TotalEnergies Marketing France, en charge des stations services de TotalEnergies en France laisse tomber le tableur Excel et s’équipe afin de mieux prévoir la demande en carburant de ses 2335 stations-services de l’hexagone.
Une part d’intelligence artificielle est intégrée dans la solution
Une part d’intelligence artificielle, sous forme d’apprentissage automatique (Machine Learning), est intégrée à l’outil choisi, délivré par FuturMaster, afin d’utiliser en particulier des données externes telles que la météo ou le trafic routier. Dans sa démarche, TotalEnergies Marketing France dispose des prévisions précises de ventes, et peut en conséquence garantir la disponibilité de ses produits dans ses stations-services. L’objectif est d’obtenir une réactivité accrue en synchronisant mieux la planification et l’exécution.
La solution a été déployée durant l’été 2021 à travers toutes les stations et chez les clients grands comptes
Le marché est en croissance relativement stable, d’environ 2% par an, « TotalEnergies Marketing France vise à gagner en compétitivité » explique Franck Laroche, Chef de Projet TotalEnergies Marketing France. « La mise en place d’une solution de planification de la Supply Chain nous a paru essentielle pour maintenir un taux de service élevé tout en optimisant nos coûts de distribution » explique-t-il. TotalEnergies Marketing France a choisi d’utiliser le module Prévisions de FuturMaster avec un calculé effectué sur un horizon à court terme à partir d’algorithmes de Machine Learning. Des données exogènes sont utilisées telles que les maintenances préventives, les jours fériés, les prévisions de température, le trafic routier, etc.
Abandon du tableur Excel pour gagner en réactivité
« Nous faisions auparavant nos prévisions sur Excel jusqu’à la maille journalière » compare Ouiza Delerba, Chef de Projet TotalEnergies Marketing France. « Le module Prévisions nous permet de gagner en réactivité en établissant une courbe d’affluence sur la journée par station service » poursuit-il. « En plus de cela, le Machine Learning permet d’intégrer l’impact des données exogènes et d’ajuster nos prévisions en conséquence pour minimiser le risque de rupture » ajoute-t-il.
La solution de prévision de la demande en carburants a été choisie via une sélection d’une dizaine d’éditeurs
Sur ce projet, TotalEnergies Marketing France fait face à trois enjeux majeurs. Il s’agit d’améliorer la fiabilité de ses prévisions, optimiser les coûts de réapprovisionnement, et renforcer la visibilité à long terme. L’entreprise veut prendre des décisions stratégiques liée au dimensionnement de ses outils de production. « Le projet New Liv va permettre à TotalEnergies Marketing France de faire collaborer tous les acteurs autour d’une seule solution et de gagner en agilité dans la prise de décision opérationnelle et stratégique » pense Franck Laroche, Chef de Projet chez TotalEnergies Marketing France.
La maison mère de TotalEnergies Marketing France reçoit 8 millions de clients par jour
La maison mère de TotalEnergies Marketing France est TotalEnergies Marketing & Services. Cette entité compte 15 700 stations-service dans le monde et emploie 24 800 personnes. TotalEnergies Marketing & Services reçoit chaque jour 8 millions de clients au sein de son réseau de stations-services dans 65 pays. Ses trois principaux métiers sont le développement du réseau stations-service dans le monde, la production et la commercialisation de lubrifiants et la distribution de produits et services destinés aux marchés professionnels.
FuturMaster est présent sur le marché de la supply chain depuis 25 ans. Il est déployé chez des leaders mondiaux tels que Heineken, Lactalis et L’Oréal. Il possède des bureaux en France, au Royaume-Uni, à Singapour, en Chine, et des distributeurs en Allemagne, en Australie et au Brésil. La société annonce 600 entreprises clientes représentant 10 000 utilisateurs dans 90 pays.
