Antonio Abi Saad (Sodexo) : « tout commence par la qualité de la donnée, clé de la confiance »

Comme l’a expliqué Alice Guehennec dans sa propre interview, Sodexo est aujourd’hui un groupe spécialisé dans les services sur sites avec deux métiers : la restauration (66 % du chiffre d’affaires) et le facilities management (34%). Notre chiffre d’affaires est de 24,1 milliards d’euros grâce à nos 426 000 collaborateurs dans 43 pays et 27 000 sites. Chaque jour, nous servons 80 millions de consommateurs dans un esprit d’équipe, un esprit de service et un esprit de progrès.

En tant que Group Chief Tech Data, Digital & Innovation Officer, Alice Guehennec est garante de l’alignement des stratégies IT/Tech/Data avec la stratégie business. Nous sommes plusieurs à lui être rattachés.

Le CIO Thierry Renard est ainsi en charge autant des applications métiers que des infrastructures. Le Chief Digital AI Innovation Officer, Maxime Marembaud, a un champ de compétence clairement défini par son titre. Thomas Dancie, quant à lui, Group Chief Advisory, Governance & Performance Tech Officer.

En tant que Group Chief Data Officer, je suis également directement rattaché à Alice Guehennec. Je suis en charge de trois missions : le pilotage de la plateforme data mondiale (data hub), la définition de la politique et des standards data en s’assurant qu’elles sont adaptées aux besoins et implémentées effectivement et, enfin, mettre les bons talents aux bons endroits.

Au sein de la fonction data, il y a quatre départements. D’abord, le Data Hub. Ce département est en charge du déploiement de la plateforme technologique. Le département Data Product développe nos outils en mode produit. Data Intelligence a comme fonction de mettre en oeuvre et déployer les système d'aide à la prise de décision (BI), augmentés avec de l'intelligence artificielle (IA et GenIA). Enfin, Data Governance définit les politiques datas et les pratiques d’amélioration continue de la qualité de la donnée.

Nos ressources data sont organisées à trois niveaux complémentaires : local, au plus près des opérations pour l’exécution ; régional, avec des équipes responsables de domaines de données déployés à l’échelle mondiale ; et global, qui définit la stratégie, les standards, la gouvernance et le langage commun. L’ensemble s’appuie sur un centre de delivery et de maintenance mutualisé basé en Inde, garantissant cohérence et continuité opérationnelle.

En tant que Group Chief Data Officer, je transforme la donnée en levier de performance et de décision pour l’entreprise, en structurant sa stratégie, sa gouvernance et sa qualité à l’échelle du groupe. J’ai l’obligation de garantir la qualité de la donnée afin de permettre la confiance dans les analyses produites à partir de ces données.

En dehors des classiques données RH ou finances, quelles sont les données exploitées chez Sodexo ? Compte tenu de notre activité, la valeur des données se crée principalement au niveau local, là où elles sont produites et exploitées au quotidien. Il s’agit par exemple de données liées aux opérations de service et de restauration, à la logistique, aux partenaires, aux prestations délivrées ou encore aux consommateurs.

Les données sont créées et utilisées à tous les niveaux de l’entreprise. Mais le vrai enjeu est la confiance dans les informations et les modèles fournis, ce qui implique une vraie qualité des données. Tout commence par la qualité de la donnée, clé de la confiance. Les données permettent en effet d’optimiser les services et de garantir le respect de nos obligations contractuelles.

Depuis 2017, nous avons un partenariat avec Microsoft. Notre plateforme data et nos produits data sont sur cette plateforme. Nous utilisons partout la même plateforme technique mais elle est déployée dans chaque région afin de nous permettre d’être en conformité réglementaire avec les législations de chaque zone.

Notre gèrons plus de 2 700 datasets pour un volume global de plusieurs pétaoctets, le Data Hub est alimenté en continu par l'exécution de plus de 10 000 flux par jour, sous une surveillance étroite via notre dispositif de Data Observability qui garantit une détection proactive des incidents et une fiabilité optimale des données. Une couche sémantique (sous Dremio) est mise à disposition des utilisateurs métiers qui peuvent, de ce fait, utiliser une BI en self service, PowerBI. Pour l’intégration et l’exposition des données, nous utilisons des produits Databricks, Microsoft et Informatica.

Aujourd’hui, notre plateforme est mature. Mais les niveaux d’exigence montent avec les attentes croissantes, l’augmentation des volumes et les demandes de temps réel. Notre plateforme sert autant les besoins analytiques que les besoins transactionnels. L’ERP comme tous les autres systèmes viennent aussi consommer la data via le data hub.

Ils sont tellement nombreux qu’il me serait impossible de tous les donner ! Je vais donner quelques exemples autour de l’IA.

L’IA créé de la valeur quand elle permet de diminuer les tâches répétitives et de prendre des décisions au plus près du site, du terrain. D’une manière générale, la valeur est créée par la combinaison d’outils.

Nous disposons d’un outil d’IA, Menu IA, qui facilite et accélère la conception des menus. On n'opère pas de la même manière aux Etats-Unis et en Inde: les niveaux de fréquentation, les besoins nutritionnels, les recettes, les contraintes clients ou encore les contraintes d’achats alimentaires varient fortement. Cet outil permet ainsi de réduire le temps de conception des menus de plusieurs jours par mois à seulement quelques heures, libérant du temps pour que nos équipes se consacrent davantage à la créativité et à la relation client.

Product Swap facilite la substitution de produits en tenant compte des recettes et des contraintes locales, ce qui nous permets de générer des gains de productivité.

PowerChef vise à prédire la fréquentation de chaque site pour réduire le gaspillage alimentaire.

Bien entendu, l’IAG est utilisée dans de nombreux cas d’usage, tout comme les agents. Il est possible de mettre en place un dialogue avec des agents. L’IA (notamment l’IAG) s’appuie évidemment sur le datahub.

Nous disposons sur certains sites de magasins autonomes. Et nous avons des applications pour soutenir la transition environnementale (par exemple en collectant les mesures de CO² sur sites).

Nous avons trois défis à relever.

Tout d’abord, la donnée doit être gérée comme un actif stratégique commun à toute l’entreprise. A la vue de notre taille et structure organisationnelle, nous restons vigilant pour garantir la qualité de la donnée. Nous devons donc nous assurer d’une bonne gouvernnace de la donnée par région et par domaine. Le responsable d’une région est en charge de cette qualité. La donnée fiable n'est pas un "nice to have", c'est un levier direct de performance : chiffre d'affaires, rétention client et marge.

Nous avons également déployé une plateforme IA dans plusieurs régions. Celle-ci est nécessaire pour mettre en œuvre les cas d’usages IA.

Enfin, nous avons un enjeu humain : l’adoption des outils mis en place pour chaque cas d’usage. L’acculturation de tous les collaborateurs est bien sûr nécessaire. L’attitude data centric doit devenir naturelle pour chacun.

Pour relever ces trois défis, nous pouvons nous appuyer sur trois piliers : la confiance dans la donnée, la plateforme technique et l’adoption par les collaborateurs.

Encore, toujours, la qualité de la donnée ! C’est réellement central.

En deuxième lieu, je citerai le modèle Glocal qui est toujours en déploiement.

Enfin, il faut faire en sorte que la data centricity soit dans tous les changements business, que l’entreprise soit totalement data driven.