer à leur feuille de route produits.
En termes d'orientations technologiques, la LVMH Data Factory a fait le choix d'adosser sa data plateforme au cloud de Google. Côté IA, le groupe a retenu la plateforme de machine learning du français Dataiku. Dans l'IT et le digital, 300 postes sont actuellement ouverts au sein du groupe dont environ la moitié pour des postes data : data scientist, data engineers, data analyst, data program manager, data architect… Chez LVMH, le passage à l'échelle de la data et de l'IA est en marche.
Chez LVMH, la data et l'IA n'ont pas pour but de se substituer à la créativité et à l'émotion des designers. Tous deux "sont au service de la performance de la stratégie omnicanale et de l'excellence opérationnelle", assure Franck Le…
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