Armelle Patault, Mentor Data sur la prochaine édition de Paris Retail Week 2023, nous ouvre les portes du service Data Science de ManoMano. Entre algorithmes, machine learning et optimisation à l’échelle des modèles génératifs, décryptage de l’univers de la Data Science par une experte des données.

Armelle Patault, Mentor Data : en bref

Passionnée de mathématiques depuis l’enfance, Armelle Patault s’est tournée vers un cursus ingénieur en rejoignant l’école Technique, où elle s’est spécialisée en mathématiques et informatique.

Elle est ensuite partie en direction de la Californie, et a fait ses armes dans la Silicon Valley chez Uber, attelée à développer les meilleures estimations de temps possibles.

Sa passion pour le Machine Learning, les mathématiques et l’informatique, combinée à plus de 8 ans d’expérience dans la Data Science, l’ont en toute logique amenée à occuper aujourd’hui le poste de Responsable de la Science des données chez ManoMano. Son équipe travaille sur le développement des meilleurs algorithmes de machine learning pour améliorer l’expérience utilisateur et vendeur de ManoMano.

A ce jour, l’équipe Data Science est chargée du développement des modèles de machine learning, jusqu’à leur déploiement en production. Un vaste scope, des défis permanents, des innovations continues, et une adaptation constante face aux avancées fulgurantes de la Data Science.

Avant-propos de la Mentor Data

* En tant que Head of Data Science chez ManoMano, quelles sont vos principales priorités et comment la Data renforce-t-elle la présence de l’entreprise sur le marché français ?

“La Data est à la fois aidante, intégrante et motrice des projets de la société. Optimiser la gestion à l’échelle est notre ultime priorité.

Pour remettre en contexte, ManoMano a été créé il y a maintenant dix ans. On fédère plus de cinq mille marchands et on rassemble plus de seize millions de références.

Autant dire que nous avons à la fois un énorme catalogue, et de multiples marchands à gérer. Le rôle de ManoMano est de diffuser le plus largement possible l’ensemble des données en catalogue, auprès de sept millions d’utilisateurs actifs.

La Data contribue quotidiennement à aider la gestion à l’échelle de notre catalogue, afin d’optimiser le parcours client, l’expérience utilisateur globale, ainsi que notre logistique.
Car bien évidemment, il est également essentiel d’optimiser la gestion des entrepôts.
Au vu de notre énorme volume de données, il est inconcevable de tout faire manuellement, et c’est précisément là que la Data intervient.

Une des priorités majeures dans l’équipe, c’est aussi d’optimiser l’UX grâce des algorithmes de recommandations pertinentes pour l’utilisateur – via des carrousels de combinaisons de produits au moment de la sélection, par exemple.

Comme je le soulignais dans le podcast, nous voulons fournir à nos utilisateurs des recommandations de produits similaires ou complémentaires. Et grâce au machine learning, nous pouvons construire des algorithmes qui permettent de détecter les produits pertinents recommandés à nos utilisateurs. Et c’est ce que va faire ensuite l’équipe, créer ces algorithmes et les mettre en production pour qu’ils soient affichés à nos utilisateurs.”

Le crédo de la Mentor Data

* Quels opportunités et défis anticipez-vous dans l’univers de la Data Science dans les années à venir ?

La Data Science contribue maintenant à créer des modèles de plus en plus précis. Les modèles génératifs peuvent créer du contenu presque aussi crédible qu’un être humain, c’est une formidable opportunité de croissance dans le domaine.

Cela dit, pour un usage unique, ces modèles se révèlent extrêmement efficaces. Le gros challenge qui va se poser sera d’optimiser ces modèles à l’échelle. C’est-à-dire comment transformer la diffusion unique et la dupliquer des millions, voire des milliards de fois, de manière rentable.

Enfin, en termes de génération, les défis à venir devraient porter sur les sujets éthiques qui y sont associés. A savoir : est-ce que cela peut rester aidant, et non devenir une solution de remplacement ?

La création du coût algorithmique versus humaine pose pas mal de questions. Trouver les bonnes frontières est le plus gros challenge pour les entreprises.

* En tant que conférencière à Paris Retail Week, quels sont les messages clés que vous souhaitez partager lors de l’événement ?

Le message principal repose sur la valeur ajoutée de la Data dans les sociétés. Autrement dit, savoir faire l’usage de données pour transformer les termes barbares en applications concrètes dans le quotidien des enseignes.

Il ne s’agit pas que de théorie. Même sur des petits jeux de données, cela peut transformer un modèle et donc une entreprise en fin de boucle.
La Data ne se réduit pas en un domaine de mathématicien un peu obscur, son application pratique favorise l’automatisation des process, comme la compréhension des utilisateurs.

* Pouvez-vous nous donner un aperçu de la thématique principale que vous souhaitez aborder en tant que Mentor Data ?

La thématique principale, c’est surtout de positionner la Data au centre des stratégies, et mettre en lumière la valeur ajoutée des données pour les différentes entreprises du retail.

Cette valeur a longtemps été méconnue. Bien évidemment, cela a évolué dernièrement avec l’avènement de ChatGPT et l’engouement général autour des modèles génératifs.
Les bénéfices de la Data ont souvent été obscurs, alors que cela peut vraiment apporter une plus-value significative pour les entreprises, notamment en automatisant de nombreux process et algorithmes pour optimiser autant l’expérience utilisateur, que ce soit celle des vendeurs et des fournisseurs, ou encore la logistique à grande échelle. Cette valeur est bien connue aux Etats-Unis, mais encore trop peu en Europe.

Le mot de la fin de la Mentor Data

* En tant que Mentor Data, comment percevez-vous le rôle des événements tels que Paris Retail Week dans le développement de l’industrie du commerce de détail, et pour la création de collaborations entre les divers acteurs du secteur ?

“Les événements tels que le salon Paris Retail Week propulsent l’amélioration de l’écosystème français dans son ensemble, grâce à la création de collaborations entre les différents acteurs du marché.”

En fin de compte, ce partage permet de tirer vers le haut l’ensemble de l’écosystème et d’optimiser l’expérience client de manière globale.
Les rencontres et échanges entre les différents acteurs font naître des collaborations clés et favorisent une évolution globale, cohérente et synchrone.

Une conférence menée par la Mentor Data dès le 19 septembre 2023, jour d’ouverture du Paris Retail Week 2023. Retrouvez ici le résumé de sa conférence à Paris Retail Week.

Suite très attendue de son podcast sur “Les Voix du e-commerce”, et de cet entretien exclusif avec la Mentor Data avant l’événement. Réécoutez le podcast de la Mentor Data, ainsi que tous les autres podcasts des Mentors du salon.