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Deliveroo grossit tellement vite qu'il doit changer d'algorithme

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Pour faire face à l'augmentation vertigineuse du volume de livraisons de repas (multiplié par sept entre le printemps 2016 et 2017), Deliveroo se dote d'un nouvel algorithme de répartition des commandes.

Deliveroo grossit tellement vite qu'il doit changer d'algorithme
Deliveroo grossit tellement vite qu'il doit changer d'algorithme © Deliveroo

Goodbye Louie, welcome Frank ! Début 2017, le géant de la livraison de repas Deliveroo a troqué son ancien algorithme d'allocation de commandes (répondant au nom de Louie) par un tout nouveau, nommé Frank. Sa conception a été dirigée par Mike Hudack, ancien directeur produit de Facebook, arrivé chez Deliveroo en octobre 2016. La société a l'habitude de donner des prénoms pour ses projets internes ; prénoms masculins pour les développements techniques, féminins pour les améliorations opérationnelles (Annie, Mary…)


Frank débarque au moment où Deliveroo enregistre une explosion de son activité. En France, le nombre de commandes a été multiplié par 7,5 entre avril 2016 et avril 2017. Mais dans le même temps, le nombre de livreurs n'a été multiplié "que par" un peu moins de 6 (de 1300 à 7500) et le nombre de restaurants partenaires par trois. Il faut donc optimiser chaque maillon de la chaine logistique et organisationnelle pour tenir la promesse de livrer à temps dans de bonnes conditions.

 

Un algorithme plus prédictif

Là ou Louie dispatchait les commandes de façon relativement basique (le livreur le plus près du lieu de préparation prenait en charge la commande), Frank gère les choses de façon beaucoup plus fine, avec une bonne dose de prédiction. "L'algorithme anticipe mieux : il sait quel livreur est susceptible d'être disponible au moment où la commande est susceptible d'être prête", résume Hugues Décosse, directeur général de Deliveroo France. Ce calcul s'appuie sur une multitude de facteurs, et donc, de données accumulées au fil des mois, portant sur le temps de préparation de chaque restaurant, les conditions de trafic, les pics horaires d'activité… De l'aveu même des équipes du livreur, tout n'est pas encore complètement automatisé : certains paramètres comme la météo ou des événements pouvant impacter le volume de livraisons (sportifs notamment) doivent être entrés "manuellement" dans le système. Mais Deliveroo mise sur l'apprentissage profond et l'exploitation permanente des données pour mettre de l'huile dans les rouages de la livraison, et éliminer les temps morts à chaque étape du processus. La direction technique de Deliveroo, basée dans son siège de Londres, compte embaucher 300 profils techniques rien qu'en 2017, dont une majorité sur l'intelligence artificielle.

 

Temps de livraison optimisé

A priori, ce changement d'algorithme produit les résultats escomptés. Le temps de préparation moyen –incluant les processus de validation et l'attente avant la prise en charge par un livreur - est passé de 16 minutes en début d'année à moins de 10 minutes. Cela a un eu impact sur le temps moyen de livraison, tombé à 26 minutes en moyenne en juin (contre 31 minutes en janvier). Cela permettrait aux livreurs d'effectuer davantage de courses par heure (entre 3,5 et 4 en moyenne par heure avec Frank, contre 3,2 avant). Leur chiffre d'affaires aurait augmenté de 20% entre janvier et mai. Rappelons que depuis août 2016, les livreurs sont payés à la course et non à l'heure. En revanche, Deliveroo ne cherche pas forcément à changer son système "un coursier / une commande / un client" et à regrouper géographiquement les commandes pour optimiser les déplacements de ses livreurs, même si certains bikers peuvent ponctuellement livrer deux courses en un seul déplacement.

 

Editions, un projet "data-driven"

Deliveroo va confirmer sa dimension d'entreprise technologique data-driven avec le lancement prochain d'Editions en France, un projet dans lequel la donnée est un ingrédient essentiel. La start-up localisera des cuisines-relais dans des lieux stratégiques, en poussant très loin l'analyse de l'offre et de la demande locale grâce au big data. Le concept, après avoir testé au Royaume-Uni, doit être lancé en région parisienne à l'automne 2017.

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