Emeline Fabre (Heineken) : « la data est, chez nous, un programme mondial »

Pouvez-vous nous présenter le groupe Heineken et Heineken en France ?

Le groupe Heineken dispose aujourd’hui de plus de 85 000 collaborateurs répartis dans 80 sociétés opérationnelles dans le monde. Il propose plus de 300 marques, internationales ou locales dans 190 pays.

Heineken France est une filiale du groupe Heineken avec comme particularité d’avoir une activité de brasseur (Heineken Entreprise) et une activité de distributeur (France Boissons).

Avec 1300 collaborateurs, Heineken Entreprise propose quinze marques locales, régionales et internationales. Citons parmi les marques les plus connues en France : Heineken, Desperados, Affligem, Pélican, Pelforth, Gallia…

France Boissons est notre filiale dédiée à la distribution de boissons en collectivités, hôtellerie et restauration hors domicile (CHR). Avec 2400 collaborateurs et 71 sites, France Boissons réalise un million de livraisons par an auprès de 46 000 clients CHR en proposant 6000 références de produits (bières, spiritueux, vins, champagnes …). Un CHR sur quatre, en France, est achalandé par France Boissons.

Comment est organisée la fonction data et quels sont ses liens avec l’IT ?

Le programme Data & AI est porté par le département D&T (Digital & Technology) au sein du groupe, avec un Directeur Data Management et un Directeur Global Analytics. Il ne s’agit pas d’un programme isolé. Il s’intègre dans notre stratégie d’entreprise intitulée Evergreen visant à générer de la croissance, dans tous nos domaines d’activité.

Cette stratégie dispose de cinq priorités dont l’une est de faire de Heineken le brasseur / distributeur le mieux connecté. Le programme Data & AI s’intègre complètement dans cette priorité ainsi que dans l’un des piliers défini par le département D&T : Data driven insights & foresights.

Au sein d’Heineken France, le programme data & AI est intégré au département D&T (Digital & Technology). Il se compose de trois départements : Le Data Management Office, Le Data Lab et le département Master Data d’Heineken France.

Bien entendu, le DPO est, lui, rattaché au département juridique.

Votre distribution étant indirecte, de quelles données disposez-vous ?

Nous traitons de l’ensemble des données de l’organisation, notamment des données issues des métiers (supply-chain, commerce…), des données des fonctions support (ressources humaines…) ou des Master Data (données de références). Ce dans un objectif de mise en qualité ou d’exploitation.

Pour nos besoins analytics (Business Intelligence et Intelligence Artificielle) la première étape, après la collecte, est de les mettre en qualité pour injection au sein de nos systèmes clouds.

Nous utilisons deux clouds différents en fonction de l’origine des données : SAP BW et Microsoft Azure. Ce qui vient de SAP est traité sous BW 4/Hana, le hors-SAP est géré avec les outils Microsoft et Databricks sur Azure.

Comment utilisez-vous ces données avec des projets IA ?

Nous recourons à l’IA pour quelques cas d’usage. Par exemple, nous identifions les changements de comportements d’achat avec recommandations d’actions à entreprendre. Dans l’outil e-commerce de France Boissons, commun au niveau groupe, Eazle, nous avons des recommandations de produits pour les CHR, y compris pour la substitution de produits en rupture.

Nous voulons aussi utiliser l’IA, en l’occurrence l’analyse d’images, avec des drones pour les visites de cuves en cours de nettoyage. L’objectif est de vérifier l’état de la cuve, à terme l’IA nous adressant les alertes nécessaires.

Chez Heineken, nous cherchons à proposer des offres promotionnelles plus performantes. Le département Revenu Marging Growth utilise l’IA pour des analyses descriptives, des simulations prospectives et du prescriptif.

Enfin, data et IA servent aussi à optimiser la production en brasserie.

Enfin, quels sont vos défis pour 2025 ?

Le prochain défi sera de faire croître l’engagement des métiers par une prise en main de la stratégie data. Une première étape sera notamment de poursuivre sur l’étendue des possibles en matière d’analytics et notamment d’IA pour une inscription dans les trajectoires pluriannuelles.