Nous sommes ravis d’échanger avec Benoît Lepetit, Head of Data chez Saint-Gobain depuis 2019, pour parler de la transition numérique de l’entreprise et comment la data participe au développement durable.
Quand le pôle data de Saint Gobain a-t-il été créé ? Pour quelles raisons ? Et aujourd’hui comment est organisé ce pôle ?
Tout d’abord, pour recontextualiser, Saint Gobain est composé de trois business units majeures :
- Les matériaux innovants
- La fabrication de matériaux de construction
- L’entité de distribution
J’ai rejoint Saint-Gobain en 2019, rattaché à l’entité de distribution, avec pour objectif de structurer le pôle data. À l’époque, nous étions dans une phase de maturité assez classique, à savoir que nous travaillions avec des startups et des cabinets de conseil qui avaient du mal à délivrer des cas d’usage concrets. La data résidait également sur le pôle recherche de Saint-Gobain, avec un certain nombre de limitations dans la phase de “delivery”. Il a fallu ainsi remettre à plat la stratégie et structurer une démarche ambitieuse.
Fort d’une expérience de 15 ans en trading algorithmique, j’avais à cœur d’apporter toute mon expertise afin de faire transiter Saint-Gobain et la distribution en particulier, dans son utilisation de la data.
Ainsi, le premier challenge reposait d’abord sur l’acculturation à la data de toutes les briques de l’entreprise, de l’opérationnel au comité exécutif. Nous avons lancé ce que nous appelons un comptoir data, afin de répondre aux besoins de façon très agile et ainsi de parler data à toutes les couches de l’entreprise.
En parallèle, nous avons travaillé sur une feuille de route afin de répondre à des enjeux d’optimisation et d’automatisation de processus sur lesquels la capacité à créer un ROI fort, vis-à-vis de la faisabilité algorithmique, était optimale. Nous étions donc sur un spectre avec une forte faisabilité et un ROI élevé. Nous nous sommes donc concentrés sur des sujets de rétention client, de captation client, d’optimisation logistique, d’orientation des visites commerciales, etc.
2020 a été l’année sur laquelle nous avons été jugés sur notre capacité à délivrer ce ROI. L’objectif a bien été atteint et pour 2021, nous avons réintégré de l’innovation dans la feuille de route, avec des sujets transverses plus complexes. L’un des grands sujets pour cette année est l’évaluation du potentiel d’un client, projet structurant pour la société et complexe, pour mieux orienter notre démarche commerciale et éventuellement faire du crédit anticipé en fonction de la capacité du client et non plus sur la perception que l’on peut avoir. Nous allons également faire de l’analyse de données non structurées, car nous avons enfin la maturité technologique, mais aussi les compétences pour mener à bien ces cas d’usage. Aujourd’hui, la data est devenu un levier stratégique de croissance de l’entreprise.
Rattachée à la Direction Marketing, l’équipe data compte aujourd’hui une dizaine de data scientists soit en interne, soit en externe, mais à résidence au sein de notre organisation, travaillant conjointement avec nos équipes de data engineers afin d’industrialiser, centraliser les données ou créer des pipelines afin de déployer rapidement nos cas d’usage.
Aujourd’hui, les métiers font directement leurs demandes auprès du pôle data, comment avez-vous réussi à faire de ce processus un réflexe pour les métiers ?
Nous nous sommes tout d’abord intéressés aux problématiques de nos collaborateurs, nous avons pris le temps de leur parler, BU par BU. Nous avons rencontré beaucoup de métiers (directeurs marketing, directeurs logistique, directeurs commerciaux…) et nous avons pris en compte ce dont ils avaient besoin.
Au départ, notre capacité était limitée, nous étions peu nombreux, mais nous avons réussi à déceler des problèmes communs à plusieurs BU afin de leur proposer des solutions industrialisées. L’objectif était avant tout de résoudre des problématiques quotidiennes pour faciliter le travail des métiers.
Par ailleurs, pendant la crise sanitaire, le comité exécutif nous a demandé d’établir des prévisions de chiffre d’affaires, de turnover, de prédire les taux de sinistralité en termes de crédit et notre capacité à optimiser les charges de nos agences dans ce contexte incertain. Nous avons répondu à ces demandes de manière agile en offrant une solution pertinente dans l’aide à la prise de décision.
