Renault Group : data et IA au cœur de la transformation supply
Dans un environnement instable, Renault Group a fait évoluer l’IA d’un outil d’analyse vers un véritable système d’aide à la décision. Simulation d’impacts, hiérarchisation des priorités, pilotage des capacités et des risques : la data devient un levier d’arbitrage en temps réel. Une approche qui résonne avec les défis des enseignes entre ruptures, allocation stock et pression sur la rentabilité.
Ludovic Doudard, General Manager Process Engineering Supply Chain de Renault Group, revient sur la décennie écoulée et sur le travail de fond mené pour structurer la donnée. Un socle devenu aujourd’hui le levier d’exploitation de plateformes de visibilité et de prévisibilité de la supply chain fondées sur l’IA. Objectif désormais : une supply chain pleinement data driven.
Quel a été le socle de votre démarche IA ?
Notre transformation a été guidée par la notion d’intelligence des décisions. Notre volonté était d’aller vers une supply chain autonome, c’est-à-dire une supply chain dans laquelle l’IA développe l’autonomie et simplifie la vie des acteurs tout en automatisant les décisions sans forte valeur ajoutée. Pour commencer, nous avons mené un travail de fondation autour de la digitalisation de nos processus et de la data. Cette data est collectée tout au long de notre supply chain à travers différents processus. Pour qu’elle puisse être exploitée par le plus grand nombre en interne et en externe, nous avons mené un travail sur les couches sémantiques afin de la structurer.
La structuration de la donnée s’est inscrite dans une logique d’entreprise initiée en 2016. Dès le départ, ce sujet ne s’est pas limité à la Supply Chain. Pour prendre ces décisions, la supply chain a besoin de données de l’ingénierie, de l’industrie, des achats, etc. Le lancement de notre metaverse industriel en 2023 est un autre moment clé qui nous a permis d’aller plus loin dans la notion de jumeau numérique et dans le suivi en temps réel de nos différents assets.
Au-delà de l’autonomisation des acteurs de la supply chain, quels intérêts attendez-vous de ces développements IA ?
Plus la data est partagée, plus elle a de valeur et plus elle va permettre à chacun des acteurs, de l’amont à l’aval de notre écosystème, de devenir efficients. Grâce à ces plateformes collaboratives, la data, qui était cloisonnée au sein de la supply chain, est maintenant accessible en interne et en externe, ce qui sert nos forts enjeux de résilience. La résilience passe par le fait de donner de la visibilité et partager cette visibilité. Grâce à notre travail sur la data, nous sommes capables d’émettre des demandes de livraison auprès de nos fournisseurs à 18 mois. Ce faisant, Renault Group peut sécuriser des chaînes d’approvisionnements de plus en plus longues et donner plus de possibilité à ses transporteurs de s’ajuster.
Nous estimons économiser plus de 120 millions d’euros par an sur des sujets liés au désilotage de la data. L’utilisation de l’IA nous apporte également de la performance. De premiers cas d’usage nous ont très vite permis de dégager de la valeur, par exemple pour contrer la forte inflation sur les coûts de l’énergie de 2023. Plus nous avançons, plus nous constatons que cette valeur est conséquente. Sur l’industrie au sens large : supply chain, manufacturing et qualité. Nous estimons économiser plus de 120 millions d’euros par an sur des sujets liés au désilotage de la data.
Avez-vous rencontré des freins liés à une dette technique sur vos SI ?
Il ne faut pas tout attendre de la digitalisation de nos processus. Il faut garder des core fonctions (activités stratégiques et centrales) et basculer tout de suite dans le monde de la data et de l’intelligence artificielle. Nous avons mis ensemble les données de nos différents processus et nous avons placé au-dessus de l’intelligence artificielle. Pour optimiser le remplissage de nos camions, nous nous sommes par exemple positionnés au-dessus de notre MRP, un outil qui a plus de 25 ans, en captant la donnée. Nous lançons ensuite des calculs d’optimisation dans le cloud, puis nous réinjectons ces propositions dans le MRP pour les transmettre à nos fournisseurs. Chaque nuit, en une demi-heure, nous optimisons ainsi les calculs de notre MRP sur la totalité de nos 50 000 camions. Toutes ces optimisations doivent être faites dans une surcouche, au-dessus de nos core fonctions et surtout pas dans les core fonctions, parce que cela viendrait alourdir le fonctionnement de nos processus et cela nous empêcherait de les simplifier et de les moderniser à l’avenir.
Aujourd’hui, être propriétaire d’une data, implique des devoirs : celui de la partager avec l’ensemble de l’entreprise et celui de garantir sa qualité
Qu’est-ce qui a changé aujourd’hui dans la gouvernance de la data chez Renault Group ?
Auparavant, les gens se considéraient propriétaires d’une data. Aujourd’hui, être propriétaire d’une data, implique des devoirs : celui de la partager avec l’ensemble de l’entreprise et celui de garantir sa qualité. L’enjeu, maintenant c’est de devenir une data-driven company et donc d’être aligné sur les mêmes données depuis l’opérationnel jusqu’au CEO.
Quelle a été la dimension conduite du changement dans ce projet ?
La conduite du changement est conséquente. Il faut habituer les collaborateurs à avoir confiance en la data. Il faut être pédagogue parce que l’on part d’une situation où chacun n’avait qu’une vision partielle de la data au travers de son seul outil et doit maintenant admettre que la data sur laquelle nous travaillons est fiable et structurée. La confiance vient petit à petit. Il faut expliquer techniquement comment cela marche : d’où vient la data, comment on l’a captée, comment on l’a consolidée, quelles sont les règles que nous avons mises en œuvre pour réaliser cette consolidation.
Avez-vous mis en place un programme de formation ?
Nous avons en effet formé les opérateurs à l’usage de la data. Nous avons développé une notion de self-service data. Bien souvent, pour répondre à des problématiques spécifiques, nous avons besoin de construire nos propres tableaux de bord. Il est donc capital de former les gens à utiliser la data. La totalité des opérationnels de la supply chain de Renault sont formés à l’usage de la data et de l’IA, ils en font un usage quotidien et en tirent profit efficacement.
Retrouvez l’intégralité de l’interview sur le média Républik Supply