Manutan automatise la gestion de ses références produits grâce à l’IA

Summary

Dans cette présentation, Guillaume Duval, Chief Data Officer du groupe Manutan, et Adrien Dodin, consultant et expert en data science chez Avisia, partagent leur expérience sur l'automatisation de la gestion des références produits à l'aide de l'IA. Ils expliquent comment l'intégration d'un modèle LLM permet de réécrire automatiquement les fiches produits en réduisant les coûts, en améliorant la qualité du contenu et en optimisant le processus de vente. Ce projet a non seulement accéléré la mise en ligne des produits, mais a aussi transformé un processus métier essentiel, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux leviers de croissance numérique.

Takeaways

• 😀 Manutan est une entreprise familiale leader dans la distribution d'équipements pour entreprises et collectivités, présente dans 25 pays et avec un chiffre d'affaires de plus d'un milliard d'euros.
• 😀 Le cas d'utilisation présenté par Manutan illustre l'automatisation de la gestion des références produits grâce à l'IA et aux modèles de type LLM.
• 😀 Manutan a intégré l'IA dans un processus clé de son modèle d'affaires, en automatisant la création de fiches produits pour accélérer le cycle de vente.
• 😀 La plateforme développée par Manutan utilise l'IA pour traiter automatiquement les fichiers fournisseurs, réécrire les titres de produits et améliorer la qualité du contenu SEO.
• 😀 La gestion des données chez Manutan repose sur une base solide avec des technologies comme Azure, Snowflake, Power BI et MicroStrategy.
• 😀 La structure organisationnelle des données à Manutan comprend une équipe de 40 personnes qui travaillent sur la qualité des données, la gouvernance et l'innovation dans les produits data.
• 😀 L'intégration de l'IA a permis une réduction significative du temps de traitement des fiches produits, optimisant ainsi les coûts internes et externes.
• 😀 Manutan utilise des outils de Data Science pour automatiser la réécriture des titres de produits et la création de descriptions, assurant la cohérence avec la charte éditoriale et améliorant l'expérience utilisateur.
• 😀 Le projet de création de contenu a été réalisé en six mois avec une petite équipe et un travail étroit avec les utilisateurs pour affiner et tester la solution avant son lancement.
• 😀 Les résultats du projet ont inclus une réduction des coûts externes de 50%, une amélioration de la qualité des fiches produits et une augmentation de la visibilité et du trafic qualifié grâce à un meilleur référencement SEO.

Q & A

Quel est l'objectif principal du projet présenté par Manutan ?

L'objectif principal est d'automatiser la gestion des références produits à l'aide de l'intelligence artificielle, notamment en générant des fiches produits de manière plus rapide et efficace à partir des données des fournisseurs.

Comment Manutan se positionne-t-elle dans le secteur du e-commerce B2B ?

Manutan est un leader dans la distribution d'équipements de fourniture pour les entreprises et les collectivités, avec une présence dans 25 pays et un assortiment de 850 000 références produits.

Quels sont les principaux défis en matière de données chez Manutan ?

Les défis principaux sont la mise à disposition de données fiables et exploitables pour toutes les lignes de métier, ainsi que la gestion de la qualité des données, la gouvernance et l'amélioration continue des processus liés aux données.

Quelles technologies Manutan utilise-t-elle pour ses projets d'IA et de data science ?

Manutan utilise principalement des technologies basées sur Azure et Snowflake pour la plateforme de données, ainsi que des modules Azure pour les cas d'usage IA et data science. Les solutions de visualisation de données incluent Power BI et MicroStrategy.

Comment Manutan gère-t-elle la transformation numérique de ses processus métier ?

Manutan a intégré l'IA dans ses processus métier, notamment en automatisant la génération des fiches produits à partir des données fournisseurs, et en appliquant des règles de gouvernance des données pour garantir la qualité et la conformité des informations.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA dans ce cas d'usage pour Manutan ?

L'IA permet de réduire les délais de traitement des fiches produits, d'améliorer la qualité du contenu, d'optimiser le référencement naturel (SEO), et de réduire les coûts opérationnels, tout en augmentant l'efficacité des équipes internes.

Comment Manutan traite-t-elle les données fournisseurs pour générer des fiches produits ?

Manutan reçoit des fichiers Excel des fournisseurs souvent mal structurés. Ces fichiers sont ensuite traités via une plateforme développée avec Streamlit et Azure, utilisant un modèle LLM pour nettoyer et reformuler les données afin de produire des fiches produits conformes aux règles internes.

Quels sont les résultats obtenus après la mise en œuvre de ce système basé sur l'IA ?

Le système a permis de générer plus rapidement des fiches produits avec des informations cohérentes et optimisées pour le SEO, améliorant ainsi la visibilité des produits, augmentant le trafic qualifié et la conversion des ventes.

Quelle a été la durée du projet, de l'émergence de l'idée à la mise en production ?

Le projet a duré six mois, répartis sur deux phases : trois mois pour développer et tester le modèle de génération de contenu, puis trois mois supplémentaires pour le passer en mode production industrielle et affiner les résultats.

Quels sont les bénéfices spécifiques obtenus grâce à ce projet ?

Les bénéfices incluent une réduction significative des coûts externes, une amélioration de la qualité du contenu produit, une accélération du cycle de vente grâce à une mise en ligne plus rapide des produits, et une optimisation des opérations internes.