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00:00Hors série, les dossiers BFM Business. Libérer le potentiel de l'IA depuis un système d'information historique. Frédéric Simotère.
00:10Bonjour et bienvenue dans ce programme BFM Business, libérer le potentiel de l'IA dans un SI historique, un programme
00:16dédié à l'un des défis majeurs des entreprises aujourd'hui.
00:19Comment bien exploiter ces données, y intégrer la puissance de l'IA et ça, sans tout casser son système d
00:26'information historique.
00:26On va en parler avec nos invités. Je vous les présente tout de suite. Benjamin Gidi, bonjour.
00:31Bonjour.
00:31Benjamin, merci à être avec nous. Vous êtes cofondateur CEO de PopSync, startup française qui a développé une solution de
00:38Change Data Capture, le CDC.
00:40Vous allez nous expliquer tout ça, comment rendre ces données accessibles sur des plateformes de type Snowflake.
00:46On va parler de tout ça avec vous. Et puis Henri Adré, bonjour.
00:50Bonjour.
00:50Henri, merci à être avec nous. Vous êtes DSI de Epner, c'est l'un des leaders du transport. On
00:54voit vos camions qui circulent évidemment sur cet aspect logistique en Europe.
00:59Et justement, on va parler avec vous de comment vous avez utilisé tout ça. Je vais démarrer avec vous justement,
01:04André.
01:05Pouvez-vous nous dire un petit peu les défis que rencontrait ce transporteur logisticien à Epner en matière de gestion
01:11de données, d'optimisation de flux ?
01:13Oui, bien sûr. Dans le transport et la logistique, ce ne sont pas les données qui manquent. Notre sujet et
01:19notre défi n'étaient pas d'avoir un volume de données conséquent,
01:22ni même de savoir où les stocker, puisque les plateformes dont vous avez parlé, les plateformes data existent et elles
01:26sont nombreuses.
01:27Le sujet pour nous était plutôt de capter la donnée au bon moment et quasiment en temps réel. Et notre
01:35défi, c'est de partir de systèmes qui sont des systèmes fiables, robustes, mais assez anciens,
01:40qui n'ont pas été conçus pour justement permettre un accès en temps réel. Et puis surtout, de capter ce
01:47qui a vraiment changé, c'est-à-dire une adresse, un prix, une quantité, un événement de stock.
01:52Donc ce besoin de temps réel, ce besoin d'accéder en profondeur à vos données et tout ça, encore une
01:57fois, sans dire qu'il faut tout changer, tout système d'information, c'est ça le premier besoin.
02:03Exactement. Éviter de devoir changer tous nos... Alors en l'occurrence, ça s'appelle un TMS, un Transport Management System,
02:08qui est vraiment le cœur du système d'information.
02:10Et ce sont des programmes de plusieurs années, évidemment, quand il s'agit de les changer. Donc ces systèmes legacy,
02:15on souhaitait les garder en l'état, évidemment, tout en les modernisant,
02:18et de pouvoir connecter avec notre plateforme data, en l'occurrence très moderne, et nous utilisons Snowflake.
02:23Et donc c'est là où on parle de Change Data Capture, Benjamin. Vous allez nous expliquer ce que ça
02:29signifie.
02:29Mais en gros, c'est une technologie qui permet de... On capture les données, on les réplique en temps réel
02:35et sans tout migrer.
02:36Voilà, je résume très souverainement. C'est un peu plus complexe que ça sur le terrain.
02:41Voilà, Change Data Capture, c'est le même acronyme en français, c'est la capture de changement, donc le CDC.
02:47C'est vraiment une technologie qui va permettre d'extraire, de transformer la base de données en un flux,
02:53et donc d'extraire la donnée à mesure qu'elle change.
02:56L'avantage de cette technologie, c'est qu'elle est non intrusive.
02:59Donc ça permet vraiment de se brancher à un système d'exploitation qui est en fonctionnement,
03:02qui est quand même une plateforme critique, s'il y a un souci à...
03:05On n'est pas obligé de tout migrer vers un nouveau système.
03:08Exactement. On peut se connecter à l'existant.
03:10Ça, c'est l'un des premiers points, c'est permettre cette capture de la donnée depuis l'existant,
03:15sans bouleverser le fonctionnement de l'existant.
03:17Donc ça, c'est ce que ça permet.
