L’IA générative au cœur de la transformation numérique d’Auchan

Illustration de la transformation numérique d'Auchan avec l'IA générative

Auchan optimise sa transformation numérique grâce à l’IA générative

Auchan, géant de la grande distribution, adopte l’IA générative pour accélérer sa transformation numérique. V

Principaux projets d’IA générative chez Auchan

Refonte du middleware logistique

L’un des projets majeurs entrepris par Auchan est la refonte de son middleware logistique, un composant essentiel de ses opérations. Grâce au modèle Gemini de Google, l’entreprise a pu moderniser ses systèmes logistiques en un temps record de trois mois, contre un an prévu initialement. Ce projet a permis de réaliser un gain de temps de 75 %, tout en palliant le manque de documentation technique. En effet, cette refonte a considérablement facilité le travail des développeurs, leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Assistant pour les opérateurs de centre d’appels

Dans le cadre de l’amélioration de la satisfaction client, Auchan a mis en place un assistant basé sur GPT-4 d’OpenAI (version Enterprise) pour ses opérateurs de centres d’appels. Cela a permis une réduction significative du temps d’appel de 20 % en moyenne. Ainsi, les opérateurs peuvent traiter les demandes plus rapidement, ce qui a pour conséquence directe une expérience client améliorée.

Chatbot RH pour les employés

Pour répondre aux besoins internes, Auchan a également développé un chatbot RH s’appuyant sur le modèle Llama de Meta, hébergé en interne. Ce chatbot a permis de libérer entre 1,5 et 2 jours de travail par mois pour les responsables RH, leur offrant la possibilité de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

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Les employés, quant à eux, bénéficient d’un accès rapide et simplifié aux informations RH.

Analyse des bénéfices

Gains de productivité significatifs

Les résultats des projets d’IA générative chez Auchan sont impressionnants. En réduisant de 75 % le temps de refonte du middleware logistique, l’entreprise a pu moderniser ses systèmes tout en réalisant d’importantes économies de temps et de ressources. De plus, la réduction du temps d’appel dans les centres d’appels de 20 % en moyenne est un avantage concurrentiel majeur, tandis que les responsables RH gagnent désormais entre 1,5 et 2 jours de travail par mois grâce au chatbot. Ces gains de productivité sont essentiels pour améliorer l’efficacité globale de l’entreprise.

Amélioration de la documentation technique

L’intégration de l’IA générative a également permis de pallier le manque de documentation technique sur certains systèmes, notamment lors de la refonte du middleware. Grâce à cette approche, Auchan a pu réduire les phases de reverse engineering à 10-15 %, ce qui a eu un impact considérable sur la rapidité et la qualité des développements.

Optimisation des processus

D’une part, l’utilisation de l’IA générative a permis une optimisation des processus logistiques, améliorant la coordination entre fournisseurs, entrepôts et magasins. D’autre part, dans le service client, les temps de réponse ont été considérablement améliorés. Enfin, en ressources humaines, l’accès simplifié aux informations a eu un effet positif sur l’expérience des employés.

Choix technologiques

Middleware : modèle gemini de google

Le modèle Gemini de Google a été choisi pour la refonte du middleware en raison de sa robustesse et de sa flexibilité, deux facteurs essentiels pour la modernisation des systèmes logistiques d’une entreprise de cette envergure.

Centre d’appels : gpt-4 d’openai (version enterprise)

Pour améliorer l’efficacité des centres d’appels, Auchan a opté pour GPT-4 d’OpenAI (version Enterprise), qui a permis une réduction moyenne de 20 % du temps d’appel, avec un impact direct sur la satisfaction client.

Chatbot RH : llama de meta (hébergé en interne)

En dépit de son coût élevé, le modèle Llama de Meta a été retenu pour le développement du Chatbot RH en raison de ses bénéfices en termes de gains de productivité et d’amélioration de l’expérience des employés.

Défis et perspectives

Coût élevé de certaines solutions

Parmi les principaux défis rencontrés par Auchan figure le coût élevé de certaines technologies, notamment le modèle Llama de Meta. Cependant, ces coûts sont justifiés par les gains de productivité réalisés.

Anticipation de la baisse des coûts

Avec l’arrivée de nouveaux processeurs comme les LPU, Auchan anticipe une réduction des coûts liés à l’utilisation de l’IA générative. Cela pourrait rendre ces technologies encore plus accessibles dans le futur.

Potentiel d’extension de l’IA à d’autres fonctions

En outre, Auchan prévoit d’étendre l’utilisation de l’IA générative à d’autres domaines d’activité, ce qui pourrait lui permettre de moderniser davantage ses processus et d’optimiser ses performances globales.
Pour plus de détails sur cette transformation digitale, vous pouvez consulter le post LinkedIn de Mathieu Muzelet sur ce lien.

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