Une Ă©quipe renforcĂ©e au sein du Â鶹ԭ´´ Labs France qui confirme la capacitĂ© de Â鶹ԭ´´ Ă  aller au-delĂ  de son cĹ“ur de mĂ©tier

Aux prĂ©mices du projet, uniquement deux dĂ©veloppeurs de Â鶹ԭ´´ Labs France dans le dĂ©veloppement du logiciel open source Â鶹ԭ´´ e-mobility. Aujourd’hui, l’équipe R&D dĂ©diĂ©e Ă  cette solution, compte 18 talents en IoT, croisant hardware et software, rĂ©partis Ă  Mougins (15) et Caen (3). Une première pour Â鶹ԭ´´ !

Le logiciel Â鶹ԭ´´ E-Mobility permet de combiner et de connecter les bornes de recharges des vĂ©hicules Ă©lectriques Ă  d’autres modules Â鶹ԭ´´ tels que des modules de pricing, d’itinĂ©rance, de smart charging, d’ERP, tout en prenant en considĂ©ration les sources de production et de consommation d’électricitĂ© de l’infrastructure. Son dĂ©veloppement rapide s’explique entre autres par le soutien du Groupe Ă  travers l’investissement global de deux milliards d’euros. Mais, aussi par l’attrait de son offre qui a sĂ©duit rapidement les partenaires et clients de Â鶹ԭ´´.

Aujourd’hui Â鶹ԭ´´ Labs France propose sa solution aux entreprises de toutes tailles. Par exemples, Proviridis, ChargeX GmbH en Allemagne et Zeplug Ă  Paris. L’objectif est de rĂ©pondre Ă  la demande de recharge (charge at work /charge at home).

Cette solution offre à ses clients la possibilité de :

• gĂ©rer 20 000 Ă  30 000 bornes de recharges ;
• rĂ©duire leur impact carbone ;
• rĂ©aliser des Ă©conomies en termes de total cost of ownership (tco), tout en rĂ©pondant Ă  leur objectif de dĂ©veloppement durable.

“Si demain tous les vĂ©hicules en France, soit environ 40 millions de voitures, devenaient des vĂ©hicules 100% Ă©lectriques, nous ne rencontrerions aucun problème d’un point de vue Ă©lectrique. Mais plutĂ´t des difficultĂ©s au niveau gestion. Pour cela nous avons besoin d’outils qui savent gĂ©rer toute cette Ă©nergie, pour appliquer une charge intelligente “smart charging”, prenant en compte l’électricitĂ© qui circule dans le rĂ©seau. De plus, toutes les entreprises ont besoin d’intĂ©grer ces informations Ă  leurs systèmes existants pour connaĂ®tre les avantages en nature.” Hanno Klausmeier, PrĂ©sident Â鶹ԭ´´ Labs France

Des perspectives d’avenir toujours plus durables et innovantes

Â鶹ԭ´´ se positionne progressivement sur d’autres domaines plus Ă©loignĂ©s de la borne de recharge Ă©lectrique. Par exemples, les panneaux solaires et l’IA en collaboration avec l’institut Vedecom pour Ă  terme proposer une solution allant au-delĂ  de la supervision des bornes. Ainsi, l’objectif est de les rendre plus autonomes pour trouver les erreurs ou encore gĂ©rer les pannes automatiquement.

“Grâce Ă  l’intelligence artificielle nous souhaitons rendre les bornes plus autonomes et accessibles. Dans un futur proche nous espĂ©rons pouvoir activer la borne de recharge dès son branchement sans avoir recours Ă  la Â鶹ԭ´´ charge card.” Hanno Klausmeier PrĂ©sident Â鶹ԭ´´ Labs France.

Cette solution est pour l’instant uniquement proposĂ©e par Â鶹ԭ´´ Labs France. Cependant, Â鶹ԭ´´ a pour ambition de la commercialiser Ă  l’Ă©chelle globale du Groupe d’ici le troisième trimestre 2021.

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Avec la plateforme Â鶹ԭ´´ S/4HANA, l’ERP nouvelle gĂ©nĂ©ration, Â鶹ԭ´´ introduit un ensemble de techniques  permettant Ă  la machine d’imiter une forme d’intelligence rĂ©elle, l’Intelligence Artificielle.

