Fournir la meilleure plateforme pour piloter la performance vers une supply chain autonome, telle est l'ambition de Vekia. La startup française édite une solution innovante, en mode SaaS, basée sur l'Intelligence artificielle. Après avoir séduit les retailers, Vekia élargit désormais ses horizons et souhaite améliorer la gestion et les approvisionnements de toutes les entreprises.
Disposer toujours du bon produit, au bon endroit et au bon moment, et satisfaire - voire anticiper - les demandes des clients… Le Graal de tout retailer, mais aussi des industriels et opérateurs de réseau, de plus en plus séduits par Vekia, jeune pousse qui optimise et automatise la supply chain avec des solutions basées sur le Machine Learning.
L’IA, une évidence pour le fondateur de Vekia, Manuel Davy, ancien chercheur à Cambridge et au CNRS et spécialiste de l’apprentissage automatique. En 2008, il réalise que les résultats qu'il obtient dans son laboratoire peuvent intéresser "le monde réel" et décide de créer son entreprise. Il l'implante à Lille, place-forte de la logistique et de la distribution, et propose des prestations de conseil aux grands groupes de la région.
Premiers contrats, première levée de fonds… Et premiers couacs. Car la belle histoire de Vekia est aussi celle d'une renaissance. "Nous avons mis un peu de temps à trouver le bon business model ; nous étions peut-être trop en avance de phase", se souvient Fabien Barrois, Chief Marketing Officer de l'entreprise.
En 2017, un deuxième tour de table (12 millions d'euros) s'accompagne d'un recentrage de Vekia. La société "réduit la voilure", adapte son business model et repart sur de bonnes bases. Autour d'un constat : la supply chain est cruciale pour nombre d'entreprises, mais si les process se modernisent, "les opérations, le réapprovisionnement et les outils métiers restent très archaïques", selon Fabien Barrois. "Les retailers concentrent leurs efforts sur les magasins plus que sur le back office. Faciliter l'expérience utilisateur, par exemple, est un peu LE sujet du moment. Mais si vous n'avez pas le produit disponible au bon endroit, au bon moment, ou que vous finissez par jeter 50% du stock, vous aurez un problème…"
"Nous rendons la supply chain plus efficace, plus automatique et plus écologique"
Vekia souhaite donc accompagner les entreprises vers la supply chain optimisée et autonome. La jeune pousse déploie sa solution en mode SaaS, "indispensable pour bien travailler les algorithmes et assurer la puissance de calcul et la scalabilité". Les clients bénéficient de quatre fonctions : optimisation des stocks, prévision de la demande, automatisation des approvisionnements et Advanced Analytics.
"Nous adressons aujourd'hui deux principaux chantiers", précise Fabien Barrois. "L'humanisation de la supply chain, c’est-à-dire automatiser les tâches rébarbatives et dégager du temps pour des missions à plus haute valeur ajoutée autour du pilotage de la supply. Et la volonté de rendre celle-ci plus écologique et plus efficace. L'objectif est d'évoluer vers le flux tendu pour éviter le gaspillage, le surstock et les pertes."
Pour cela, Vekia s'appuie sur des systèmes d’IA capables de gérer les stocks de manière très fine, dans chaque point de vente, chaque entrepôt et pour chaque référence. Tandis que le Machine Learning aide à optimiser les flux en prévoyant la demande et en gérant les approvisionnements. Les entreprises clientes peuvent ainsi anticiper les ventes, optimiser la livraison et réduire les coûts de stockage.
"Les performances sont indéniables et les résultats accessibles de manière lisible, claire et ergonomique. Vous obtenez un niveau de lecture BI (Business Intelligence) qui reprend les principaux KPIs des clients ; et un niveau plus opérationnel, avec des indicateurs très précis. Donc un pilotage décisionnel et opérationnel sur une même interface."
Stocks réduits, coûts diminués et meilleure disponibilité des produits
Vekia séduit désormais de nombreux clients. Si le retail demeure le cœur de son activité – avec quelque 40% du chiffre d’affaires – Vekia a identifié deux autres cibles : le Field Services Management et l’industrie, avec des solutions qui répondent aux spécificités opérationnelles, commerciales et de sécurité de chacun de ces marchés.
