In the Memory : La stratégie data‐driven automatisée pour la grande distribution

Comment prendre la bonne décision quand on est confronté à une masse de données compliquées à traiter ? En utilisant un outil intelligent qui se nourrit de ces données pour proposer des recommandations, en un clic.

Alexis Mau, co‐fondateur et CEO d’In the Memory, nous explique comment le bon usage de la data peut révolutionner certains métiers, comme ceux de la grande distribution. Assortiment, merchandising et pricing n’auront plus de secret pour vous !

Les acteurs de la grande distribution sont aujourd’hui confrontés à des enjeux importants de marges. Dans ce contexte, quelles solutions trouver pour que les équipes passent moins de temps sur des tâches répétitives et se consacrent pleinement à des missions ayant une plus‐value humaine ? C’est la question que s’est posée Alexis Mau il y a un peu plus d’un an.

“ J’ai travaillé pendant 7 ans avec mon associé Maxime dans un cabinet de conseil spécialisé dans la distribution. Nous avons vu l’opportunité de moderniser et d’automatiser une grande partie des tâches réalisées par les équipes commerciales et marketing. Dans le but de mieux accompagner les distributeurs avec des solutions technologiques multi‐sources, agiles et extrêmement proche des cas métiers.”

En novembre 2018, ils ont donc lancé In the Memory. L’objectif ? Améliorer l’utilisation de la data dans le retail grâce à un outil d’aide à la décision. Sur la plateforme, le client choisit parmi 12 modules le sujet sur lequel il souhaite travailler (assortiment, optimisation des promotions…). Il obtient ensuite des recommandations en un clic. Pour parvenir à ses fins, l’outil se nourrit des données de vente, de cartes de fidélité et des données clients. Mais également de données externes, comme les tendances de consommation ou des éléments de concurrence.

Le choix du Cloud et de Microsoft

Comment a été créé l’outil ? « On est parti d’une page blanche. Pour créer l’outil idéal, nous savions qu’il fallait utiliser une solution cloud qui offre une grande scalabilité. La solution devait également être simple à administrer et très performante techniquement. On a vite choisi Azure ».

La solution intègre du machine learning pour la partie décisionnelle. Elle s’améliore en apprenant des différences entre le théorique et le réel. Un aspect développé en interne avec leurs 5 data scientists. Côté langage, l’équipe utilise Python PySpark pour le code. Et pour faire tourner les algorithmes, la solution standard Databricks.

In the memory a été sélectionnée pour le programme Microsoft for startups à partir d’un pitch et d’une maquette d’outil. « Être accompagné par Microsoft est un vrai avantage. On s’appuie sur eux pour challenger nos choix architecturaux techniques. En effet, les crédits dont nous bénéficions sur Azure nous permettent de faire de nombreux tests. Et au‐delà de ça, notre référencement est en cours pour que les sales et les account managers de Microsoft puissent relayer notre offre ».

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