Carrefour: Industrialiser les produits Data & IA dans les supply chains du retail

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Le défi

À l’échelle d’un grand groupe de distribution, de petites inefficacités de la supply chain peuvent engendrer des coûts opérationnels importants. Prévision de la demande, disponibilité des produits, optimisation des palettes et gestion des stocks exigent de coordonner de grands jeux de données, des règles métier complexes et des systèmes opérationnels. Le défi était de transformer des capacités analytiques en produits fiables et réutilisables, capables d’apporter des améliorations mesurables.

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Ma contribution

J’ai porté les initiatives d’IA et d’analytique au sein de l’Analytics Factory, en traduisant les besoins de la supply chain en feuilles de route produit et en coordonnant la livraison entre équipes métier et techniques, à la tête d’une mission ML/MLOps de 10 personnes.

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L’approche

• One Demand développer des capacités d’analyse de la demande pour soutenir la prévision et les décisions de supply chain.
• Max Hauteur Palette travailler sur l’optimisation de la hauteur des palettes pour améliorer la logistique et l’usage des capacités de transport et de stockage.
• Analytics Factory structurer la livraison de produits data réutilisables et accélérer la collaboration entre équipes métier et ingénierie.
• Leadership produit prioriser les cas d’usage selon leur valeur métier, leur faisabilité opérationnelle et les résultats attendus.
• Amélioration continue s’appuyer sur des indicateurs opérationnels pour orienter les itérations produit et mesurer la création de valeur.

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Impact business

Amélioration de l’indicateur opérationnel de taux de service rapporté, associée aux initiatives de supply chain. Ce travail a montré comment la gestion de produit IA peut relier des systèmes analytiques à des résultats opérationnels mesurables à l’échelle de l’entreprise.

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Ce que j’ai appris

Un produit IA réussi se mesure aux indicateurs métier qu’il améliore, pas à la complexité de ses algorithmes.