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Ronan Bars, Eurodécision : « De la planification de satellites à la gestion des aéroports : nous éditons des algorithmes sur mesure »

La France regorge de champions dans le domaine de l’édition d’algorithmes. Eurodécision figure parmi les leaders du secteur et entend promouvoir l’innovation dans de nombreux domaines allant de l’optimisation des flux et de la production à la planification des ressources humaines en passant par le Revenue Management.

Eurodécision est sans conteste une pépite technologique française. Dotée de plus de 30 années d’expérience dans le domaine de la création d’algorithmes à base de technologies d’IA, principalement des mathématiques appliquées et du machine learning. La société fait figure de leader de l’innovation dans son domaine. Avec plus de 60 ingénieurs dont 40 développeurs, elle imagine et fabrique les algorithmes de demain. Explications avec Ronan Bars, son directeur général.

Dans quels domaines les algorithmes d’Eurodécision sont aujourd’hui les plus utiles ?

Les algorithmes sont aujourd’hui utilisés comme des outils d’aide à la décisionNotre métier est de développer et fabriquer ces mêmes algorithmes. Eurodécision se présente comme un éditeur dans la mesure où nos équipes sont auteurs de briques algorithmiques qui servent de base technologique pour résoudre des problèmes génériques comme l’ordonnancement de tâches ou la planification nominative de personnels sous contraintes.

Parfois nous partons de la feuille blanche car le problème posé par notre client est complètement nouveau pour nos équipes. Dans ce cas un algorithme spécifique sera créé pour nos clients, qui en deviennent propriétaires par la suite. Nous réalisons également des études en faisant tourner ces calculs puissants sur nos serveurs pour produire un résultat, notre client achète ces résultats, par exemple l’optimisation d’un plan de transport récurrent ou un design d’organisation industrielle et logistique.

Ronan Bars, directeur général d'Eurodécision
Ronan Bars, directeur général d’Eurodécision

L’activité nous pousse à être présents dans plusieurs domaines majeurs tels que les RH, l’optimisation des flux (approvisionnement de carburant et de biens pour la grande distribution, la distribution dernier km pour le e-commerce…), l’approvisionnement et la production au sein même des usines. Les outils développés sont à même de calculer en détail les productions de produits finis en fonction de nombreux paramètres comme les prévisions de vente, les performances des lignes de production, les capacités de stockage par exemple. Cela est effectif aussi bien dans l’industrie automobile que dans l’alimentaire ou l’industrie lourde.

Les algorithmes permettent également de développer des offres en matière de pricing et revenue management ou de planification des transports. Ce dernier domaine recoupe un vaste champ des possibles puisqu’il est désormais imaginable de positionner des travaux de maintenance, prévoir la régulation du trafic en temps réel et bien d’autres potentiels… Certains de nos clients demandent à disposer d’outils pointus allant de la planification de satellites jusqu’au plan de câblages.

Quelle approche favorise Eurodécision en termes de gestion des ressources et de SIRH ?

Il est important de découper les différentes phases d’évolution d’une société en quatre « horizons » : stratégique, budgétaire, planification, régulation. Sur chacun de ces horizons nous disposons d’algorithmes différents car les utilisateurs ne vont pas prendre les mêmes décisions, un régulateur ne décide pas du recrutement ou du budget d’un service, un responsable RH ne va pas décider de l’affectation d’un conducteur à une rame de métro.

Eurodécision propose des algorithmes pour les satellites

Nous travaillons en profondeur avec l’aéroport de Genève. Une structure accueillant 17 millions de passagers annuels et disposant de 1 100 employés) Le personnel en contact avec les passagers doit être irréprochable et proposer un service parfait. C’est pourquoi l’aéroport Genévois est souvent classé parmi les meilleurs en la matière. L’objectif est de limiter les retards et le temps de retournement d’un avion (son temps passé au sol, ndr). Pour ce faire, il faut anticiper la croissance de trafic, dimensionner les ressources sur les pics, ces derniers n’étant jamais linéaires.

A ces éléments s’ajoutent des données purement RH comme le nombre de départs en retraite, le turnover, le nombre d’embauches nécessaires ou bien encore le dimensionnement du parc de bus. Les algorithmes permettent de planifier en fonction des saisons, événements ou de mouvements globaux. Les collaborateurs disposent alors d’un prévisionnel à 3 mois de leur planning.

L’Intelligence artificielle est présente dans nombre d’outils professionnels même si une grande confusion règne sur le sujet. A quoi est-ce dû ?

Il existe effectivement à l’heure actuelle une grande confusion sur la question de l’intelligence artificielle et de son impact. Mais il faut se rappeler qu’il est opportun de bien classifier les différentes IA. Il existe en effet l’IA inductive et déductive. On entend beaucoup parler de la première car il s’agit de partir d’une matière brute de données pour en dégager un résultat, par le biais des algorithmes plus ou moins autonomes. