Redessiner le futur de la beauté grâce à la donnée
Sécurité des produits, montée de la personnalisation portée par les réseaux sociaux, pollution de l'air ou encore vieillissement de la population, les champs de recherches paraissent illimités pour l'industrie mondiale de la beauté. Les experts de la cosmétique doivent innover toujours plus vite, suivant les envies et les besoins d'une clientèle toujours en quête de nouveautés et de produits respectueux de leur corps et de l'environnement.
Avec plus de 500 brevets déposés chaque année, 7 milliards de produits fabriqués dans le monde et 36 marques internationales, L’Oréal est le premier groupe cosmétique mondial. Il est présent sur la cosmétique de luxe et propose des produits grand public, ainsi que des produits professionnels.
Depuis plus d’un siècle, L’Oréal se consacre à un seul et unique métier, la beauté. La beauté est une science, et l’innovation est indispensable. Seule une recherche forte peut créer des produits cosmétiques capables de générer de vraies performances.
Cette conviction se traduit par le rôle central de sa division Recherche & Innovation (R&I), au total 4 000 personnes dans le monde, pour imaginer et créer les produits du futur en s’inspirant des rituels de beauté du monde entier.
Capitaliser tout le savoir de la recherche dans une base de données centrale
Chaque année, plusieurs milliers de formules sont ainsi mises au point par les équipes R&I de l’Oréal. Depuis toujours, l’innovation se nourrit d’un dialogue permanent entre la science et le marketing.
Pour mettre sur le marché de nouveaux produits, en démontrant scientifiquement et rigoureusement leur innocuité et leur efficacité, la R&I doit d’une part pouvoir compiler tout ce qui a trait à la caractérisation et la définition physico-chimique des formules et des matières premières (données structurées de laboratoire), et d’autre part prendre également en considération toutes les informations concernant la performance perçue des produits par les consommateurs de tous les continents en conditions réelles et en temps réel.
« Nous n’avons que deux façons aujourd’hui, d’être au-dessus de la mêlée. Il faut offrir à nos clients des produits d’une qualité irréprochable, le fameux « supra de qualité », et d’autre part être de plus en plus innovants », explique Philippe Benivay, IS Experimental Data Intelligence chez L’Oréal.
« Notre challenge, c’était de capitaliser tout le savoir de la recherche dans une base de données centrale. »
Le spécialiste de la cosmétique a donc déployé un lac de données gouverné pour recueillir, protéger et partager les données de recherche, depuis l’innovation produit jusqu’à l’évaluation consommateur.
« Nous avons lancé un programme de Big Data Platform hébergé sur Cloudera et Microsoft. Avec Talend, nous ingérons 50 millions de données par jour et ces données sont disponibles en temps réel », précise Smahine Hachem, Responsable Data Intelligence Projet Sknow+ chez L’Oréal. Ensuite, L’Oréal applique des algorithmes d’apprentissage par le biais d’APIs. « Notre plate-forme digitale d’acquisition capture des sources de données très hétérogènes et parfois brutes, comme les données de mesures robotiques. Pour mieux comprendre des sujets tels que le microbiome (micro-organismes vivant à l’intérieur de l’épiderme et à sa surface), ou l’exposome (l’effet de la pollution sur la peau), nous sommes aussi amenés à aller chercher et intégrer de plus en plus de données externes : Ipsos, Nielsen, publications scientifiques et recherches d’universités ou de sociétés, open data, données contextuelles météo ou indices de pollution », souligne Philippe Benivay.
Selon Smahine Hachem, les données traitées sont « super sensibles », car elles concernent les matières premières et les formules. D’où le choix d’une infrastructure de cloud privé il y a 3 ans. « La nouvelle législation sur le règlement général sur la protection des données (RGPD) autour de la data privacy nous oblige à garantir une sécurité maximale autour de nos données », ajoute-t-il.
Pourquoi Talend ?
