Leroy Merlin modélise l’impact de ses investissements commerciaux avec 40 000 IA

Un socle de données prêt, mais pas encore totalement exploité

Ce chantier n’aurait toutefois pas pu voir le jour sans un socle de données plus que conséquent.

« Leroy Merlin a une grande maturité dans la donnée. Ils ont de la donnée granulaire et qualitative », constate Renaud Caillet, partner chez Ekimetrics, le cabinet spécialisé dans la « création de croissance » par la technologie, avec lequel Leroy Merlin collabore.

« Nous avions un socle massif. Mais nous avons dû retravailler pour amener une cohérence entre une data technique [et] des éléments compréhensibles pour les équipes métiers. »

Ce socle data est hébergé dans les data lakes d’ADEO, la maison mère de l’enseigne. Pour ce projet, il représente plusieurs téraoctets de données, collectées depuis 2022, qui descendent jusqu’à la maille du ticket de caisse puis qui sont réagrégées à la maille du sous-rayon.

« Nous avions un socle massif. Mais nous avons dû retravailler pour amener une cohérence entre une data technique [et] des éléments compréhensibles pour les équipes métiers », raconte le responsable. En résumé, il a fallu calquer la présentation des données sur les repères de pilotage et la logique de fonctionnement des équipes qui gèrent les budgets commerciaux.

Un « évènement » est venu s’ajouter en cours de route. Leroy Merlin est passé à la carte de fidélité gratuite.

« C’était une stratégie commerciale, pas data. Mais cela nous a beaucoup aidés », se réjouit Jean-Baptiste Niepceron. Avec une carte exclusivement payante, l’enseigne ne s’adressait en effet qu’à une partie de ses clients. Le programme gratuit a ouvert cette connaissance à une base plus large, avec un gain en taux d’identification de l’ordre de 30 %.

Machine Learning et graphe causal

Pour aller au-delà d’un Marketing Mix Modeling classique, Leroy Merlin et Ekimetrics ont ensuite utilisé le machine learning avec une IA causale. « Le modèle analyse une multitude de points pour identifier des liens de cause à effet et comprendre pourquoi une action a plus ou moins bien fonctionné à un endroit donné », explique Renaud Caillet.

Le but est d’isoler l’impact incrémental réel de chaque action commerciale et de mesurer la valeur créée, dans le passé, par chaque levier (programme de fidélité, remises, promotions, etc.).

« Le modèle analyse une multitude de points pour identifier des liens de cause à effet et comprendre pourquoi une action a plus ou moins bien fonctionné à un endroit donné. »

Un autre facteur à prendre en compte est que ces leviers peuvent être activés au niveau national, mais aussi local – une liberté est laissée aux magasins pour animer leur zone. Quant aux données web et magasins, elles sont traitées au même niveau, car le parcours client mêle fréquemment ces deux canaux.

Reste que la robustesse mathématique du modèle d’Ekimetrics ne suffisait pas, à elle seule, à garantir son adoption. Pour éviter un effet « boîte noire » immédiatement repoussoir pour des décideurs, les data scientists et les experts métiers des deux sociétés ont co-construit un graphe causal.

« Sa grande force est d’intégrer notre expertise métier pour déterminer précisément ce qui génère de la valeur lors d’une promotion chez nous (est-ce la catégorie de produit, la saisonnalité ou le programme de fidélité ?) », détaille Jean-Baptiste Niepceron. « Cette démarche collaborative brise cet effet boîte noire de l’algorithme. Elle apporte une visibilité et rassure les équipes sur le terrain, car un modèle statistique seul ne peut pas tout expliquer. »

L’implication des métiers a aussi permis d’intégrer des nuances que la donnée ne peut pas saisir. Un rayon peut par exemple afficher un ROI décevant, mais rester stratégique en raison d’accords fournisseurs ou de son rôle de produit d’appel. C’est le cas du jardin chez Leroy Merlin, une catégorie concurrentielle où l’élasticité-prix est faible, mais où le flux de clients généré reste considérable.

« La donnée chiffrée ne fournit qu’une partie de la réponse. Pour piloter une optimisation efficace, elle doit impérativement être croisée avec la réalité du terrain », prévient Jean-Baptiste Niepceron.

