IA générative : pourquoi Carrefour privilégie l’approche Top-Down et garde l’humain dans la boucle

Confier l’IA à tous les collaborateurs en espérant que ceux-ci amélioreront leur productivité d’eux-mêmes est une impasse. C’est le constat d’Emmanuel Grenier, responsable de la transformation Digitale de Carrefour. Il privilégie une approche jacobine des usages de l’IA, où la direction désigne les projets à mener. De plus, l’humain doit rester dans la boucle face aux erreurs commises par l’IA.

Pour Emmanuel Grenier, directeur exécutif E-Commerce, Data et Transformation Digitale de Carrefour, le maître-mot de l’adoption de l’IA est l’accélération. L’IA doit avant tout améliorer le délai de mise sur le marche, le Time to Market et accélérer l’exécution vis-à-vis du client.

« Quand on passe de 1 jour à 1 minute pour accomplir une tâche ou de 2 mois à 2 minutes, l’accélération a deux impacts » débute-t-il. « Le premier impact, c’est la mise en marché. Le Time to Market est fondamentalement réduit à partir du moment où vous accélérez la façon de faire les choses, la capacité à mettre sur le marché plus rapidement vos produits, vos services, vos offres et à répondre à vos clients » dit-il. « Je reste persuadé, notamment pour un service digital, que l’un des facteurs de succès est dans la vitesse d’exécution. » dit-il.

Des premiers cas d’usage de l’IA générative aux gains spectaculaires

Le responsable prend l’exemple du processus d’ouverture d’un nouveau point de vente, en particulier pour le développement du réseau de magasins de proximité sous les marques Carrefour City, Express ou Contact. L’étude préalable à chaque ouverture de magasin impose un délai de 2 mois pour récolter les informations relatives à l’emplacement, pour mener l’étude, calculer le retour sur investissement, avec de multiples délais d’attente entre les différents services concernés.

Carrefour a nettement accéléré cette tâche grâce à l’IA. « Nous avons développé un agent [IA] qui réalise ce processus en deux minutes » établit-il. « Cet agent est connecté à la base de données des chiffres d’affaires des magasins sur la France entière. Il est connecté aux études démographiques, des études quartier par quartier » décrit-il.

Des informations locales sont ajoutées. « Le tout est complété par les informations que va nous donner l’agent immobilier sur tel ou tel quartier dans la ville. En l’espace de 2 minutes, l’agent [IA] produit une étude de 4 pages et vous indique s’il faut y aller ou pas » présente le responsable.

Neutralité psychologique de l’agent IA

Autre atout de l’agent IA comparé à un humain, c’est qu’il est totalement neutre et ne s’implique pas psychologiquement. « On sait tous que quand on fait des plans, on a souvent très envie que ça marche, donc on monte les chiffres » explique Emmanuel Grenier. « La machine donne des chiffres bruts. La moitié des projets vont être éliminés car l’IA va indiquer que ça ne passe pas. Ce qui divise par deux le nombre de projets qu’il faudra étudier de manière humaine » retient-il.

Autre cas d’usage de l’IA générative chez Carrefour, c’est le contrôle des catalogues de produits autrefois diffusés sur des prospectus papier dans les boîtes aux lettres, mais qui alimentent aujourd’hui les applications digitales du distributeur. Ces documents nécessitent de lourds processus de relecture, car il y a de 300 à 400 produits par catalogue avec des photos et des libellés à contrôler. « Ce ne sont pas que des documents commerciaux, c’est aussi un engagement juridique. Il y a 4 à 5 relectures pour chaque catalogue, avec des gens qui sont dédiés à cette relecture » souligne le dirigeant.

Un agent IA analyse désormais le contenu de chaque catalogue. Il propose des corrections s’il trouve des erreurs par rapport aux données stockées dans les bases des articles du distributeur. « Il peut corriger un libellé qui mentionne 5 litres alors que ce n’est que 0,5 l » illustre-t-il. Le gain de temps est patent. « L’agent écrit le texte et place en surligné ses corrections. On gagne en efficacité et en temps passé puisqu’on passe de 5 relectures à une seule. Au lieu de prendre plusieurs jours, le catalogue peut être validé en 10 minutes » insiste-t-il.

