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L’intelligence de Vekia séduit les investisseurs

, par Luc Battais

Editeur spécialiste de l’intelligence artificielle pour le secteur du retail, Vekia vient de lever 12 millions d’euros auprès de plusieurs investisseurs. Manuel Davy président et fondateur de l’entreprise explique pourquoi la supply-chain est devenue un champ d’application privilégié du machine learning.

Stratégies Logistique : Vekia est une entreprise jeune centrée dans un premier temps sur les activités du retail avant de se consacrer uniquement aux fonctions de la supply-chain. Pourquoi ce choix ?

Manuel Davy : Effectivement, l’entreprise a été créée à Lille en 2008 nous nous sommes recentrés sur la supply-chain en 2014 et nous avons basculé notre offre en SAAS l’année dernière. Mais les sujets sur lesquels nous travaillons aujourd’hui, la prévision des ventes et le calcul des stocks, reposent sur des travaux lancés il y a 10 ans. Nous sommes issus de la recherche scientifique. Au début, notre idée était d’apporter la puissance de l’intelligence artificielle au secteur du retail. Cela pouvait aller du marketing à la détection de fraude jusqu’à la planification du personnel et à la supply-chain. Nous sommes devenus assez bons sur ces deux derniers sujets mais nous avons fait le choix de nous focaliser sur la supply-chain. C’est un ensemble d’activités passionnant, il est clairement identifié par beaucoup d’industriels comme critique pour leur développement et avec l’intelligence artificielle nous pouvons y apporter des effets de levier très puissants.

S.L. : Le 7 septembre dernier vous avez annoncé avoir levé 12 millions d’euros après un premier investissement de 2,4 millions en 2015. Les fonds seront apportés par Serena capital, Bpifrance, Pleiade Venture, Caphorn et ZTP, qu’attendez vous de ces investisseurs ?

M.D. : Nous comptons sur leur forte capacité à accompagner l’entreprise dans plusieurs voies de développement. D’abord lui faire franchir l’étape de l’industrialisation pour augmenter sa capacité à engranger de nouveaux clients. Nous avions parcouru 80 % du chemin mais il nous fallait aller plus loin. Ensuite soutenir notre croissance à l’international. Nous avons ouvert un bureau à Londres en mars qui donne de très bons résultats. Nous allons pouvoir lui affecter plus de moyens et être en mesure d’atteindre un de nos objectifs initiaux qui est de nous développer aux États-Unis. Pour cela, nous allons devoir renforcer notre équipe. Nous sommes aujourd’hui une soixantaine de personnes et nous avons une quarantaine de postes à pourvoir pour des talents de très haut niveau.

S.L. : L’intelligence artificielle n’est pas une technologie récente et l’on peut considérer que la puissance des ordinateurs permettait depuis un certain temps déjà de l’utiliser de façon opérationnelle dans les entreprises, pourquoi cette émergence maintenant dans la supply-chain ?

M.D. : C’est une question de « co-maturité » de plusieurs sujets. Le premier c’est la prise de conscience du besoin par les entreprises. Nous venons de l’évoquer. On peut proposer les services technologiques les plus puissants, ils ne serviront à rien tant que les entreprises ne jugeront pas que leur utilisation est vitale. Ensuite, il y a la maturité des technologies. Entre l’idée du prototype, le petit algorithme que l’on développe sur son ordinateur personnel et l’obtention d’un algorithme qui aura les mêmes performances dans des conditions de production c’est-à-dire dans des délais contenus, avec des données qui n’arrivent pas toujours à l’heure etc., la marche à franchir est très haute. Cela demande de la mise au point c’est-à-dire beaucoup de temps et de travail. Nous disposons aujourd’hui des outils qui facilitent la maturation de ces projets en permettant de travailler sur d’énormes volumétries de données.

S.L. : Quelles seront selon vous les applications de l’intelligence artificielle dans la supply-chain ?

M.D. : Notre conviction est que la supply-chain va atteindre un taux de robotisation très élevé pour ne pas dire une robotisation totale, avec de l’intelligence artificielle partout. Le nombre des entrepôts entièrement automatisés augmente, des tests de livraisons sont déjà réalisés avec des camions autonomes tandis que des drones réalisent des inventaires en entrepôt de façon quasi autonome. Je pense que ce n’est qu’un début. La raison pour laquelle on en est arrivé à cette situation est que les industriels ont pris conscience que la supply-chain n’est pas que de la logistique et un centre de coûts. Pour eux désormais c’est un actif sur lequel ils peuvent construire une compétitivité et une capacité opérationnelle hors norme. Ils ont compris qu’il fallait investir mais ils se sont aperçu aussi que leurs systèmes de pilotage et notamment ceux de leurs prévisions étaient souvent empiriques. C’est un paradoxe, d’un côté on a des entrepôts robotisés dernier cri et de l’autre des calculs qui se font encore avec du papier, des crayons et des tableurs. Il temps d’entrer dans un niveau de précision beaucoup plus élevé. Or cette précision n’est pas si facile à obtenir quand il s’agit de travailler sur des corpus de données colossaux avec des données qui proviennent de l’entreprise mais aussi avec des données extérieures (les données exogènes) comme la météo ou ce qui se dit sur les réseaux sociaux.

S.L. : Quel est finalement l’apport de cette technologie aux organisations de pilotage des supply-chains déployées jusqu’alors ?

M.D. : C’est de répondre à la question de savoir comment on va être capable de valoriser toutes ces données sous forme d’informations utiles comme la prévision de la demande avec suffisamment de finesse de façon cohérente à tous les niveaux de la supply-chain, le magasin, l’entrepôt, par exemple. Cette cohérence verticale nécessite de l’intelligence artificielle. Mais une fois que que l’on a les prévisions on n’a pas fini, car il faut prendre des décisions : j’achète, je déplace un stock d’un point à un autre... A ce moment précis on entre dans le réel et il faut être capable de convertir une information prédictive en une action immédiate. C’est ce que nous apportons.

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