40 000 modèles d’IA

Le choix de la maille d’analyse a aussi fait l’objet d’arbitrages.

Le croisement de 13 leviers commerciaux, 200 sous-rayons, 11 régions et plusieurs typologies de clients a abouti au déploiement de 40 000 modèles unitaires.

« On s’est vite rendu compte que faire un outil pour avoir la “vérité absolue” ne fonctionnerait pas. C’est illusoire de se dire qu’on peut avoir une réponse ultime. »

Mais descendre à la maille des 140 magasins aurait fait exploser ce volume à 400 000 modèles. « Et là, ça ne marcherait plus », tranchent Jean-Baptiste Niepceron et Renaud Caillet. Il faudrait trop de compute et trop de temps d’entraînement. Et certaines combinaisons ne produisent de toute façon pas de résultats significatifs à cette échelle.

L’enseigne a donc préféré le pragmatisme. « Quand nous avons démarré, nous voulions tout intégrer dans le scope », se souvient Jean-Baptiste Niepceron. « Mais on s’est vite rendu compte que faire un outil pour avoir la “vérité absolue” ne fonctionnerait pas. C’est illusoire de se dire qu’on peut avoir une réponse ultime », insiste le responsable. « Il a fallu recentrer notre liste de courses », plaisante Renaud Caillet.

Techniquement, derrière la formule des « 40 000 IA » se cache une infrastructure industrielle de Machine Learning causal. Le moteur développé par Ekimetrics automatise l’exécution de 40 000 modèles unitaires, conçus pour isoler l’effet causal de chaque levier plutôt qu’une simple corrélation statistique.

Pour garantir la robustesse de chaque modèle à cette échelle, l’algorithme doit valider son niveau de précision (le fit) sur des échantillons de test que la machine n’a pas vus lors de la phase d’apprentissage. Un tel pipeline d’entraînement nécessite près de 48 heures de calcul continu pour stabiliser l’ensemble des coefficients de performance.

Un simulateur de décisions

Un modèle mathématique qui mobilise 40 000 sous-modèles peut vite intimider des équipes non spécialistes. Dès lors, « il faut cacher cette phase », glisse Jean-Baptiste Niepceron.

Les premiers résultats ont pris la forme de présentation Google Slides. Ils sont désormais accessibles via un dashboard Power BI interne, construit par les équipes de Leroy Merlin, pour offrir quelques indicateurs macro et des repères familiers aux équipes de pilotage commercial.

Un simulateur de réallocation budgétaire complète le dispositif. Développé par Ekimetrics, il s’appuie sur des courbes de réponse ajustées qui reprennent les résultats des 40 000 modèles.

Ces courbes permettent de visualiser, en temps réel, l’impact d’un déplacement de budget d’une catégorie à une autre.

Pour l’étape suivante, Leroy Merlin prévoit d’affiner ses typologies de clients, notamment sur les segments professionnels et projets.

Les magasins, quand même

La descente à la maille du magasin, « là où se fait le vrai pilotage sur des leviers locaux », est aussi à l’étude. Mais elle suppose de changer d’approche.

Pour rester gérable à cette échelle (et éviter les 400 000 modèles), l’analyse devrait se limiter aux seuls leviers locaux, au risque de perdre la cohérence avec les résultats obtenus au niveau national. « Ce n’est pas grave, ce seront des choix qu’on fera pour optimiser certaines actions au plus près du terrain », assume Jean-Baptiste Niepceron.

Une interface conversationnelle de type talk-to-data pourrait également être envisagée pour démocratiser plus largement les résultats. « C’est une question de priorité et de bande passante », tempère Renaud Caillet.

D’autant plus que l’outil de MMM (Marketing Mix Modeling) ne vise pas une diffusion massive. Volontairement. Il cible initialement les 100 chefs de produits de l’enseigne et plus certainement entre 30 et 40 décideurs clés, des contrôleurs de gestion et des responsables de la performance.

« Mais même si on se disait, demain, qu’il n’y a que 15 personnes qui utilisent la solution, cela aura déjà une valeur importante pour tout le groupe », estime Jean-Baptiste Niepceron.

