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Relex défend l’art de la prévision dans un monde chaotique

Par Guillaume Trecan | Le | It

Un peu plus de six mois après sa spectaculaire levée de 500 millions d’euros effectuée auprès d’un tour de table dirigé par Blackstone en février 2022, Relex a réuni clients et prospects à Paris pour mettre en exergue les bénéfices que l’on peut escompter de son outil de prévisions basées sur l’IA et le machine learning.

Franck Westrelin et le co-fondateur de Relex, Michaël Falck. - © Ch.C.G
Franck Westrelin et le co-fondateur de Relex, Michaël Falck. - © Ch.C.G

Si les dirigeants de Relex ne souhaitent pas donner le détail de leurs effectifs basés en France, où l’éditeur de la plateforme Relex Living Retail est implanté depuis 2016, ils affichent tout de même la croissance impressionnante de leurs effectifs monde, avec désormais 1 600 collaborateurs, soit environ un tiers de plus en un an. Des recrutements en grande partie orientés vers les fonctions de développeurs, ainsi que des personnes chargées de s’assurer du bon fonctionnement de la plateforme de prévisions chez les clients. Plusieurs grandes enseignes ont rejoint dernièrement le portefeuille clients de Relex : Lagardère Travel Retail, DistriCenter, Kiabi, Aldi, Auchan, Boulanger, Lidl, Leroy Merlin (Adeo), ou encore Sephora.

En s’appuyant sur son modèle statistique de prévision de la demande, Relex apporte des informations permettant d’optimiser leurs transports et d’ajuster le niveau de stock, aux besoins de consommation, en magasin, en click & collect, pour de la livraison directe. Ces prévisions peuvent aussi être utilisées pour ajuster les prix à la demande.

Prévoir les réapprovisionnements, le transport, les promotions

Si le calcul des réapprovisionnements est un axe fort de développement pour Relex, l’éditeur entend également apporter des services supplémentaires dans le domaine de la gestion des promotions, en aidant à définir plus précisément leurs date, durée et périmètre. « Bien souvent, les promotions ne génèrent pas des marges supplémentaires mais des marges négatives », alerte ainsi Michaël Falck, co-fondateur de la société, en s’appuyant sur une analyse du BCG.

Les coûts de main d’œuvre parmi les opex des retailers

Les coûts de main d’œuvre représentent à eux seuls 11 % sur les 30 % d’Opex des retailers. - © D.R.
Les coûts de main d’œuvre représentent à eux seuls 11 % sur les 30 % d’Opex des retailers. - © D.R.

 

Autre axe de développement pour Relex, prévoir les besoins en termes de force de travail dans les entrepôts et en magasin. « Nous avons commencé à travailler sur ce sujet avant la pénurie de main-d'œuvre, en partant du principe que les deux principaux coûts qui impactent le retail sont le stock et la main d'œuvre et c’est en magasin que les coûts de main d’œuvre sont les plus élevés », rappelle le directeur des ventes Europe du Sud, Mena et Benelux, Franck Westrelin. Il s’appuie notamment sur une étude menée par Relex sur l’analyse des coûts opérationnels des retailers, qui révèle qu’un tiers d’entre eux sont liés aux coûts de main d’œuvre en rayonnage, en caisse et en entrepôt au niveau du picking.

Le travail de mise en rayon dans les magasins est aussi un coût pour la supply chain

Si Relex est née d’une culture supply chain, pour s’intéresser, au-delà vers le commerce, elle reste dans la même logique : « le travail de mise en rayon dans les magasins est aussi un coût pour la supply chain », note ains Michaël Flack.

Des prévisions à partager avec ses fournisseurs

Le co-fondateur de la société insiste également sur son souhait de permettre aux clients de Relex de « partager des prévisions avec leurs fournisseurs pour étendre sur toute la chaine de valeur l’efficacité de leur analyse ». Une étude conduite par Relex montre ainsi que, si 97 % des fournisseurs reçoivent forecast de leurs clients, seulement 6 % bénéficient d’un SI pour communiquer avec eux et 20 % considèrent que ces informations ne sont pas faciles à utiliser.

Reste que si les temps invariablement troublés des ce deux dernières années ont rendu indispensable la capacité de prévision et de réaction, les historiques de vente à disposition pour alimenter l’IA restent sujettes à caution. Mais sur ce point, Franck Westerlin se veut rassurant. « Nous nous écartons des modèles de lissage et nous ne sommes pas perturbés par les pics et les creux. C’est tout l’intérêt du machine learning et de l’IA, dont le principe est justement d’estimer comment tenir compte de ces événements de ventes et si de petites tendances détectées dans quelques magasins sont significatives et annonciatrices de tendances plus larges », explique le directeur des ventes, qui fait remarquer que « gagner un jour ou deux par rapport à des concurrents peut représenter une victoire décisive ».