Les domaines d’application sont nombreux et peuvent être mis au service de la transformation de la fonction finance.

Le Machine Learning  pour optimiser la réconciliation bancaire

La réconciliation bancaire est un exemple de processus qui implique de nombreuses actions manuelles, notamment pour les flux d’encaissements :

• des volumes importants de paiements Ă  rĂ©concilier manuellement malgrĂ© des règles prĂ©dĂ©finis,
• des paiements sans rĂ©fĂ©rences factures, des donnĂ©es de base incomplètes, des paiements avec Ă©carts qui complexifient les actions de rĂ©conciliation,
• des règles spĂ©cifiques Ă  mettre en place en fonction des pays, des formats, des modes de paiements.

Â鶹ԭ´´ introduit dans la suite Â鶹ԭ´´ S/4HANA, une solution innovante basĂ©e sur du Machine Learning et permettant d’atteindre des taux d’automatisation proche de 97%.

La solution apprend des données et actions historiques, c’est-à-dire des répétitions (patterns) dans un ou plusieurs flux de données (extraits de comptes électroniques, avis de paiements, banques partenaires/sociétés,…) et en tire des prédictions de réconciliation en se basant sur des statistiques.

Les critères de réconciliation sont ainsi continuellement affinés et  les nouveaux cas, les exceptions, traités en autonomie. Les taux d’automatisation considérablement améliorés contribuent à réduire les coûts de déploiements et coûts opérationnels.

L’analyse prédictive pour améliorer la prise de décision

L’évolution constante des modèles économiques  impose aux directions financières de gagner en efficacité et en agilité. Elles doivent anticiper les impacts sur les revenus, la profitabilité, l’affectation des ressources afin d’orienter la stratégie de l’entreprise.

La plateforme Â鶹ԭ´´ S/4HANA embarque des scĂ©narios d’analyses prĂ©dictives permettant d’établir des prĂ©visions de chiffre d’affaires très fiables via des algorithmes se basant sur des donnĂ©es actuelles et historiques, internes et externes Ă  l’organisation tel que le pipeline des ventes, les tendances du marchĂ©, l’évolution du PIB d’un pays, etc.

Ces prédictions effectuées en temps réel alimentent le processus de planification budgétaire et sont déclinées à tous les niveaux de l’organisation où des ajustements peuvent être effectués.

A cela s’ajoutent des outils de simulation permettant de visualiser l’impact des choix stratégiques tel que les changements d’organisation, le développement de nouveaux produits, etc.

Lutter contre la fraude et la cybercriminalité

La crise sanitaire et économique inédite que nous vivons ouvre aux fraudeurs de nouvelles failles pour parvenir à leurs fins. De nombreuses attaques n’étant jamais identifiées, il est impossible de déterminer avec précision les pertes pour les entreprises. En 2020, d’après l’ACFE Report to the Nations (2), la fraude et la cybercriminalité ont causées des pertes estimées à plus de 3 Milliards € dans 125 pays  (~5% du chiffre d’affaires des entreprises concernées, avec une moyenne de 415 K€ par attaque en Europe).

Avec Â鶹ԭ´´ S/4HANA, Â鶹ԭ´´ propose des solutions pour contrĂ´ler des volumes importants de transactions, identifier en temps rĂ©el les menaces et transactions frauduleuses et ainsi limiter les risques de pertes financières.

L’Intelligence Artificielle émet des recommandations permettant d’affiner continuellement les règles de contrôle et l’identification de nouveaux schémas de fraude sur la base de données historiques internes comme externes. Les taux d’efficacité dans la détection des anomalies et des fraudes se trouvent considérablement améliorés.

Au-delĂ  des multiples scĂ©narios disponibles en standard, Â鶹ԭ´´ complète son offre par une plateforme d’innovations dans le cloud (Business Technology Platform) qui permet de dĂ©velopper des applications et extensions autour du cĹ“ur Â鶹ԭ´´ S/4HANA.