Des intuitions confortées

Premier enseignement du projet, les stratégies commerciales de Leroy Merlin n’ont pas été invalidées par les chiffres. « Nous n’avons pas eu de mauvaises surprises où nous nous sommes dit que nous avions fait de mauvais choix », se félicite le responsable data. « Il y a quand même une intuition de commerçant », sourit-il.

Deuxième enseignement, la nouvelle option payante du programme de fidélité (Leroy Merlin +), qui complète le gratuit, affiche un ROI supérieur de 30 % à l’ancienne carte payante (l’ex-Carte Maison).

Autre point objectivé, les mécaniques promotionnelles ciblées sur des profils spécifiques génèrent des retours deux fois supérieurs à une animation de masse.

Enfin, le modèle a confirmé la performance des leviers locaux, activés directement par les magasins. Moins puissants que les opérations nationales, ils créent malgré tout une valeur, ce qui légitime la marge de manœuvre laissée aux équipes de terrain.

Mais ces premiers résultats ont suscité des débats sur l’incertitude liée, par nature, aux statistiques. À la sortie des indicateurs, certaines personnes ont souligné que des chiffres n’étaient pas bons. « Ce à quoi je répondais que c’est un modèle statistique. L’important n’est pas de savoir si le bon chiffre est 30 ou 35, mais de voir comment il évolue d’année en année », insiste Jean-Baptiste Niepceron. « Et puis avant, on n’avait rien », rappelle-t-il.

Make or Buy, Leroy Merlin garde la main sur ses outils IT

« L’idée c’était que les équipes de Leroy Merlin, après avoir accès aux métriques statistiques du fit, soient capables de le faire elles-mêmes et qu’elles puissent monitorer s’il y a un drift. »

Pour mener à bien ce chantier, Leroy Merlin a fait appel à un spécialiste externe. « Nous aurions pu le faire en interne », avance le responsable Data & Connaissance Client de l’enseigne. « Mais nous savions qu’avec un partenaire, il y a une expérience, un partage avec d’autres entreprises qui ont pu avoir une problématique proche, et que nous allions aller plus vite ».

Pour autant, pas question de rester dépendants. Après cette première phase, le code d’Ekimetrics a été transféré à Leroy Merlin. Le réentraînement des 40 000 modèles, prévu tous les trois mois, est désormais assuré directement par les équipes de l’enseigne.

Cette autonomie porte aussi sur la surveillance du modèle dans le temps. Les paramètres du graphe causal ne sont pas figés, ils sont amenés à bouger à mesure que le marché évolue.

Renaud Caillet insiste sur ce point. « L’idée c’était que les équipes de Leroy Merlin, après avoir accès aux métriques statistiques du fit, soient capables de le faire elles-mêmes et qu’elles puissent monitorer s’il y a un drift. »

« On leur a donné les clés », résume le partner d’Ekimetrics.

L’autonomie était une exigence de Leroy Merlin. Tout comme le fait de s’adapter à ses propres standards. Pour l’enseigne, ces conditions sont fondamentales pour la pérennité du projet.

Le marathon ne fait que commencer

La base technique du projet est donc terminée. Mais pour Jean-Baptiste Niepceron, cette course vers « l’orienté décision » ne fait que commencer. « Nous ne sommes qu’à la moitié du chemin, ou plutôt au 30^ème kilomètre du marathon », compare-t-il.

« Nous venons bousculer des schémas de pensée et des habitudes bien ancrées dans la construction du business. […] Ce n’est pas simple. »

L’adoption par les métiers demande en effet un accompagnement au long cours. « Le plus dur reste à faire pour que le projet soit exploité à son plein potentiel », confie-t-il. « Nous venons bousculer des schémas de pensée et des habitudes bien ancrées dans la construction du business. […] Il faut embarquer les collaborateurs, leur demander de libérer du temps pour un projet dont ils ne perçoivent pas toujours immédiatement le résultat. […] Ce n’est pas simple. »

Mais ce travail est décisif. « Car le plus beau modèle du monde, s’il n’est pas utilisé au quotidien, ne sert à rien », conclut le responsable qui bénéficie dans cette mission de l’appui du top management de Leroy Merlin.