Après des années à absorber une croissance hors norme, Cabaia veut désormais franchir un nouveau cap dans le pilotage de sa supply chain. Avec quelque 2 500 références actives distribuées entre e-commerce, boutiques et wholesale, la marque cherche notamment à mieux structurer ses données et ses outils.
En charge des sujets de transformation, d’outillage et de process, François Danel regarde désormais du côté de l’intelligence artificielle. Mais avant de faire entrer l’IA dans son pilotage, Cabaia doit composer avec une supply chain devenue plus complexe. En 2025, l’e-commerce représentait 45 % de l’activité, contre 26 % pour le retail et 28 % pour le wholesale. Trois canaux au poids relativement proche, auxquels il faut allouer les stocks en fonction de besoins différents.
Pour François Danel, c’est précisément à ce niveau que se situe aujourd’hui une partie de la difficulté. « Le schéma logistique reste assez simple. La complexité est davantage liée aux trois canaux qui pèsent à peu près le même poids. Les allocations de stocks commencent, elles, à devenir très compliquées », explique-t-il.
Côté organisation, le planning réunit environ six personnes, auxquelles s’ajoutent sept à neuf collaborateurs en logistique et transport. Cabaia s’appuie également sur un site logistique unique à Chartres, d’environ 12 000 à 13 000 m².
" Il va falloir que le système soit fiable, parce que sinon il n’y aura pas de confiance. Et s’il n’y a pas de confiance des utilisateurs, il n’y aura pas d’usage. Réussir à intégrer ces outils dans les process de l’entreprise, ce n’est vraiment pas évident "
Dans cette organisation, François Danel voit un premier terrain d’application pour les agents IA : faire le lien entre des informations qui ne sont pas toujours formulées ou stockées de la même manière. Une date de lancement communiquée par le marketing pour un thème peut, par exemple, devoir être traduite en dates de lancement pour chacune des références concernées. Et François Danel de préciser : « Les agents peuvent jouer un rôle de facilitateur en captant des informations non structurées pour alimenter une base de données. Mais la tâche confiée à l’agent doit être bien identifiée et relativement simple pour éviter les phénomènes d’hallucination ».
Des usages concrets
Chez Cabaia, l’expérimentation a aussi permis d’écarter certains scénarios. Les premiers tests ont notamment montré les limites de l’IA lorsque les missions confiées sont trop larges ou difficiles à encadrer. François Danel poursuit : « J’ai abandonné l’idée de déléguer toutes mes tâches quotidiennes à l’IA : les instructions sont trop floues et ne peuvent pas couvrir tous les cas. En revanche, nous l’utilisons pour transformer des vidéos tutorielles en documents et alimenter beaucoup plus efficacement notre base de processus et de tutoriels. »
L’objectif est notamment de constituer une documentation plus facilement exploitable par les équipes. Cette base doit ensuite pouvoir être interrogée par les collaborateurs à travers une IA capable d’assurer un premier niveau de support sur les outils utilisés dans l’entreprise. Plutôt que de chercher à déléguer des missions très larges à un agent, Cabaia privilégie désormais des tâches mieux délimitées, pour lesquelles le résultat peut être davantage maîtrisé.
Le défi de la donnée
Cette recherche de maîtrise renvoie directement à la qualité des données. Chez Cabaia, la construction d’indicateurs fiables peut encore être freinée par des informations difficiles à structurer ou à maintenir à jour. Un enjeu particulièrement sensible pour le pilotage des stocks et des opérations. Pour François Danel, la fiabilité du système constitue surtout une condition indispensable à l’adoption de ces nouveaux outils par les équipes : « Il va falloir que le système soit fiable, parce que sinon il n’y aura pas de confiance. Et s’il n’y a pas de confiance des utilisateurs, il n’y aura pas d’usage. Réussir à intégrer ces outils dans les process de l’entreprise, ce n’est vraiment pas évident », souligne-t-il.
Cabaia s’appuie aujourd’hui sur Microsoft Dynamics comme ERP, tandis qu’Excel et Power BI restent présents dans plusieurs outils supply. L’IA ouvre désormais une autre piste : permettre aux équipes de développer plus rapidement des applications adaptées à leurs besoins.
Pour les processus qui doivent répondre à des règles précises et stables, Cabaia ne mise pas nécessairement sur des agents autonomes. L’entreprise utilise plutôt l’IA pour développer des outils répondant à des besoins précis. Sur les prévisions, Cabaia n’en est en revanche pas encore au stade de l’utilisation de l’IA. François Danel détaille : « L’IA nous permet de coder des applications qui vont beaucoup plus loin qu’Excel ou Power BI en matière de précision et de volume de données traitées. À partir du moment où la donnée est bien structurée, nous pouvons développer en quelques jours des outils de type APS qui correspondent précisément à notre besoin », conclut-il.