À travers la Business Technology Platform, les départements financiers ont accès aux technologies innovantes tel que le Machine Learning, l’analyse prédictive, les chatbots ou encore la Blockchain, à partir desquelles ils peuvent imaginer de nouveaux cas d’usages.

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La maintenance peut reprĂ©senter de 10 % Ă  15 % des coĂ»ts de production. Le prĂ©dictif est en mesure d’aider Ă  optimiser ces coĂ»ts. Toutefois, si 76 % des clients Â鶹ԭ´´ interrogĂ©s pensent qu’il est important de pouvoir prĂ©dire la dĂ©faillance d’équipements, seuls 21 % sont satisfaits de leur politique de maintenance actuelle.

Mettre en place une maintenance prédictive demande :

• des donnĂ©es de fonctionnement remontant rapidement et en quantitĂ© suffisante ;
• l’utilisation d’algorithmes permettant de prĂ©dire les dĂ©faillances ;
• l’appel Ă  l’expertise des mĂ©tiers : un Ă©lĂ©ment clĂ© de toute politique de maintenance.

Le recours à un jumeau numérique

« Les capteurs amènent un flot de données qui va remonter dans un jumeau numérique, lequel fonctionne en parallèle de l’équipement physique. Ce jumeau permet de prédire les besoins de maintenance, » explique Rodolphe Roy, directeur général d’ATS.

Réplique parfaite d’un objet ou d’un processus, le jumeau numérique est alimenté par les données venant du jumeau physique, ce qui permet d’en reproduire fidèlement l’état et de s’en servir comme base pour de la simulation.

« Il y a une vingtaine d’années, la simulation permettait de déterminer pourquoi les choses ne marchaient pas. Aujourd’hui, elle permet de prédire le fonctionnement physique d’objets très complexes, » témoigne Eric Bantegnie, vice-président et general manager Systems & Platform chez Ansys.

Le jumeau numérique ne répond pas seulement aux enjeux de maintenance, mais aussi aux enjeux de performance. « Nous pouvons dorénavant simuler le fonctionnement d’un processus de fabrication. Cela permet de confronter le résultat de la simulation aux performances du processus réel, afin de vérifier si son exécution est optimale. »

Enfin, l’utilisation des données d’exploitation est utile lors de la conception de nouvelles offres, qui ne repartiront alors pas d’une feuille blanche.

L’humain au cœur de tout

L’humain est essentiel dans la transformation des processus de maintenance. Les échecs dans les projets de transformation numérique sont en effet souvent liés à des soucis d’adoption des solutions et processus mis en place.

« C’est primordial, confirme Rodolphe Roy. Il faut accompagner cette transformation et aider à rapprocher les mondes de l’IT et de l’OT. L’IT doit proposer des outils parfaitement adaptés aux besoins des utilisateurs finaux, afin que cette courroie entre OT/IT ne se grippe pas. Il faut générer de la confiance : l’apport technologique ne doit pas inquiéter, mais au contraire rassurer. Il est crucial de repenser l’expérience homme-machine lors du passage à l’Industrie 4.0. »

La transformation numérique n’est pas seulement un défi, mais aussi une opportunité pour rendre l’industrie plus attractive et attirer de nouveaux talents. « Elle augmente la valeur des métiers et permet d’en créer de nouveaux, par exemple autour de la mise en œuvre et de la manipulation des jumeaux numériques, illustre Eric Bantegnie. L’opérateur de maintenance, spécialiste de la compréhension physique des équipements, gagne ainsi une compétence numérique. »

Vers du Product as a Service ?

La maintenance prédictive permet d’imaginer de nouvelles façons de commercialiser une offre, par exemple avec le Product as a Service, où c’est l’usage du produit qui est facturé et non le produit lui-même. Mais avant d’en arriver là, un défi attend les entreprises : le passage à l’échelle.