Lorsque la valeur est perçue dans chacun des accompagnements, sorte de petits pas, la dataification est en marche. Cela permet ainsi, une pleine prise de conscience du rôle essentiel de la data dans la transformation numérique des diverses BU. Ainsi, les métiers ont désormais le réflexe de faire des demandes à l’équipe data dans une démarche de ROIsation forte.
Nous sommes passés d’une quinzaine d’accompagnements en 2019 à plus de 150 cas en 2020. Étant donné que nos capacités restent limitées en ressources humaines notamment, nous fonctionnons par priorisation des projets.
Par exemple, auparavant, sur l’implantation de points de vente, chaque Directeur Général dans chaque région fonctionnait de manière silotée, aujourd’hui il y a un processus par lequel une implantation inclut automatiquement la proposition du pôle data, afin que la décision soit prise avec le moins d’incertitude.
Pour continuer à évangéliser sur le rôle essentiel de la data au sein du groupe, nous avons structuré l’équipe data selon un modèle hybride : d’un côté, l’équipe est très centralisée, l’innovation se fait de manière intrinsèque à l’équipe, où les data scientists ne travaillent plus en silos mais de manière commune.
D’un autre côté, chaque data scientist a des relais au niveau des équipes opérationnelles, qui vont, quant à elles, embarquer les autres équipes. Nous utilisons le principe de réseau dans toutes les briques de l’entreprise. En effet, les data scientists viennent s’intégrer aux différentes équipes en fonction des projets de manière naturelle, donc dans une structure préexistante.
Quels sont les cas d’usage aujourd’hui en production chez Saint-Gobain qui vous semblent relever de l’innovation ? Quels résultats en tirez-vous ?
Nous travaillons actuellement sur des problématiques de ressources humaines avec une équipe de sociologie pour être en mesure de créer des personas types de nos managers de terrain en regardant l’ensemble des données que nous connaissons d’eux (commerce, comportement, RH) de façon à venir sensibiliser sur leurs appétences :
- Sont-ils plus ou moins appétents à un programme de transformation ?
- Ont-ils besoin d’être plus accompagnés ?
- Vers quelle formation s’orienter ?
- Sont-ils en difficulté vis-à-vis du territoire dans lequel ils se trouvent ou par rapport à la structure mise en place ?
Cela relève de l’innovation dans le sens où nous venons confronter les données quantitatives à des études sociologiques, ce qui permet finalement de confronter la perception que nous avons par les données, aux données qualitatives provenant des enquêtes sociologiques.
Concrètement, cela correspond à créer des types de managers dans lesquels nous allons identifier des groupes divers (portés sur l’innovation, forte performance…) et établir à date s’ils ont eu des difficultés particulières à certains niveaux.
L’enquête sociologique va permettre de comprendre le contexte qualitatif, de façon à exprimer le non-dit et donc la raison qui a amené certains managers à sortir du cadre dans lequel ils étaient. Ce dispositif va permettre de mieux suivre et piloter les managers, et venir apporter des solutions concrètes et adaptées à leurs besoins.
Saint-Gobain est très attaché au développement durable. La data peut-elle jouer un rôle dans ce cadre-ci ? Dans quelles mesures cela est-ce possible ?
D’un point de vue écologique, nous sommes toujours sur une démarche d’optimisation, puis d’innovation. Et dans ce cadre, ce sont tout d’abord sur les lignes industrielles que nous avons développées des cas d’usage.
En effet, nous nous sommes très vite rendus compte qu’en optimisant les lignes de production, nous faisions des optimisations des dépenses de matériaux et donc l’empreinte carbone, de fait, est réduite d’autant. De la même façon, nous avons également optimisé les dépenses d’énergie lorsque l’augmentation de la température pour fabriquer certains types de matériaux n’était pas nécessaire. Ainsi, en optimisant les processus de production sur les lignes industrielles, qui sont très énergivores, nous réduisons notre empreinte carbone de manière significative.
