Diagnostic 30 min — Groupe SEB × AXION

Emmanuel présente la BU Cookware dans un contexte d'amélioration des processus existants. La BU utilise :

• SAP SNP (Supply Network Planning) — gestion des flux et planification
• OMP (APS) — prévision de la demande · fonctionne en silo
• Objectif : compléter ces systèmes avec l'IA, sans les remplacer

Djemel explique que les LLM permettent de traiter en masse les données SAP/APO souvent lourdes à maintenir, pour des quick wins rapides sur quotas et stocks de sécurité.

Seb présente son expérience dans les industries automobile et pharmaceutique. Djemel met en avant ses 25 ans d'expertise en solutions de planification APS (APO, Anaplan) — argument de crédibilité clé face à des interlocuteurs supply chain exigeants.

Emmanuel insiste sur l'importance cruciale de la sécurité des données. Groupe SEB utilise :

• SEB AI — version sécurisée et interne de ChatGPT (probablement Azure OpenAI dans le tenant Azure SEB)
• Microsoft Copilot — intégré à Microsoft 365

Seb a confirmé la capacité AXION à travailler dans des environnements sécurisés :

• Stockage sur serveurs européens (VPS Hostinger EU)
• Ou directement dans l'infrastructure SEB (Snowflake natif)
• Approche human-in-the-loop systématique pour valider les recommandations IA

Emmanuel identifie explicitement la gestion des transferts de stocks comme un "quick win". Le processus actuel est manuel → inefficacités et surstocks. Solution proposée :

• IA analyse le réseau de distribution
• Propose des transferts optimisés entre sites
• Apprend des décisions humaines passées pour améliorer la pertinence future
• Human-in-the-loop : les planificateurs valident avant exécution

Premier use case mentionné par Djemel : optimiser les quotas et stocks de sécurité dans SAP/OMP, souvent obsolètes faute de recalcul régulier. Impact direct : moins de surstocks et moins de ruptures.

Emmanuel aborde la difficulté de maintenir la qualité des données face au turnover des équipes et au manque de procédures formalisées. Seb propose d'utiliser l'IA comme outil de gouvernance pour :

• Identifier les inconsistances dans le catalogue produit
• Mesurer la complétude des données
• Structurer et normaliser le catalogue

La robustesse des données est une condition sine qua non de la réussite des cas d'usage opérationnels.

OMP fonctionne en silo. Djemel propose de créer une base de connaissances dans Snowflake pour intégrer des données externes (événements commerciaux, météo, tendances marché) et affiner la qualité des prévisions. Opportunité identifiée par la BU Cookware.

Emmanuel exprime le besoin d'automatiser les tâches annexes et répétitives autour de SAP SNP pour permettre aux planificateurs de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Djemel cite des exemples d'automatisation bout-en-bout couvrant le cycle commandes → facturation.

Seb insiste sur le triptyque "Processus, Données, Humain" pour assurer le succès du projet. L'approche recommandée est modulaire et itérative : modéliser les processus avant d'automatiser. Avantages :

• Meilleure adoption utilisateurs
• ROI plus rapide
• Réduction du risque de rejet par les équipes SC

Les participants s'accordent sur l'objectif de déployer un pilote concret d'ici septembre 2026. Emmanuel précise :

• Eviter le format POC — se concentrer sur un projet générant de la valeur réelle en production
• Nécessité d'obtenir des autorisations auprès de l'IT corporate et de la direction Supply Chain corporate
• Disponibilités des équipes réduites en été (juillet–août) à anticiper