Une activité en attrition contrainte à l’optimisation de ses coûts de distribution

Digitalisation des usages oblige, la presse écrite n’échappe pas à l’attrition de ses ventes au numéro (i.e en points de vente). En proie à des contraintes financières et d’exploitation fortes, la filière doit réinventer son modèle de revenu tout en cherchant à optimiser sa structure de coûts. Au-delà des coûts fixes éditoriaux, ceux relatifs à la distribution revêtent un enjeu tout particulier. Mieux prévoir permet ainsi de réduire les frais d’impression, d’acheminement, de rapatriement mais aussi de destruction des exemplaires invendus.

Par ailleurs, au gré des multiples réorganisations de la filière, les éditeurs de presse ont récemment repris la pleine responsabilité du « réglage » : ce terme désigne, au sein de la profession, la détermination des quantités d’exemplaires à acheminer pour chacun des 25 000 points de ventes répartis sur le territoire français.

L’Équipe : une prévision des ventes, aussi appelée « réglage », reconnue comme étant l'une des plus exigeantes du secteur

Une publication quotidienne comme L’Équipe fonctionne en flux tendu (364 parutions, 7/7 jours) et donc en cycles très courts. Les équipes en charge de la diffusion sont responsables de fixer quotidiennement les quantités à livrer à chaque point de vente. La tâche est ardue car les ventes du titre varient fortement selon l’actualité sportive de chaque région, le calendrier des vacances scolaires, la météo, les saisons, les déports entre points de vente en cas de fermeture, sans oublier l’actualité sociale imprévue (manifestations, grèves)...

Si les équipes de réglage ont traditionnellement l’habitude de travailler avec Excel et des fonctions statistiques élémentaires, ce mode de fonctionnement a fini par trouver ses limites, chez L’Équipe comme ailleurs.

“Avec NITRO nous avons entre les mains un véhicule autonome dont les réglages moteurs sont optimisés automatiquement. Derrière, libre à nous de reprendre la main dans le pilotage de notre activité. Nos analystes peuvent ainsi pleinement valoriser leur savoir-faire et corriger le tir en ajustant les prévisions faites par la machine.”

Eric Matton, Editeur et Directeur du pôle print - Groupe Amaury

Eric Matton - Directeur du pôle Print, et David Achille - Directeur de la diffusion du groupe L’Équipe (L’Équipe, France Football, Vélo Magazine), ont rapidement compris que parvenir à automatiser la création quotidienne d’un réglage « nominal » (c’est-à-dire indépendant de tout effet lié à l’actualité) fiable représenterait une grande avancée pour les opérationnels.

Les objectifs du projet

Optimiser la prévision des quantités fabriquées et distribuées à chacun des points de vente du réseau

  • Réduire les invendus
  • Limiter les ruptures de stocks
  • Gagner en productivité
  • Contribuer au développement
  • responsable de l’entreprise

“BearingPoint n’est jamais tombé dans la sur-promesse d’une IA infaillible ou omnisciente. De son côté, L’Équipe s’en est tenue à un niveau d’attente élevé certes, mais sans non plus vouloir l’inatteignable. Par conséquent, il n’y a eu aucune frustration, crainte ou fantasme quant aux possibilités de la solution, ce qui peut pourtant arriver dès qu’on parle d’IA ou de machine learning.”

Nicolas Reffait, Associé Média - BearingPoint

 

Une collaboration ambitieuse et stratégique pour L’Équipe et BearingPoint

La création de Nitro répond à trois objectifs principaux : accélérer la mise en place du réglage, améliorer la qualité de la prévision afin de réduire les taux d’invendus et de rupture de stock, et enfin faciliter le travail des analystes en mettant à leur disposition des outils interactifs de visualisation des historiques de ventes.

Pour mener à bien cette initiative, l’équipe BearingPoint a commencé par développer l’algorithme cœur de la solution Nitro, capable de prévoir la quantité optimale de journaux à livrer quotidiennement dans chacun des points de vente afin de minimiser les risques de rupture tout en limitant au maximum les invendus. Pour ce faire, l’algorithme traite un fichier répertoriant les 4 dernières années de ventes du titre enrichies de descriptions détaillées du calendrier des parutions et des vacances scolaires, ainsi que d’informations décrivant les particularités des points de vente et leur localisation. Les points de vente sont regroupés automatiquement en 500 ‘clusters’ afin de prendre en compte de façon homogène leurs spécificités – saisonnalité, localisation, ventes moyennes. L’apprentissage machine consiste alors à déterminer les paramètres permettant d’optimiser l’équation économique globale.

Pour cela, plus de 5 000 modèles et combinaisons de paramètres sont testés et sélectionnés automatiquement. L’équipe de développement s’est ensuite concentrée sur la création de l’applicatif Nitro permettant aux analystes d’accéder quotidiennement à ces prévisions algorithmiques, et de les ajuster finement grâce à leur expertise et le dialogue étroit avec les 80 dépositaires, plateformes chargées de distribuer les exemplaires aux points de vente.

“BearingPoint nous a mis en confiance dès le départ, c’est indéniable. Mais nous avons aussi su faire évoluer notre façon de travailler en ajustant nos processus et en faisant confiance aux propositions d’un nouvel outil. C’était ça ou annuler d’emblée tous les bénéfices de la démarche.”

David Achille, Directeur de la diffusion - L’Équipe

 

Les facteurs clés de succès

BearingPoint s’est attaché à comprendre le mode de fonctionnement de L’Équipe, et à le prendre en compte dans le développement de sa solution. NITRO a tenu sa promesse de proposer une prévision nominale très fiable quel que soit le point de vente, le caractère saisonnier de ses ouvertures, sa localisation ou la période de l’année. Les analystes témoignent passer désormais moins d’une heure pour prévoir les quantités par parution, et vantent la qualité des prévisions tout autant que l’ergonomie et la rapidité de la solution.

Des efforts importants ont en effet été consentis dans l’optimisation de l'expérience utilisateur : les données sont mises à jour quotidiennement avant l’arrivée des opérationnels, chaque réglage est disponible en moins de trente secondes, les modifications apportées sont prises en compte instantanément, et l’utilisateur peut interagir en temps réel avec une base de plus de 40 millions de lignes de ventes afin d’obtenir des rapports visuels et des statistiques avancées sur le réseau de distribution.

La grande réussite de Nitro aura été de parvenir à mettre au point une solution d’une grande complexité scientifique et technique, tout en rendant plus simple et efficace le travail de l’utilisateur : celui-ci n’a notamment pas à se préoccuper du paramétrage des modèles prédictifs ; à aucun moment, des contraintes technologiques ne viennent perturber l’ergonomie et l'utilisation du produit.

Enfin, la démarche de collaboration étroite entre L’Équipe et BearingPoint laisse présager des évolutions fructueuses, dont pourrait bénéficier à terme toute la profession.

Résultats et impacts

“Avec Nitro, les intelligences humaines et artificielles s’enrichissent mutuellement. Cette innovation dans notre « vieux » métier nous permet de travailler plus vite, mieux, et surtout de manière plus économique.”

David Achille, Directeur de la diffusion - L’Équipe

 

Si vous souhiatez en savoir plus sur ce cas client, nos experts sont à votre disposition.

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