Accor : De la Business Intelligence à une Data & AI Factory
#147 - Le zoom, le podcast avec Christophe et sa ressource préférée
Hello,
Bienvenue dans l’édition #147 de la newsletter DataGen ! 👋
L’agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur le déploiement d’une Data & AI Factory
🎙 Le podcast avec Christophe, VP Data chez Accor
📚 La ressource recommandée par Christophe
C’est parti !
📢 Vous connaissez Alteryx ?
L’outil permet aux profils non techniques d’exploiter leurs données.
Il est utilisé par plus de 8000 clients tous secteurs confondus : Telco avec Orange, Banque avec la Caisse d’Epargne mais aussi Pharma, Services financiers, etc.
Jérôme, Customer Success Manager chez eux, est venu en parler dans l’épisode 258. Ils ont également rédigé un guide pratique pour préparer ses données aux cas d’usage IA.
Un immense merci à Alteryx de sponsoriser DataGen. ❤️
🔍 Zoom sur le déploiement d’une Data & AI Factory - 4 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Christophe, VP Data chez Accor, le leader mondial de l'hôtellerie. Christophe pilote les équipes Data et IA de l'activité centrale d'achat du groupe. Cette entité sert bien évidemment les établissements du groupe Accor mais elle a également des clients en dehors du groupe.
Le contexte de départ
Lorsque Christophe arrive il y a 10 mois, l’équipe Data & IA est extrêmement challengée sur la valeur qui est créée.
“Quand tu parles à la boss des Achats, elle te dit : j’investis plusieurs millions d’euros par an dans cette entité data, et au-delà du reporting et des analyses, on a du mal à quantifier la valeur générée.”
Face à ce constat, Christophe décide de faire évoluer le modèle opérationnel de l’équipe. L'objectif est de passer d’une équipe centrée sur le reporting à une équipe qui développe des produits Data et IA.
L’engagement de Christophe
Pour convaincre la direction et rendre tangible la démarche, Christophe s'engage sur des objectifs concrets et mesurables.
“La promesse que j'ai faite en arrivant en mai 2025, c'était de dire qu’au 31 décembre (en 5 mois), on aurait 3 applications qui auraient coûtées maximum 60 000 euros chacune.”
L’identification des 1ers projets
Christophe et son équipe ont décortiqué les process de la centrale d'achat.
“On a parlé à de nombreux opérationnels pour comprendre comment ils bossaient et comment la data et l’IA pouvait s’insérer dans leurs processus de travail. Ça nous a permis d’identifier les segments d’activité les plus porteurs de valeur.”
Ils ont priorisé l’équipe commerciale car c’était le domaine où la Data et l’IA aurait le plus d’impact.
L’objectif était d’aider l’équipe commerciale à augmenter les ventes et acquérir de nouveaux clients.
“Quand tu es dans l’équipe commerciale de la centrale d’achat, tu as environ 10 000 clients déjà en portefeuille. Tu dois développer l’activité auprès de ce portefeuille existant et chercher des nouveaux clients. Par ailleurs, tu es constamment challengé sur un point qui est le prix. La promesse principale d’une centrale d’achat, c’est de faire baisser tes coûts.”
Les 2 premières applications développées
Opportunity Spotter : développer le portefeuille existant
L’application conseille au commercial de prendre contact avec les clients les plus stratégiques de son portefeuille puis identifie les produits à recommander aux clients (viennoiseries, blanchisserie…).
“C’est une application complète avec une interface qui peut être consultée au quotidien sur le terrain depuis son téléphone. Elle repose sur des algorithmes de scoring et de recommandation.”
Price Matcher : prouver la valeur de la centrale d’achat aux clients
L’application estime pour un client donné les économies qu’il va réaliser sur ses achats s’il passe par la centrale d’achat.
“On va pouvoir importer les factures existantes et les matcher avec les produits de notre catalogue pour estimer les économies que le client pourrait faire. Ça permet au commercial de prouver la valeur de la centrale d’achat tout de suite.”
🎙 Le podcast avec Christophe, VP Data chez Accor
On aborde :
Son parcours : Data Scientist, Head of Data en Startup, VP Data chez Accor
Le contexte de départ (cf. zoom)
L’identification des 1ers projets (cf. zoom)
L’engagement fort : 3 applications en 5 mois pour 60k€ chacune (cf. zoom)
Les 2 premières applications (cf. zoom)
L’organisation Data & IA chez Accor
La stack : AWS, Snowflake, dbt, Airflow, Streamlit
Les plus grosses difficultés : maintenir le rythme et scaler sans exploser les coûts
Les prochaines étapes : redesigner les process de développement avec l’IA
“Quand tu multiplies les applications, les coûts augmentent avec la maintenance. On s’aperçoit que la seule issue est de refondre notre chaîne de développement, notamment avec l’IA. Sinon la promesse ne tient plus.”
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📚 La ressource recommandée par Christophe
L'article sur le Data Mesh de Zhamak Dehghani publié chez Martin Fowler
“C’était vraiment l’article fondateur de l’approche. Il m’a beaucoup inspiré, notamment la partie sur l’autonomie.”
🎙 La masterclass pour scaler l’adoption des agents IA
Yoann Benoît est un expert Data, IA et Produit qui a fondé Hymaïa, l’agence spécialisée sur la transformation Data & IA des entreprises. Ils travaillent aussi bien avec des boîtes tech comme Leboncoin et des grands groupes comme Bel.
On aborde les 4 piliers clés :
1/ Outillage (Dust, Plateforme…) : l’importance de l’UX pour faciliter l’usage et la construction des agents
2/ Gouvernance & Leadership : identifier des sponsors dans chaque département et promouvoir l’exemplarité
3/ Formation : un roll-out progressif qui priorise les early adopters et des ateliers pratiques & gamifiés
4/ AI Champions & Product Mindset : créer une communauté de builders et infuser un mindset produit
“Même si ton but est de former tous les collaborateurs, il faut se concentrer au début sur les early adopteurs, c’est à eux que tu veux donner accès le plus vite possible aux bons outils, aux formations les plus avancées, etc. Ce sont eux qui vont incarner le changement et créer un effet boule de neige pour le reste de l’entreprise.”
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PS : Yoann m’a fait une surprise en live, j’ai été très ému, à découvrir à la fin de l’épisode. 🙈