Carrefour exploite la GenAI pour améliorer son référentiel de produits

Le distributeur développe des cas d'usage de l'IA générative visant à améliorer la qualité de son référentiel produits. Un système central pour son activité, qui renferme 850 000 produits.
PublicitéAvec son chiffre d'affaires de 94,6 Md€ lors de son dernier exercice fiscal, le groupe Carrefour gère évidemment d'importants volumes de données, issus de ses 15 000 magasins et de ses sites de e-commerce. Une règle qui vaut aussi pour son référentiel de produits qui recense tous les articles vendus par le groupe. Soit 850 000 produits actifs, émanant de plus de 23 000 fournisseurs et associés à 3 400 attributs et à plus de 400 règles de gestion. « Nous sommes obligés de travailler sur la qualité de ce référentiel, car toute lacune se traduit par des problèmes de commandes, de passage en caisses, de passage de commandes en e-commerce ou de compréhension client », souligne Guillaume Fraisse, directeur de la transformation et de la digitalisation marchandise du groupe Carrefour, qui s'exprimait sur le salon Big Data & AI Paris, le 1er octobre. Selon ce dernier, un quart de la perte de chiffre d'affaires dans la grande distribution serait liée à la mauvaise qualité des données produits.
Chez Carrefour, le référentiel de produits existe en version globale, mais il est aussi décliné pays par pays. « Ces référentiels alimentent ensuite les systèmes servant à bâtir les assortiments (une grande surface alignant entre 50 000 et 100 000 produits différents, NDLR), à gérer les approvisionnements et à garantir la cohérence des prix, précise Olivier Morillot, directeur Data Science pour l'Europe de Carrefour. Fiabiliser l'ensemble des données de centaines de milliers de référence suppose d'harmoniser les corrections à l'échelle de l'ensemble des systèmes. »
Extraire l'information du packaging
Ces référentiels sont schématiquement constitués via deux principaux modes d'approvisionnement. D'un côté, les grands fournisseurs se conforment à la norme GS1, tandis que les plus petits partenaires du retailer accèdent à un portail au sein duquel ils complètent les données relatives à leurs produits. C'est sur ce portail que Carrefour a déployé une option de pré-remplissage faisant appel à la GenAI (en l'occurrence Gemini de Google).
Selon Olivier Morillot, la solution développée en deux semaines a permis d'atteindre des résultats encourageants. (Photo : R.F.)
La solution exploite un moteur d'OCR pour venir piocher des informations sur les photos du packaging et les structurer, avec la GenAI, dans la fiche produit. Ces fiches pré-remplies sont ensuite validées par les équipes internes. « Nous avons obtenu de premiers résultats en 2 semaines, avec une seule personne chargée du développement. Et le niveau de précision est déjà bon », assure le responsable Data Science, qui mentionne par exemple un taux de remplissage sans erreur de 78% pour les produits de marque. « La prochaine étape sera de passer à l'échelle avant d'aller vers une automatisation des messages marketing », ajoute Olivier Morillot.
PublicitéAutomatiser les corrections des fiches articles
Carrefour travaille également sur un autre cas d'usage de l'IA générative, visant à corriger les erreurs ou à compléter les fiches articles. « Auparavant, des équipes les corrigeaient à la main, raconte Guillaume Fraisse. Désormais, nous les accompagnons avec un prompt qui permet, une fois l'erreur repérée, d'automatiser l'envoi d'un e-mail au fournisseur et d'enregistrer sa réponse dans le système. L'ensemble du processus est automatisé. » Testée en mai et juin 2025 sur 3 vagues de corrections de fiches, la solution a traité 3400 erreurs réparties sur 108 fournisseurs. Selon les estimations du dirigeant, ce seul galop d'essai a permis à Carrefour d'économiser l'équivalent de 3 semaines de travail.
Article rédigé par

Reynald Fléchaux, Rédacteur en chef CIO
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