Surtout éviter le syndrome de l’usine à preuve de concept ou PoC

Si le dirigeant reconnaît que mener des PoC (Preuves de concept) peut être utile pour découvrir et monter en maturité sur une technologie, il milite pour une approche beaucoup plus centrée sur le retour sur investissement, ROIste et privilégie au maximum les cas d’usage qui pourront passer à l’échelle. « La première étape consiste à identifier quels sont les sujets sur lesquels vous avez de l’impact » préconise-t-il.

Il faut prioriser les projets. « Parce que vous ne pourrez pas tout faire et énormément de sujets sont des micro-process, la première chose est d’identifier les 4-5 sujets pouvant passer à l’échelle, et surtout, être disciplinés sinon vous allez vous disperser » conseille-t-il. Selon lui, deux visions vont se heurter dans les entreprises, avec d’un côté une approche Top-Down, avec une direction qui désigne 4 à 5 sujets, les priorise, et accorde des budgets pour les mener à bien. La deuxième vision est de donner accès à l’IA à tout le monde et laisser chaque collaborateur faire pour optimiser ses tâches et essayer d’améliorer sa productivité.

« Si vous voulez faire des économies, la méthode qui marche, c’est la première. Le dirigeant choisit ses combats et les met en œuvre. Quand vous donnez l’outil à l’ensemble de l’organisation, les gains obtenus sont totalement inchiffrables. Tout le monde travaille mieux, mais vous conservez la même organisation avec des coûts en plus. A la fin, vous perdez. » Si Emmanuel Grenier reconnaît qu’il est important de démocratiser l’IA et former tous les collaborateurs, il reste convaincu que la direction doit fixer les priorités.

Le Management intermédiaire est en danger

Tous les métiers de la distribution ne vivront pas la même chose dans cette adoption ultra-rapide de l’IA générative. Emmanuel Grenier estime que le middle-management va être secoué par cet essor de l’IA agentique. « Si des agents [IA] redistribuent le travail, c’est historiquement le boulot du middle management » pointe-t-il.

Cette transformation du management devrait accroître le nombre d’experts dans l’entreprise. « Cela va amener à une augmentation des expertises, parce qu’à partir du moment où les agents comptent pour une partie du travail à plus faible valeur ajoutée, vous avez du temps pour monter en expertise. C’est un sujet majeur, car quand il y a des gains de productivité, il y a de l’innovation à aller chercher. »

Le dirigeant précise que sur les processus étudiés par Carrefour, notamment liés aux assortiments de produits à proposer aux clients et aux livraisons, l’IA ne fait jamais tout de bout en bout. « A chaque fois, il y a des personnes en bout de chaîne qui vérifient »  prévient-il.

Prendre en compte le fait que l’IA commet des erreurs

C’est que l’IA commet des erreurs. Carrefour entend les détecter et conserve l’humain dans la boucle, ‘Human in the loop‘. « Il y a deux intérêts à ça. D’une part, il ne faut pas laisser passer les 10 à 15 % d’erreurs de l’IA. Le deuxième intérêt, c’est la responsabilisation des hommes et des équipes » insiste-t-il.

L’IA ne doit pas être en roue libre. « Vous ne pouvez pas avoir des moteurs qui sortent des résultats sans que personne ne vérifie, en tout cas, à l’heure actuelle » reconnaît-il. Emmanuel Grenier met en avant l’aspect psychologique de responsabilisation et de vérification et de fiabilité du process. « Garder une approche ‘Human in the Loop’ est important. On ne peut sortir les gens des process. »

Si Emmanuel Grenier estime que si la France est en retard sur les technologies d’IA générative qui sont toutes d’origine américaine, il considère que la France ne doit pas prendre de retard sur leur adoption. « Il est fondamental que les entreprises et l’ensemble des collaborateurs adoptent l’IA parce que sinon, être en retard sur le deuxième volet, cela deviendra un problème économique. »

L’effort doit surtout porter sur les processus

Dans cette transformation par l’IA, c’est la mise à plat des processus qui est importante. « Le vrai sujet, c’est les process. Si vous ne remettez pas à plat vos process, si ceux-ci ne sont pas bien décrits, l’IA ne comprendra rien et ne fera rien du tout » alerte-t-il. « Il n’y a rien de magique. Le process doit passer avant la technologie. L’effort doit porter à 75 % sur les process et 25 % sur la technologie » termine Emmanuel Grenier, directeur exécutif E-Commerce, Data et Transformation Digitale de Carrefour.