Engie Home Services, leader français de la maintenance et de l’installation d’appareils de chauffage et de ventilation, a été séduit par la possibilité "de ne plus subir la supply chain mais de la piloter de bout en bout". La solution de Vekia lui permet d'intégrer une multitude de données (contraintes fournisseurs, coûts de transport, prix des pièces, etc.) et assure des approvisionnements optimaux, avec des prévisions 12 semaines à l'avance. L'IA aide aussi à gérer le stock (plus d'1,5 million de références) depuis les entrepôts jusqu'aux agences puis aux camionnettes, en tenant compte des contraintes de dimensionnement dans les véhicules. Résultat : des stocks en baisse de 10% mais avec une meilleure disponibilité des pièces et des coûts de transports diminués d'environ 15%. "Plus," selon Fabien Barrois, "un impact direct sur l'empreinte carbone, la productivité des techniciens et la satisfaction client".
Des bénéfices qui ont aussi séduit des entreprises des secteurs pharmaceutique, alimentaire, de l'ameublement et de l'industrie automobile. "Pour nous, il s'agit toujours de gestion de pièces, de stocks, de réseaux de distribution, avec plus ou moins de paramètres à prendre en compte, plus ou moins de données exogènes (démographie, calendrier événementiel, etc.) à intégrer. Puis on pioche dans notre bibliothèque d'algorithmes, pour choisir le plus adapté, et on assure le fine-tuning jusqu'à répondre parfaitement à la demande", explique Fabien Barrois.
5 prérequis pour se lancer
Le recours à l'Intelligence artificielle se double d'une méthodologie éprouvée, "PPDA" : People, Process, Data, Algorithme. "Tout le monde s'attache à Data et Algorithme, mais People et Process sont pour nous tout aussi importants. Un projet d'IA ne peut marcher que si on réussit à embarquer les équipes. Nous travaillons donc beaucoup sur l'accompagnement des équipes opérationnelles comme des équipes dirigeantes, en amont puis tout au long du projet."
Tout projet est pris en charge côté Vekia par un binôme composé d'un Customer Success Manager et d'un Data Scientist. L'entreprise s'appuie aussi sur un NPS pour s'assurer de la satisfaction client et vérifier que toutes ses équipes sont embarquées. Avec l'expérience, les équipes de Vekia ont identifié cinq prérequis pour une entreprise souhaitant optimiser et automatiser sa supply chain :
- Avoir une vision, une ambition et garder en tête l'enjeu, l'intérêt réel de l'IA, au-delà du buzzword ;
- Être – ou s'engager - dans une dynamique de transformation digitale de l'entreprise ;
- Posséder de la data exploitable, qui pourra être enrichie par les données marketing ou commerciales et autres données internes ;
- Identifier un use-case précis. Un supermarché cherchera par exemple à améliorer l'approvisionnement et à limiter les rebuts de son rayon frais ;
- S'appuyer sur une équipe dédiée et pouvoir embarquer les opérationnels.
De son côté, Vekia poursuit sa croissance. Avec quatre objectifs principaux : "solidification de la plateforme dans un environnement Saas ; consolidation des équipes ; développement et accélération commerciale ; maintien de la satisfaction client".
La jeune entreprise est aujourd'hui établie à Lille et Paris, où elle occupe des bureaux à Station F au sein de l’IA Factory de Microsoft. Et souhaite continuer de grandir tout en restant fidèle à sa " mission d'origine, tournée vers l'impact positif de la technologie", selon Fabien Barrois. L'entreprise a défini cinq valeurs "de manière collaborative" : esprit d'entrepreneur (visionnaire et enthousiaste) ; esprit d'équipe ; fun ; éthique ; et être ambitieux tout en restant humble.
"Nous avons créé un produit extrêmement performant, intéressant d'un point de vue technologique, avec des algorithmes qui font économiser des millions d'euros aux entreprises et un impact positif direct sur l'environnement et sur l'humain," sourit Fabien Barrois. "Autant continuer à le développer, non ?"
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