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[NRF 2017] Comment le lillois Vekia optimise les stocks grâce à 10 ans d'expertise en IA

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Alors que le CES de Las Vegas vient de fermer ses portes, une autre grand-messe se prépare outre-Atlantique, celle de la distribution. Le NRF Retail’s BIG Show, qui se tiendra à New York du 15 au 17 janvier prochain, devrait ainsi attirer plus de 30 000 visiteurs et plus de 3000 distributeurs. Cette année, Business France a sélectionné dix pépites françaises pour exposer au salon, organisé par la fédération américaine du commerce (NRF). Tout au long de la semaine, la rédaction d’Usine Digitale vous propose de découvrir les jeunes pousses qui feront le déplacement. Zoom sur la pépite lilloise Vekia.

Comment Vekia optimise les stocks grâce à 10 ans d'expertise en IA
[NRF 2017] Comment le lillois Vekia optimise les stocks grâce à 10 ans d'expertise en IA © vivat - Fotolia

 

Utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour optimiser la gestion des stocks des différentes enseignes. C’est ce que propose la start-up lilloise Vekia.  Basée à Euratechnologies, la jeune pousse a été fondée il y a déjà dix ans par Manuel Davy, un ancien chercheur d’Inria, spécialiste du machine learning (apprentissage automatique), l'un des principaux champs d'études de l'IA.

 

Des millions de calculs effectués de nuit

 

Dans les détails, la jeune pousse calcule d’abord des ventes « potentielles corrigées ». Ici, l’idée est de faire de la prévision de ventes en se basant sur l’historique des ventes de l'enseigne (de 1 à 2 ans) en corrigeant des événements exceptionnels, comme par exemple une rupture de stock d’un produit ou une vente exceptionnelle de parapluies en raison de conditions météorologiques particulières qui ne se reproduiront pas forcément. « Nous ne recopions pas l’historique d’une année sur l’autre. Nous lissons les ventes aléatoires », résume Nicolas Pétain, responsable des ventes au sein de la start-up.

 

Ensuite, grâce à des algorithmes de machine learning, la start-up est capable de prédire le potentiel de vente du meilleur produit dans le meilleur magasin. « Par exemple, pour une enseigne de l’habillement, nous sommes capables de déterminer que tel pantalon, en taille 5 ans, se vendra plus dans un magasin qu’ailleurs » explique Nicolas Pétain. Ces prédictions sont le fruit de millions de calculs, réalisés de nuit, après que la start-up ait récupéré les données « comportement produit » d’une enseigne en fin de journée. Il est ainsi possible de produire, très tôt le matin, une feuille de probabilité de ventes pour approvisionner de manière optimale les différents entrepôts. Afin de réaliser ces opérations en un temps record, la jeune pousse a investi dans la technologie NoSQL. « Cela nous permet de réaliser des calculs répartis sur différentes bases de données » précise le responsable des ventes.

 

Baisser la taille des stocks, tout en augmentant le volume des ventes

 

Actuellement, Vekia revendique une dizaine de clients. Parmi eux, les Galeries Lafayettes, But, Tape-à-l’œil, Jacadi ou encore Mr Bricolage et Leroy Merlin. Tous utilisent la solution pour diminuer la taille de leurs stocks, tout en augmentant le volume de leurs ventes. Leroy Merlin aurait ainsi réussi à baisser de 8% ses stocks de manière durable, tout en augmentant son chiffre d’affaires, assurent nos confrères d’Industrie & Technologies.

 

Pour étoffer son activité, la pépite lilloise entend désormais basculer dans un mode SaaS (Service as a Platform) afin de proposer des services à la carte à ses clients. « Nous pourrons, par exemple, proposer une fonctionnalité qu’on appelle ‘les stocks suspects’. Cela consiste à indiquer à l’enseigne les références produits qui présentent un comportement anormal. Ces comportements anormaux peuvent s’expliquer parce que les produits sont cachés ou bien parce qu’une boîte est abîmée » précise Nicolas Pétain.

 

Les marchés chinois et américain dans le viseur

 

Vekia, qui a ouvert un bureau à Londres l’année dernière, souhaite également accélérer son développement à l’international. Elle vise notamment le marché chinois et entend profiter de sa première participation (avec un stand) au Retail’s BIG Show pour sonder le marché américain et éventuellement y ouvrir une antenne. Pour tirer son épingle du jeu, la start-up mise sur son expertise en machine learning. « C’est une technologie qui est à la mode depuis deux ou trois ans. Mais nous, nous avons plus de 10 ans d’expertise dans le domaine et nous comptons plusieurs milliers de jours/homme en R&D » fait valoir Nicolas Pétain, en précisant que la start-up travaille toujours en étroite collaboration avec le monde de la recherche : « Nous effectuons une implémentation directe des nouveaux algorithmes mathématiques développés par Inria », assure-t-il. En 2017, la jeune pousse entend enfin décliner sa solution au monde de l'industrie et procéder à une seconde levée de fonds. 

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