« Aujourd’hui, l plupart des industriels ont testé ces technologies, qui sont arrivées à maturité, explique Rodolphe Roy. Les grandes questions sont maintenant : comment passer à l’action ? Combien cela va-t-il me coûter ? Quel ROI attendre ? »

« Quelques centaines de milliers de jumeaux numériques seulement ont été déployés dans le monde, ajoute Eric Bantegnie. Mais nous sommes sur une trajectoire qui pourrait nous mener au milliard d’ici 3 à 5 ans. Il faudra toutefois savoir éviter une nouvelle guerre des standards, en assurant l’interopérabilité des solutions. »

En savoir plus sur les

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L’IA s’impose dans l’expérience client

La complexité de la vie moderne soumet notre cerveau à une vraie surcharge cognitive. Pour y remédier, les clients se tournent vers les IA et se fient à leurs recommandations, délaissant les interactions traditionnelles avec les marques.

Ainsi acceptons-nous volontiers les recommandations de Netflix pour les séries, de Spotify pour la musique ou les résultats affichés par Google. Nous faisons tellement confiance à ces suggestions que 35% des achats sur Amazon et 75% des visionnages sur Netflix sont issus des recommandations du Machine Learning, selon McKinsey (1).

Pourquoi ? Parce que, dans l’expérience, les clients distinguent de plus en plus les aspects routiniers des aspects riches de sens (voir « Donner du sens à l’expérience »). Et à mesure que la précision et l’utilité des IA augmentent, les clients délèguent les décisions qu’ils jugent « sans importance ». Certaines entreprises se voient alors coupées de leurs clients et forcées de composer avec des IA agissant comme des gardiens.

Les IA relèguent les entreprises en arrière-plan de plusieurs façons :

Les IA effectuent de plus en plus de tâches

Les IA étant capables de regrouper, d’indexer et d’analyser des montagnes de données, les clients ont de plus en plus confiance dans leur capacité à interpréter leurs préférences personnelles et à faire des choix à leur place. Aux recherches en arrière-plan réalisées par les IA s’ajouteront bientôt les achats en arrière-plan.

Les IA, nouvelles audiences à conquérir

Le marketing émotionnel peut susciter la fidélité chez les humains mais pas chez les IA. À mesure que les clients confieront les décisions d’achat de routine aux IA, les entreprises auront besoin de nouvelles stratégies pour conquérir ces nouvelles audiences automatisées.

Les frontières entre les tâches vont disparaître

On regroupe souvent les tâches ménagères et administratives en catégories, comme le nettoyage de la maison ou le paiement des factures. Mais avec des IA qui prennent en charge différentes tâches à la fois, ces frontières disparaîtront. Les entreprises incapables de s’adapter à ce changement dans la façon d’appréhender les tâches perdront des clients.

Comment votre entreprise peut-elle s’adapter ?

Devenez l’intermédiaire IA de votre secteur

Créez une spécialisée qui apporte des connaissances uniques à vos clients. Appropriez-vous les fonctionnalités des IA pour mettre ces connaissances et compétences spécialisées à disposition des clients, directement et par le biais d’IA généralistes.

Proposez des produits optimisĂ©s par l’IA

Au fur et à mesure que les points de contact avec les clients seront relégués au second plan, les produits joueront un rôle plus central en tant qu’ambassadeurs de la marque. Le Big Data, l’IoT et le Machine Learning permettent d’améliorer l’expérience client en augmentant la satisfaction, en réduisant la charge cognitive et en éliminant les actions inutiles. Trouvez des moyens de créer un lien avec vos clients par le biais des produits.

Optimisez votre visibilité auprès des IA

Les systèmes basés sur l’IA constitueront le prochain « espace linéaire » numérique où optimiser le placement des produits. Cette discipline d’optimisation est encore balbutiante mais vous pouvez déjà vous appuyer sur votre équipe de référenceurs SEO afin de prendre le leadership dès le début. Des descriptions factuelles de vos produits et services contribueront à votre succès auprès des IA.

Améliorez les interactions avec vos clients

Utilisez des outils basés sur l’IA pour animer les interactions avec vos clients en fournissant aux collaborateurs de 1ère ligne des informations client et des suggestions de messages. Par exemple, les outils d’analyse et le Machine Learning peuvent servir à offrir aux collaborateurs une visibilité approfondie sur chaque client, améliorant ainsi la personnalisation des interactions.

