Data & DevOps pour le Retail

Notre approche repose sur trois piliers : architecture auto-scalante, tests de charge anticipés, et observabilité en temps réel. Nous concevons des infrastructures cloud-native avec auto-scaling horizontal (Kubernetes HPA/KEDA) dimensionné sur la base de tests de charge réalistes effectués 6 à 8 semaines avant l'événement. Les bases de données sont préparées avec du read-replica scaling et du caching distribué (Redis/ElastiCache). Nous mettons en place des runbooks automatisés et des dashboards dédiés pour que vos équipes ops puissent piloter l'événement en toute sérénité. Nos clients ont absorbé des pics de x15 sans dégradation de performance.

Les moteurs de recommandation IA que nous déployons génèrent en moyenne une augmentation de 12 à 18 % du panier moyen et de 8 à 15 % du taux de conversion, selon la maturité data du client et le volume de trafic. Le retour sur investissement est généralement atteint en 3 à 6 mois. Notre approche commence par l'unification des données client dans un feature store (comportement web, app, magasin), puis par le déploiement de modèles de collaborative filtering et deep learning adaptés à votre catalogue. Les résultats sont mesurés par A/B testing rigoureux, et les modèles s'améliorent en continu grâce au feedback loop automatisé.

L'omnicanalité repose sur une architecture de données unifiée. Nous mettons en place un Customer Data Platform (CDP) temps réel qui réconcilie les identités client à travers tous les points de contact : site web, application mobile, magasin physique, centre d'appels. Cette vue client unifiée alimente ensuite les moteurs de personnalisation, les programmes de fidélité et les campagnes marketing. Techniquement, cela implique un event streaming (Kafka) qui capture chaque interaction, un identity resolution engine, et des APIs temps réel qui servent le contexte client à chaque canal. Le résultat : un client reconnu quel que soit son point d'entrée, avec un parcours cohérent et personnalisé.

Nous déployons des modèles prédictifs qui transforment la supply chain retail sur trois axes : la prévision de la demande (réduction des ruptures de stock de 30 à 40 %), l'optimisation des réapprovisionnements (réduction du surstock de 20 à 25 %), et le pricing dynamique (maximisation des marges en fonction de l'élasticité prix). Notre stack data combine des modèles de time series (Prophet, LightGBM) avec des feature stores alimentés en temps réel par les données de vente, météo, calendrier promotionnel et signaux web. Les prédictions sont servies via des APIs à faible latence pour une intégration transparente avec vos ERP et systèmes de gestion de stock.

Un projet de transformation data ou DevOps dans le retail se déroule typiquement en 4 à 8 mois. La phase de cadrage (3-4 semaines) inclut l'audit de la maturité data, la cartographie des sources et la définition de la roadmap. La phase de construction du socle (6-8 semaines) couvre la mise en place de la plateforme data, les pipelines d'ingestion, et l'infrastructure CI/CD. Les premiers cas d'usage IA (recommandation, prévision) sont déployés en 4 à 6 semaines supplémentaires, avec mesure d'impact par A/B testing. Nous prévoyons systématiquement un transfert de compétences pour assurer l'autonomie de vos équipes.