« Nous avons apprécié la capacité de Talend à se connecter à tous types de bases de données, comme ElasticSearch ou HBase. Autre point intéressant, la possibilité de mettre un projet Talend sur la plateforme collaborative pour développeurs, GitHub. », explique Philippe Benivay.
« Ce qui a fait la différence, c’est enfin la possibilité d’intégrer des algorithmes intelligents dans les flux d’intégration sous forme d’API », résume Philippe Benivay.
« Mettre de l’intelligence via un algorithme directement dans les flux d’intégration permet de consolider et préparer la donnée pour faciliter les analyses de nos chercheurs et les aider dans leurs conclusions, en se basant sur des données de confiance », poursuit-il.
Accélérer la conception des nouveaux produits
Le premier cas d’usage opérationnel a été développé pour la Direction Financière sur la gestion économique de la recherche, et le Portfolio Management.
« Chaque fois que l’on sort une formule dans le cadre d’un projet demandé par le marketing, il y a un coût de développement associé, celui de la formule en elle-même mais aussi de tous les tests pour l’homologation et la qualification. L’évaluation de ce coût fait appel à de nombreux services et expertises, ce qui génère beaucoup d’activité au niveau global », commente Philippe Benivay.
De nouveaux tableaux de bord, alimentés grâce à Talend, visent à mieux piloter tous les KPI d’activités liés à la recherche et le coût associé.
Depuis la construction du lac de données, les cas d’usages se multiplient et pour y répondre, L’Oréal est en mesure de déployer des data marts à la demande, en fonction des besoins métiers afin de faciliter la conception de nouveaux produits.
Au départ du développement d’un produit, il va y avoir l’expression d’un besoin marketing ou consommateur et les laboratoires vont travailler à la création des produits. Julie Blanc, Responsable de Laboratoire de Formulation en Coloration Senior explique : « Nous avons un catalogue de millions de formules, et c’est en cela que la donnée est clé. Quand le laboratoire reçoit le brief marketing, nos chimistes vont commencer à développer les nuances. Grâce à notre data mart FastColor, qui recense 100 ans d’historique de développement produits, ils peuvent trouver la tonalité la plus proche et avec leurs expertises ajuster les couleurs pour répondre au plus près au brief marketing. »
Chaque formule doit avoir son dossier de sécurité. Il faut donc évaluer l’ensemble des matières premières qui entrent dans la composition de chaque formule.
« Nous intervenons très en amont du développement des nouvelles molécules, pour accompagner le chercheur », poursuit Delphine Blanchet, Toxicologue.
« L’idée du data mart OpenSafety, est de donner un accès autonome et rapide à des données de qualité pour que les toxicologues et les évaluateurs de la sécurité puissent prendre la bonne décision », ajoute Mehdi Ez-Zoubir, Chef de Laboratoire de Recherche Avancée.
Les produits développés sont ensuite soumis aux équipes d’évaluation. Chloé Deghilage, Responsable du Pôle Digital France Capillaire détaille : « Nous avons l’évaluation instrumentale, l’évaluation expert où des esthéticiennes ou coiffeurs vont tester le produit et enfin l’évaluation des consommateurs. »
« Nous avons décidé de créer DigitExpert pour collecter l’ensemble des données d’évaluation produits, par nos experts métiers. La synthèse d’évaluation est envoyée beaucoup plus rapidement au laboratoire : nous sommes passés de 2 jours à 1 heure, et le laboratoire peut ainsi reformuler très rapidement les produits », déclare Chloé Deghilage.
A l’occasion des tests d’évaluation, L’Oréal va acquérir des millions d’images. Pour Julien Pierre, Ingénieur en Évaluation Instrumentale, « avec le data mart ImageBank, nous passons de plusieurs jours de délai à de l’instantané pour le traitement et la manipulation des images et vidéos liées aux tests. »
« Au travers de cette plateforme, notre vision est de délivrer à nos métiers des services et des fonctionnalités qu’ils n’envisagent pas eux-mêmes aujourd’hui. La transformation est phénoménale ! », conclut fièrement Philippe Benivay.
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