Publié en anglais sur

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(1) Ian MacKenzie, Chris Meyer et Steve Noble, « How Retailers Can Keep Up with Consumers » (Comment les détaillants peuvent répondre aux besoins des clients), McKinsey & Co., octobre 2013,
/how-retailers-can-keep-up-with-consumers.

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La supply chain doit s’adapter pour faire face aux défis d’agilité et de résilience du marché. « La supply chain est un domaine en pleine évolution, avec des sujets comme la data, la robotique, l’IoT ou l’intelligence artificielle », confirme Manuel Davy, Fondateur et CEO de VEKIA.

Quels sont les enjeux de la supply chain ?

1. Satisfaire les clients.
2. RĂ©duire les stocks.
3. Maîtriser les coûts opérationnels.

Mais sur un marché devenu très volatile, où les clients exigent de plus en plus une livraison à J+1, les choses peuvent rapidement se compliquer. « La supply chain c’est extrêmement simple : il suffit d’avoir le bon stock au bon endroit au bon moment : fois des centaines de milliers de point de gestion ou de points de stockage, fois des millions de références, et avec beaucoup d’incertitudes. »

L’une des clés du succès réside dans la prise en compte de ces incertitudes. Mais également dans la capacité à accompagner le client dans ses changements de mode de consommation. Pendant le confinement, ce sont les entreprises capables d’adresser les clients par des canaux numériques, comme l’e-commerce, qui ont tiré leur épingle du jeu. L’omnicanalité s’est imposée alors comme un facteur de résilience.

La prédiction est au cœur de la supply chain

« La planification est partout dans la supply chain, poursuit Manuel Davy. Les technologies les plus avancées sont en mesure de prévoir finement la demande des consommateurs, ce qui permet en remontant dans la supply chain d’anticiper toutes les opérations. »

L’amélioration des prévisions peut suivre deux voies : voir plus loin, grâce à une puissance de calcul accrue ; être plus fin, au travers de l’analyse de plus de données. Le fait de prendre en compte les données d’expérience (comme le ressenti des consommateurs vis-à-vis des produits ou de la marque) permettra par exemple de mieux satisfaire les clients.

Être capable d’agréger des données endogènes et exogènes (météo, réseaux sociaux…) est donc un facteur clé pour améliorer les processus de prédiction et de planification. Par ailleurs, il est primordial de savoir faire circuler les données internes et de les enrichir. Par exemple en disposant d’une vision en temps réel du stock, assurée par de l’IoT.

Autre voie d’amélioration, la mise en place d’un jumeau numérique de la supply chain, permettant de tester des scénarios de type what-if, afin de gagner en agilité ou en résilience. Ou tout simplement pour évaluer l’impact du lancement d’un nouveau produit.

Savoir passer du plan à l’action

Il est essentiel que le prédictif influe directement sur les opérations de l’entreprise (data to action), tout en n’écartant pas l’humain du processus de décision. « La planification reste un sujet humain. Il ne faut pas écarter l’humain, qui est le pilote et aura le dernier mot, car lui seul sait appréhender des situations très incertaines, comme celles que nous avons rencontrées récemment, explique Manuel Davy. Mais nous pouvons donner à l’humain des moyens d’être plus efficace : des algorithmes, des données, de la puissance de calcul. »

La transformation de la supply chain est un sujet riche et passionnant. Mais aussi global, comme le souligne le CEO de VEKIA : « quand on commence à transformer une supply chain, cela entraîne l’ensemble de l’entreprise vers l’industrie 4.0. ». L’occasion peut-être d’évaluer de nouvelles stratégies de supply chain management, comme le DDMRP (Demand Driven MRP), qui s’appuie non plus sur des prévisions, mais sur la demande réelle.

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Quelques semaines après la mise en place des mesures de confinement en France pour faire face Ă  la crise sanitaire COVID-19, Odoxa et Â鶹ԭ´´ ont interrogĂ©s les français sur l’utilisation des technologies et du numĂ©rique pour faire face Ă  l’Ă©pidĂ©mie.

