Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)
#122 - Le zoom, le podcast avec Benjamin, sa ressource préférée et la vision du CEO d'Airbyte
Hello,
Bienvenue dans l'édition #122 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur la stratégie IA du Groupe Adeo
🎙 Le podcast avec Benjamin, Head of AI chez Adeo
📚 La ressource recommandée par Benjamin
🎙 Le CEO d’Airbyte partage sa vision (Open Source, GenAI, Souveraineté)
C’est parti !
🔍 Zoom sur la stratégie IA du Groupe Adeo - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Benjamin, Head of AI chez Adeo, le leader européen du bricolage qui regroupe notamment les marques Leroy Merlin, Bricoman, Saint-Maclou et Weldom. Le groupe compte 115 000 collaborateurs dans 11 pays.
Une accélération sur le digital et l’IA
Il y a 5 ans, Adeo a initié une transformation digitale majeure portée par leur CIO, Mathieu Grismonprez. Cette transformation s'est notamment concrétisée par le déploiement d'un site e-commerce unifié pour toutes les marques dans tous les pays.
Et début 2024, il y a eu une accélération spécifiquement sur la partie IA avec une nouvelle stratégie en 3 piliers.
Une IA pour tous
“L'objectif est de donner accès à chaque collaborateur à des outils d'IA, qu'il s'agisse d'IA générative ou d'IA intégrée dans les outils du quotidien.”
Une IA qui nous ressemble
“Un comité éthique a été mis en place, regroupant les RH, le juridique et le digital pour s'assurer que les IA développées correspondent aux valeurs de l'entreprise.”
Un focus par ligne métier
“On se concentre sur les 2-3 lignes métiers principales car il ne faut pas se perdre en termes d’efficacité.”
Les cas d'usage principaux
Lorsque Benjamin prend son poste de Head of AI, la première étape est de cartographier l’ensemble des cas d’usage existants dans toutes les BU et toutes les marques du groupe.
Parmi les 200 cas d'usage identifiés, 2 domaines se distinguent particulièrement :
Le commerce
- Optimiser le référencement produit dans les magasins (en analysant les performances des lignes de produits et en les comparant avec d’autres magasins similaires).
- Recommander les bons produits sur le site e-commerce (avec un moteur de recommandation)
La supply chain
- Identifier les erreurs sur les données des stocks (pour que les équipes sur le terrain puissent vérifier et corriger)
- Identifier le surstock
"On a commencé par cataloguer tous les cas d’usage. Puis on a suivi les phases assez classiques de Proof of Concept, de Minimum Viable Product et d’industrialisation. Lorsqu’un cas d’usage fonctionne bien sur une Business Unit (ex : Leroy Merlin France), on le déploie à l’international".
La stack IA générative chez Adeo
L’une des responsabilités de Benjamin en tant qu’Head of AI du Groupe est de construire les plateformes et les solutions techniques sur lesquelles vont reposer l'IA. Et à ce titre, il va tester toutes les nouvelles technologies.
Pour les projets IA générative, Adeo s'appuie sur Gemini (Google) comme partenaire principal.
Cependant, même s’ils ont une préférence pour Gemini, ils continuent de tester d’autres modèles et sont ouverts à les utiliser en fonction des besoins.
“Par exemple, certains développeurs aiment beaucoup Claude ou les modèles d’OpenAI, donc on leur fournit des accès. On teste également les modèles de Mistral.”
🎙 Le podcast avec Benjamin, Head of AI chez Adeo
On aborde :
Une accélération sur le digital et l’IA (cf. zoom)
Son rôle de Head of AI et ses 3 missions principales
Première étape : cartographier les 200 initiatives IA existantes
Les cas d'usage principaux : Commerce et Supply (cf. zoom)
L'approche MVP et la définition des phases
La stack IA générative d’Adeo (cf. zoom)
Les plus gros challenges : gouvernance de l’IA et cohérence globale
Les prochaines étapes : déploiement international, LLMOps, agentique
“Tous les vendeurs de solutions mettent des features IA dans les produits qu'on utilise déjà. Et ça peut vite devenir compliqué d’un point de vue financier, sécurité et cohérence globale du système d'information.”
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📚 La ressource recommandée par Benjamin
Le blog de Philip Schmidt, chercheur chez DeepMind (ex-Hugging Face)
"C'est un chercheur de DeepMind qui était chez Hugging Face, il fait des analyses de modèles concrètes et pragmatiques.”
🎙️ Le CEO d’Airbyte partage sa vision (Open Source, GenAI, Souveraineté)
Dans ce 2ème épisode de la semaine, j’ai reçu Michel Tricot, CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion moderne leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars pour une valorisation à 1.5 milliards de dollars.
On aborde :
La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source
Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents
L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering
L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté
“Avec les GenAI, on est capables d’extraire de la structure à partir de données non structurées. C’est-à-dire qu’on arrive à tirer de l’information à partir de données silencieuses et statiques. Ça, c’est complètement révolutionnaire.”
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