03:20La façon dont ça le permet, c'est vraiment, au lieu de transporter toute la donnée,
03:25sous forme de photos prises à des intervalles réguliers, par exemple une fois par jour, une fois par heure,
03:32là on a une intégration qui est un petit peu plus profonde,
03:35et qui va permettre de faire sortir la donnée au fil de l'eau depuis les systèmes.
03:39C'est non intrusif, et donc vraiment, on peut répliquer la donnée.
03:43Là, on a parlé de la très faible latence, mais ça permet vraiment de sortir la donnée depuis ces systèmes
03:48et de l'envoyer un petit peu dans toutes les destinations,
03:50principalement les data plateformes pour des cas d'usage data et l'IA.
03:55Ça veut dire que si on cherchait des concurrents à ce que vous faites,
03:58c'est plutôt des grands... Il aurait fallu changer tout le système de gestion de données,
04:02de bases de données, etc. C'est ça ?
04:04Oui, alors on n'est pas les premiers à avoir sorti de la base de données, loin de là.
04:09Non, on a effectivement des concurrents, et quand on pense concurrence en termes de plan de transformation,
04:16il y a notamment... Soit on refait tout, ce qui est extrêmement risqué.
04:20La plupart des migrations échouent, on ne le rappelle pas assez.
04:25On a aussi des solutions concurrentes.
04:28On a effectivement des concurrents qui sont généralement des grands acteurs américains.
04:32Il y a eu énormément de consolidations sur le marché sur lequel on est.
04:35Donc on est quand même sur des coûts de licence et des coûts globaux assez larges,
04:38parce que toutes ces solutions n'ont pas évolué à la même vitesse que les besoins technologiques du marché.
04:43Donc on a vraiment ces choix qui sont quand même assez contraignants, en fait.
04:48Et le fait d'avoir une alternative qui soit technologiquement en avance de phase,
04:53assez porteuse finalement sur pas mal de sujets d'intégration,
04:56ça offre une alternative très très crédible sur le marché.
04:59Et c'est ce qui vous a poussé Henri Hadrich et Schepner à choisir PopSync.
05:02C'était important, donc pour vous, on l'a compris,
05:04que cette solution s'intègre à vos légacies sans migration de l'eau,
05:08à un coût aussi abordable.
05:10C'est raisonnable.
05:10Voilà, votre métier, ce n'est pas de faire l'informatique,
05:13c'est de transformer des flux.
05:15Alors maintenant, tout ça, il y a évidemment le numérique, l'informatique,
05:18il y a tout ça.
05:19Et puis, parce qu'on en parle beaucoup aujourd'hui,
05:22il faut aussi penser à intégrer tout ce qui est déjà intelligence artificielle.
05:27Absolument, et avant cela, c'est également ce qui nous a séduit,
05:30c'est la rapidité d'intégration.
05:32C'est-à-dire que, effectivement, vous parlez d'intelligence artificielle,
05:35on a cette conviction évidemment, Schepner,
05:37que l'intelligence artificielle ne pourra se baser que sur de la donnée fraîche,
05:41fiable et fraîche, et sécurisée bien sûr.
05:44Et donc, ces données fraîches, on avait besoin,
05:46comme je le disais tout à l'heure,
05:47de pouvoir capter les mouvements au plus tôt,
05:49et non pas par des fichiers qui, une fois par jour, arrivaient sur les systèmes.
05:52Mais vous vous êtes posé la question à un moment, en dehors de Popsing,
05:55de dire on va tout changer,
05:57on va vraiment faire un gros investissement
05:59et remodeler un peu notre OSI ?
06:01Pas exactement pour ce cas d'usage,
06:02puisque c'est un plan de transformation qu'on mène,
06:06mais pour les prochaines années.
06:07D'accord.
06:07Et donc, il nous fallait une solution plus rapide.
06:10D'accord.
06:10En Time to Market, on avait besoin de trouver une solution rapide
06:13qui, justement, ne crée pas de perturbations sur le système legacy,
06:17tout en se connectant avec, encore une fois,
06:19des plateformes data ultra-modernes,
06:21avec des algorithmes et beaucoup d'intelligence artificielle.
06:23Et justement, la mise en œuvre s'est faite comment ?
06:25La mise en œuvre a été extrêmement rapide.
06:26Alors, pour faire simple, et on pourrait schématiser,
06:29c'est un tuyau qui vient prendre les données du legacy
06:32et qui, ensuite, va alimenter notre plateforme data.
06:35C'est un tuyau, enfin, un pont invisible ?
06:38C'est un pont invisible, avec ceci près que nos technologies,
06:41c'est quand même des systèmes même frame.