Les principaux enseignements :

• 7 Français sur 10 jugent que la France n’a pas suffisamment recours aux nouvelles technologies pour lutter contre
  ±ô’épľ±»ĺĂ©łľľ±
• CamĂ©ras thermiques (79%), Big data (58%), traking (54%) voire mĂŞme reconnaissance faciale (51%) : les Français estiment que le pays doit utiliser les outils numĂ©riques pour lutter contre ±ô’épľ±»ĺĂ©łľľ±e
• 62% des Français tĂ©lĂ©chargeraient et utiliseraient une application du type StopCovid
• La technologie peut aussi ĂŞtre utile en matière de tĂ©lĂ©mĂ©decine et d’informations en temps rĂ©el

Point de vue de Christopher Bousigues, Directeur Business Technology Platform, Â鶹ԭ´´ France :

69 % des Français jugent que la France n’a pas suffisamment recours aux nouvelles technologies pour lutter contre ±ô’épľ±»ĺĂ©łľľ±e. 62% des Français tĂ©lĂ©chargeraient et utiliseraient une application du type StopCovid alors qu’il Ă©taient 76% Ă  se dire prĂ©occupĂ©s par la collecte de leurs donnĂ©es en mai 2019. Cela dĂ©montre que lorsqu’il s’agit de leur sĂ©curitĂ© et Ă  partir du moment oĂą ils ont le choix d’utiliser ou non la technologie, les français peuvent ĂŞtre ouvert Ă  l’utilisation de leurs donnĂ©es.

CamĂ©ras thermiques (79%), Big data (58%), traking (54%) voire mĂŞme reconnaissance faciale (51%) : les Français estiment que le pays doit utiliser les outils numĂ©riques pour lutter contre ±ô’épľ±»ĺĂ©łľľ±e. Contrairement Ă  l’Asie, la France a pris un sĂ©rieux retard quant Ă  l’adoption de ces technologies, Aujourd’hui, chez Â鶹ԭ´´ nous analysons les donnĂ©es issues d’objets connectĂ©s comme des drones, des robots, des camĂ©ras, pour aider un certain nombre de nos clients dans le pilotage de leur activitĂ©. En France, nous accompagnons par exemple un Ă©tablissement de santĂ© parisien dans la lutte contre le cancer via l’utilisation de l’IA et du big data. Nous proposons Ă©galement nos solutions pour aider les Ă©quipes de soins intensifs dans la priorisation et la gestion des flux de patients. Il nous faut aujourd’hui aller au-delĂ  de nos barrières culturelles et dĂ©finir des cadres prĂ©cis pour rattraper notre retards dans l’adoption de ces technologies.

Il n’est pas Ă©tonnant dans notre contexte actuel que 89 % des français estiment important de pouvoir contacter son mĂ©decin via la tĂ©lĂ©mĂ©decine. Il n’est pas surprenant non plus que les français considèrent comme important de disposer de la mise Ă  jour des ouvertures des commerçants en temps rĂ©el et de pouvoir rĂ©server des crĂ©neaux horaires auprès de des commerçants pour faire ses achats. Le secteur du retail a su s’adapter et doit dĂ©sormais ĂŞtre capable de fournir une expĂ©rience digitale de proximitĂ© plus importante. Ceux qui ont misĂ© sur cela sont aujourd’hui en train de capter une nouvelle clientèle. Les autres vont très certainement devoir repenser leur backend, rendre plus flexible leurs processus d’achats et digitaliser plus fortement leur supply chain.

72 % estiment comme prioritaire ou important d’ĂŞtre informĂ© de manière plus systĂ©matique (mail sms, WhatsApp) par les institutions. Ils Ă©taient en effet, 73 % le mois dernier Ă  indiquer que le numĂ©rique peut amĂ©liorer le dialogue entre citoyens et Ă©lus locaux. MĂŞme si le secteur public et les institutions ont effectivement commencĂ© leur digitalisation, les français appellent Ă  plus de transparence et de dĂ©mocratie. Nous dĂ©ployons de plus en plus de technologies de type chatbots et d’enquĂŞte en ligne pour renforcer l’Ă©coute et le dialogue avec les citoyens. Le secteur public a commencĂ© Ă  tester de nouveaux usages de la technologie. Il convient dĂ©sormais d’accĂ©lĂ©rer l’adoption de ces technologies qui sont en train de dĂ©montrer leur efficacitĂ©.

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