Pouvez-vous nous présenter Promod ?
Promod est une entreprise familiale du Nord de la France, qui opère dans le prêt à porter féminin depuis 1975.
Nous avons aujourd’hui 400 magasins, essentiellement en France avec une présence en Belgique, au Luxembourg, en Suisse et dans les COM. Sur le web, nous sommes également présents en Italie, Pologne et Allemagne. Les magasins franchisés représentent environ le tiers des boutiques, le solde étant des succursales.
Nos 2500 collaborateurs nous permettent de générer 380 millions d’euros de chiffre d’affaires.
Comment est organisée l’IT ?
L’IT est pilotée par le siège même s’il peut exister quelques petits projets menés par les franchisés. La direction transformation et IT de Promod est directement rattachée à la direction générale. Elle a, comme son nom l’indique, le rôle d’une DSI classique et aussi celui de la transformation mêlant IT et organisation. Les départements data et cybersécurité lui sont rattachés.
Quelles sont les grandes lignes de votre architecture ?
Notre architecture est hybride mais nous avons beaucoup d’outils développés en interne. Notre ERP est maison. Notre WMS est maison. L’e-commerce est maison. Toute la data est donc chez nous. Le système de caisse était jadis maison mais est aujourd’hui hybride.
Cette approche nous permet de construire des systèmes personnalisés qui collent exactement aux envies de l’entreprise.
Technologiquement, nous avons beaucoup de Java, de bases Oracle et MongoDB ainsi qu’une plateforme data sur le cloud Google avec Big Query.
En quelle mesure Promod est-elle une enseigne « data driven » ?
Nous avons notre patrimoine data à disposition chez nous. C’est très bien. Mais cela a comme conséquence de nous faire gérer des bases de données assez monstrueuses. De ce fait, nous avons des sujets de simplification de l’accès à la donnée.
Notre self-BI reste complexe car elle nécessite de requêter en SQL. Concrètement, créer un tableau de bord supposait de passer par l’équipe data. Or, quand on travaille sur un entrepôt de données, l’objectif est bien de favoriser l’exposition et ainsi l’usage des données. Mais il fallait aussi faire du ménage : certaines données avaient plus de 30 ans !
Pourquoi avoir lancé un projet d’accès accéléré à la data par l’IA ?
Nous voulons libérer l’accès à la donnée grâce à l’IA. Nous avons commencé notre réflexion autour de ce sujet il y a un peu moins d’un an.
Pourquoi avoir choisi Myriade dans ce cadre ?
Aider une jeune pousse locale de notre région nous tient bien sûr à cœur. De plus, nous connaissions le fondateur de Myriade avec qui nous avions déjà travaillé et nous étions donc dans un climat de confiance. Nous avions déjà testé d’autres approches mais nous avons apprécié chez Myriade la simplicité d’usage et la possibilité de co-construire l’outil.
Nous avons une culture du fait-maison et cela donne envie de co-construire. C’est une approche que nous avons d’ailleurs avec les rares éditeurs avec qui nous travaillons.
Promod était parmi les premiers clients de Myriade.
Concrètement, que faites-vous avec la solution de Myriade ?
A terme, l’objectif est de permettre aux métiers d’interroger nos données en langage naturel.
À ce stade, l'outil a été déployé au sein de la DSI, où il a rapidement trouvé sa place dans le quotidien des équipes. Il permet tout d'abord d'interroger en langage naturel nos bases de connaissance de maintenance : les collaborateurs accèdent instantanément aux informations utiles pour diagnostiquer et résoudre un incident, ce qui se traduit par une meilleure réactivité du support informatique et une prise en charge plus rapide des pannes.
L'IA nous aide également à contrôler la cohérence des données entre nos différents systèmes et à en vérifier la qualité. Les écarts sont détectés plus tôt et corrigés plus vite, ce qui fiabilise l'ensemble de nos traitements et limite les anomalies en aval.
Enfin, elle nous accompagne dans l'optimisation de nos requêtes. Cet usage, plus technique, a un impact très concret pour les utilisateurs : les temps de réponse des applications et des traitements sont réduits, et les performances globales de notre système d'information s'en trouvent améliorées.
Nous avons créé un agent IA logistique pour détecter des problèmes sur la logistique des commandes alors que, auparavant, il fallait exécuter une requête SQL. Nous vérifions avec un autre agent la bonne application de notre politique commerciale.
En fait, Myriade nous permet de travailler plus vite et plus simplement.
L’outil pourrait faire de la datavisualisation mais nous ne jugeons pas cet usage pertinent : d’autres outils peuvent faire la même chose sans consommer de tokens. Notre idée est plutôt d’utiliser l’IA pour fouiller nos datas et trouver des réponses lorsque nous avons des anomalies à résoudre ou lorsque nous cherchons à prendre une décision éclairée.
Mais il n’y a pas de magie : pour permettre des cas d’usages avancés (comme les projections), il faut améliorer la couche de contexte. C’est aussi la raison pour laquelle nous avons commencé le déploiement au sein de la DSI.
Comme ça reste de l’IA et que le déploiement est récent, nous contrôlons encore les résultats.
Techniquement, comment avez-vous implémenté Myriade ?
Myriade est, chez nous, un progiciel installé on premise. La plateforme est basée sur des agents IA qui analysent le patrimoine data pour que d’autres agents puissent répondre aisément et donner des réponses justes.
Le modèle économique est un prix de licence de la plateforme avec un prix à l’utilisateur qui comprend une enveloppe de tokens.
Quelles sont les perspectives du projet ?
Nous constatons un véritable enthousiasme autour de la solution. Il y a plein d’envies, plein d’idées et il nous faut choisir.
Il nous faut clarifier à quoi nous voulons utiliser la solution. Si on l’utilise pour tout et n’importe quoi, ce n’est pas très économe ou responsable. Il nous faut choisir les bons cas d’usages métier, par exemple pour l’optimisation des réapprovisionnements.
Puis nous passerons d’une IA qui répond à une question à une IA proactive, qui pourra analyser en continue afin d'accroître l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale.