06:43Donc, c'est très lourd.
06:44Alors, c'est très robuste, mais c'est très lourd.
06:46Et ça n'a, encore une fois, pas l'habitude
06:49de fournir de la donnée en temps réel,
06:51de fournir juste des changements,
06:53mais ce sont plutôt des gros fichiers
06:54et des gros traitements très lourds et très lents
06:58qui assurent leur robustesse et leur fiabilité, bien sûr.
07:01Mais là, en l'occurrence, on avait besoin de fraîcheur et de rapidité.
07:04Et donc, ce qui nous a vraiment séduit dans le cadre du projet,
07:07c'est effectivement la rapidité de connexion.
07:09Popsync est arrivé en disant « AS400, pas de problème, je connais, je charge.
07:14Snowflake, je connais, pas de problème. »
07:15Bon, ça a été assez bluffant.
07:17Oui, on est vraiment de l'ancien monde vers le nouveau monde.
07:21Alors justement, qu'est-ce qui rend ce projet,
07:23chez Epner, exemplaire, Benjamin Gidi ?
07:27Les points forts de l'approche,
07:28même si là, on en a décelé quelques-uns.
07:30Alors oui, il y a toute la mise en place,
07:33mais ça, c'est plus un sujet produit.
07:35Moi, ce que j'aime beaucoup dans ce cadre d'usage,
07:37et ce qui a été très, très intéressant,
07:38c'est qu'en fait, on est vraiment sur de la mise en production de la donnée.
07:43Dans les usages, on va dire, un petit peu historiques de la data,
07:46qui sont toujours des usages tout à fait justifiés,
07:48mais on est vraiment plus sur des sujets de reporting,
07:52on va être dans de l'analyse financière,
07:53de l'analyse à postériori de la performance.
07:56Là, on est vraiment sur un cas d'usage d'exploitation.
07:58C'est chez Epner, ils prennent la donnée,
08:02ils la traitent en continu sur ce qui est en train de se passer,
08:07donc avec une latence qui est très, très faible.
08:09Et la partie qui est très intéressante et qui est très forte,
08:12en fait, dans ce cas d'usage,
08:13c'est qu'elle est renvoyée vers ces systèmes-là.
08:15D'accord.
08:15Donc, en fait, on a une mise en production des cas d'usage de données,
08:18avec du ML et des cas d'usage data quand même très avancés.
08:23Il y a tout ce qu'il faut.
08:24Donc là, on a vraiment cette capacité,
08:26et là, aujourd'hui, en production,
08:29ce retour de la donnée vers les systèmes d'exploitation,
08:31qui fait qu'on n'est pas juste dans l'observation de l'historique,
08:37on est vraiment dans l'action sur le présent.
08:39C'est de l'optimisation de la chaîne,
08:40c'est vraiment de la performance livrée au niveau des opérations.
08:44Du coup, qu'est-ce que vous avez identifié comme nouveau cas ?
08:46Est-ce que vous avez identifié déjà, Henri Adré,
08:49des nouveaux cas d'usage à venir
08:51et qui vont être toujours dans ce côté de modernisation de data,
08:55d'intégration de l'intelligence artificielle,
08:56puis tout ça, encore une fois, sans tout remettre à plat ?
08:59Oui, bien sûr, sans tout remettre à plat, c'est le challenge.
09:02Notre cas assez évident dans le transport et la logistique,
09:05c'est l'optimisation des plans de transport,
09:07puisque c'est fournir la meilleure expérience client,
09:11donc la meilleure promesse, le meilleur respect de notre promesse client,
09:13en y consacrant le juste équilibre de nos moyens,
09:17c'est-à-dire l'optimisation de nos routes,
09:18l'optimisation de nos camions,
09:19l'optimisation de nos plans de chargement.
09:21Et donc, c'est ça le cas majeur dans le transport, évidemment.
09:25C'est celui sur lequel on a le plus d'attente, évidemment.
09:27Le cas qu'évoque Benjamin est un cas d'optimisation de l'affrêtement,
09:31c'est-à-dire pouvoir consolider des départs
09:35pour un même lieu de livraison,
09:37une même destination de livraison.
09:39Et effectivement, le projet s'est inscrit dans une chaîne vraiment de production.
09:43Ce n'est pas de l'analytique, ce n'est pas du reporting,
09:45c'est vraiment de l'opérationnel.
