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Le travail à distance est en augmentation depuis un certain temps, mais la pandémie COVID-19 a accéléré cette tendance. Une enquête récente menée par 451 Research a révélé que 67 % des organisations s’attendent à ce que les politiques de télétravail restent en place de manière permanente ou à long terme. De nombreuses grandes entreprises internationales envisagent de fermer certains de leurs bureaux et de passer à un modèle de travail à distance permanent. La communication a toujours été au cœur de la réussite des organisations, et dans cette nouvelle normalité, il n’a jamais été aussi important de disposer de la bonne technologie pour soutenir une collaboration efficace.

BIGDATA#3 : Seb étend sa stratégie Big Data à l’IoT et aux applications « industrie 4.0 »

Le fabricant de petit électroménager capitalise sur son savoir-faire en Big Data pour exploiter les données issues de ses produits et  applications mobiles. Ses données sont de plus en plus connectées comme, désormais, les données de ses sites de production.

En pleine accélération digitale, le groupe SEB a fait de la Data l’un des piliers de sa transformation. Le champion français du petit électroménager estime en effet stratégique de maîtriser en interne la Data. Bernard Loiseau, responsable du domaine Data au sein de la DSI du Groupe explique pourquoi cette stratégie vient s’inscrire « dans une démarche visant à connecter tous les foyers consommateurs de produits du Groupe dans le monde. La Data doit nous permettre de mieux connaître nos consommateurs en captant des données sur nos sites, nos applications mobiles, mais aussi directement sur nos produits, dans le respect de la réglementation sur la vie privée, bien évidemment ».

À l’image de son emblématique assistant culinaire Cookeo, le groupe connecte de plus en plus de ses produits et collecte des données relatives aux usages de ses clients. Outre la plate-forme Big Data elle-même, l’IT du groupe a insufflé les méthodes agiles dans sa gestion de projets afin de travailler en commun avec les métiers et va de plus en plus vers le déploiement continu et vers l’esprit DevOps. SEB dispose d’un Data Lake qui est opérationnel depuis deux ans et a créé un DataLab l’an dernier. Techniquement, ce Data Lake s’appuie essentiellement sur des solutions open source et sur la distribution Cloudera d’Hadoop. Il est aujourd’hui hébergé dans le Data Center SEB en mode on-premise, même si le responsable n’exclut pas de recourir au Cloud à l’avenir sur certains services, alors que les usages de la Data sont en train de se diversifier dans le groupe. « Nous avons déjà des produits connectés qui communiquent par Bluetooth via les tablettes et smartphones, mais demain la prochaine génération de nos produits sera connectée directement. L’IoT nous ouvrira de nouvelles opportunités, qu’il s’agisse de SAV produits ou de nouveaux services associés tels que la recommandation de recettes pour les utilisateurs de Cookeo. »

SEB capitalise sur ses compétences Data pour aller vers l’Industrie 4.0

S’il mène un gros travail sur le marketing consommateur, le groupe SEB conduit en parallèle une importante stratégie industrielle afin d’aller vers les concepts de l’industrie 4.0, l’usine du futur. Le groupe possède une quarantaine d’usines dans le monde, dont une dizaine en France avec de processus de fabrication et de maturité vis-à-vis de la Data très différents. « Notre stratégie est de fournir à ces sites une offre de services Data qui s’appuie sur les mêmes infrastructures et les mêmes outils car, finalement, si les algorithmes sont différents, ce sont souvent les mêmes outils qui peuvent être mis en œuvre. » L’équipe Data propose actuellement trois solutions aux sites industriels du groupe : d’une part une capacité à visualiser les données en temps réel grâce à des protocoles et technologies de streaming telles que Kafka et MQTT, de l’analyse de performance « à froid » permettant de vérifier des réglages et de les ajuster. Enfin, un service de consulting interne permettant de répondre à des problématiques ad hoc nécessitant beaucoup de manipulations de données et le recours au Machine Learning. « Nous avons capitalisé la maturité que nous avons acquise sur la donnée consommateur afin de nous pencher sur des problématiques industrielles. La direction de la performance industrielle et les managers de site sont extrêmement demandeurs pour des solutions Data qui leur permettent d’optimiser les temps de cycle, réduire les taux de rebus et, demain, aller vers la maintenance prédictive. »

Cet article est paru dans le dossier Big Data de L'Informaticien n°175.



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