Développer ou acheter l’IA ? OUI.sncf teste ses Data Scientists

Le site e-commerce OUI.sncf développe ses propres modèles d’intelligence artificielle. Le voyagiste réalise aussi régulièrement des AB tests pour comparer leurs performances avec celles de logiciels du marché.

Les des projets d’intelligence artificielle sont souvent de nature stratégique. Les grandes entreprises font donc fréquemment le choix de développer en interne. OUI.sncf revendique en la matière son agnostisme.

IA sur étagère pour le scoring d’appétence

Pour l’intelligence artificielle, comme pour toute autre brique logicielle, l’entreprise continue ainsi de se poser la question du « make or buy ». Et pourtant, celle-ci revendique l’habitude de développer elle-même pour coller au plus près de ses besoins.

« On est une boîte où on aime bien faire nous-mêmes. Cela fait partie de notre ADN. Mais on est pragmatiques » présente Angélique Bidault, directrice gouvernance de la data et démocratisation de l’e-commerçant.

Pour le ciblage des newsletters, OUI.sncf a ainsi testé une solution d’intelligence artificielle du marché proposée par la startup, Tinyclues. « Pragmatiques, nous avait réalisé un AB test afin de comparer ce que la startup réalisait en termes de ciblage versus l’interne. Et le gagnant a été Tinyclues » reconnaît l’experte de la donnée.

« S’il y a meilleur, nous acceptons de prendre cet outil »

Cette technologie d’intelligence artificielle sur étagère est désormais exploitée pour tous les scoring d’appétence des clients de OUI.sncf. Quant à la spécialiste du data mining dévolue auparavant à cette tâche, « elle s’est concentrée sur d’autres sujets », c’est à dire des études client « un peu plus poussées » et des opérations « plus stratégiques. »

Dans la pratique, à chaque création d’un algorithme en interne, le voyagiste réalise une veille des offres du marché et, le cas échéant, effectue un test comparatif. « S’il y a meilleur, nous acceptons de prendre cet outil. A condition bien sûr que nous ayons un retour sur investissement » établit Angélique Bidault.

Conduite du changement auprès des data scientists

Cette politique suppose toutefois de mener en parallèle une conduite du changement auprès des Data Scientists. « Ce n’est pas toujours facile. Ils ont souvent peur que ces nouveaux outils ne prennent leurs métiers » témoigne-t-elle.

« Mais il faut être pragmatique et nous concentrer sur les domaines où les outils ne peuvent pas aller au-delà de ce que nous parvenons à faire » insiste-t-elle. OUI.sncf fait également à l’occasion le choix inverse, en démarrant sur un produit sur étagère, avant de ré-internaliser.

Une plateforme interne pour le conversationnel

L’entreprise a notamment développé un outil de facturation interne pour ses opérations d’acquisition de trafic (SEA, les enchères Google), plus performant que l’application du marché qui était exploitée depuis 2017. La responsable a pour cela mis sur pied une « feature team » et a mobilisé les Data Scientists intégrés à sa division marketing.

Autre exemple : le domaine du conversationnel et des chatbots. Lors de ses débuts dans ce secteur en 2014, OUI.sncf s’est appuyée sur une startup. L’entreprise est depuis montée en compétences, au point de lancer en 2017 une équipe dédiée au conversationnel.

« Un des choix importants que nous avons fait a été d’internaliser la technologie pour la maîtriser. Nous avons développé notre propre plateforme en nous basant sur des briques Open Source. Nous l’utilisons pour motoriser les bots du groupe SNCF, et nous sommes en train de l’étendre à d’autres acteurs » déclare Yannick Combourieu, head of product management de OUI.sncf.

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