09:47Les personnes reçoivent des commandes,
09:49les optimisent sur notre plateforme data
09:51et ensuite, on réinjecte tout ça dans le système d'exploitation AS400
09:55pour pouvoir opérer.
09:58Derrière, Benjamin,
09:59et ce sera ma dernière question,
10:01vous avez d'autres...
10:01Là, on est dans le monde du transport,
10:03de la logistique,
10:03on voit un besoin clairement identifié.
10:06Est-ce qu'il y a d'autres exemples de clients
10:09ou d'autres secteurs industriels
10:11sur lesquels vous travaillez aujourd'hui
10:12autour de cette intégration de l'IA
10:14et toujours depuis un système d'information historique ou traditionnel,
10:18enfin, depuis un legacy en tout cas ?
10:20Alors, on a une très grande force d'intégration sur le legacy,
10:22mais ce n'est pas la seule chose qu'on fait.
10:24Donc, on fait de l'intégration de systèmes très, très hétérogènes.
10:28Là, aujourd'hui, on est sur...
10:29Donc, la logistique est d'un de nos très gros secteurs.
10:32On est chez plusieurs grands noms de la logistique.
10:34On est aussi présents sur des startups et scale-up,
10:38principalement sur l'optimisation des expériences clients,
10:40des sujets de support.
10:42C'est quoi ?
10:43Ce qui fait qu'ils vont vous choisir,
10:44c'est parce qu'on parlait au-delà,
10:46on a compris du SI historique,
10:47mais c'est ce besoin de temps réel,
10:50c'est aller chercher cette donnée en profondeur,
10:52c'est ça qui fait votre particularité ?
10:54C'est à la fois la capacité à faire du non-intrusif
10:57et celle à voir une latence très faible.
10:59Le non-intrusif, parce qu'il y a une intégration de systèmes critiques
11:01qui peuvent être, d'une part, du legacy,
11:04mais aussi des systèmes qui supportent notamment de très hautes charges,
11:07comme dans des domaines comme le bancaire et l'assurance,
11:09où il y a énormément de transactions.
11:10Et donc, quand on vient s'interconnecter à ces systèmes,
11:13il ne faut pas entrer en concurrence au niveau des ressources avec l'exploitation.
11:17Personne ne veut ralentir sa production ou arrêter des transactions
11:21parce qu'il y a de la donnée qui doit sortir.
11:24Et à côté de ça, cette capacité à faire de la faible latence,
11:27nous avons vraiment à clore le cycle de la donnée,
11:30donc à augmenter non seulement la partie data et la partie observation,
11:35mais aussi la partie opérationnelle.
11:36C'est-à-dire que quand on réinjecte dans un système,
11:39on réinjecte avec une latence,
11:40ce qui fait qu'en fait, il est encore possible de prendre une action.
11:43Ce n'est pas trop tard.
11:45Et donc là, clairement, pour vous, c'était un levier d'optimisation logistique ?
11:49Absolument.
11:51Très clairement.
11:51Très clairement, l'optimisation, c'est qu'on apporte quasiment du temps réel
11:56sur des opérations qui pouvaient prendre jusqu'à 24 heures,
11:59avec des traitements de fichiers.
12:00Et ce qui est important aujourd'hui, on le voit dans la logistique,
12:03il doit toujours s'accélérer.
12:03C'est toute la différence, surtout dans une promesse client
12:05qu'on souhaite la meilleure possible.
12:07Un dernier mot ?
12:09Un dernier mot, c'est simplement que tout ce qui est arrivé
12:13sur des plateformes avancées, des cas d'usage avancés,
12:15finalement, c'est relativement à la portée de toutes les entreprises.
12:20Il y a des solutions pour interfacer l'existant
12:22et il n'y a pas forcément à se lancer dans quelque chose de très coûteux et très lourd.
12:26Eh bien voilà, c'était aussi l'un des messages qu'on voulait faire passer
12:29à travers ce programme BFM Business,
12:31donc libérer le potentiel de l'IA depuis un ICI historique.
12:34Merci à tous les deux, Benjamin GD, cofondateur et CEO de PopSync,
12:38donc jeune entreprise, enfin éditeur français en tout cas startup
12:40dans tout ce qui concerne la data, le Change Data Capture.
12:44Et merci Henri Adré, Dessi Debner,
12:46et puis voilà, sur cette optimisation logistique en se basant sur la donnée.
12:50Voilà ce qu'on voulait vous expliquer dans cette émission.
12:51A très bientôt pour un nouveau programme BFM Business.
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