Côté distribution, un certain nombre de chantiers existent en dehors de la data autour du développement durable, nous pouvons citer à titre d’exemple le ciment vert fait à partir de terres d’excavation. L’ambition est là, la data aidera là où elle peut apporter toute sa valeur afin de faciliter cette transition écologique.
Nous avons, au niveau global, une ambition forte : zéro carbone à horizon 2050. Dans ce cadre, les FDES, par exemple, trop peu nombreuses sont essentielles. Ce sont des fiches qui recensent les dépenses carbonées de la production d’un matériau jusqu’à l’atterrissage chez nous. En tant que distributeur, nous avons la responsabilité de proposer à nos clients le choix d’une empreinte carbone minimale en fonction des matériaux utilisés. Et le rôle du département data est aussi de faciliter cette démarche. Cela nous permettra également de privilégier certains produits afin de réduire notre empreinte carbone, tout en nous permettant de conserver nos ambitions commerciales.
Un autre secteur dans lequel les questions écologiques sont importantes, c’est le transport. Aujourd’hui, grâce aux données, nous sommes en mesure de réduire l’empreinte carbone des transporteurs par le biais de l’optimisation des trajets et des coûts. En minimisant le kilométrage, on minimise le temps de trajet et donc l’impact environnemental du produit.
La data joue un rôle essentiel dans l’optimisation du road-to-market.
Est-il possible de réduire encore davantage l’impact sur l’environnement grâce à la data ? Serait-il possible de citer quelques exemples ?
Dans le principe de cyclicité du produit, et cela est vrai pour beaucoup d’industries, la capacité d’optimiser ce cycle pour passer d’un produit vers un service, c’est-à-dire d’être en mesure de traiter à la fois la production jusqu’au recyclage du produit, devient essentielle. Et les données ont un rôle crucial dans ce changement de paradigme, car elles permettent de comprendre les besoins du client, et d’entrevoir au mieux la complexité du cycle du produit pour en déduire ce qui peut être recyclé ou non.
À termes, l’objectif est de transformer les matériaux afin qu’ils soient complètement recyclables et de proposer une nouvelle chaîne de services à nos clients. Ces processus sont déjà très intégrés dans l’industrie du textile qui est très consommatrice en carbone. Dès lors que nous comprenons que nous ne sommes plus sur un produit que nous achetons, puis, jetons après utilisation, il est crucial de faire usage des données dans le processus de réutilisation des matières premières.
Aujourd’hui, il faut être capable de comprendre l’objectif final du client, à savoir dans quel but celui-ci va acheter des matériaux pour être plus prescriptif en simplifiant les produits, en créant des solutions permettant de réduire les consommations de matières premières, réduire l’empreinte carbone, car nous serons effectivement en mesure de comprendre et d’expliquer toute la complexité de ce cycle.
Notre ambition chez Saint-Gobain est la suivante : Make a World a better Home. À travers cette raison d’être, nous exprimons notre responsabilité, en tant que groupe, d’embarquer l’utilisation des moyens que nous avons en interne pour transformer les usages. Le département data vient s’intégrer complètement dans cette stratégie. Notre objectif in fine est de rendre les choses plus confortables et plus respectueuses de l’environnement pour nos clients et pour nos collaborateurs.
Nous avons également une responsabilité sociale, en termes de diversité, d’inclusion, identification des biais comportementaux, et c’est pourquoi les enjeux data dans le domaine des ressources humaines est essentiel sur l’ensemble de la chaîne de valeur.
L’habitat étant l’un des besoins les plus importants, notre mission, en tant que leader, est d’être capable de transformer l’industrie en respectant l’environnement et les conditions sociales.
Après avoir fait ses armes dans la finance de marché à élaborer puis piloter des activités de Trading Haute Fréquence à Paris, Londres ou Zurich, Benoit s’est lancé en 2019 dans un nouveau challenge : apporter toute son expertise afin de transformer la distribution chez Saint-Gobain comme nouveau centre d’innovation et IA Ready.
Il croit en la co-élaboration et à la diffusion des savoirs, afin que chaque collaborateur puisse s’approprier les outils de demain. A la tête de la direction Data de SGDBF il travaille à l’hybridation des compétences, ainsi qu’aux changements des métiers par la Data.
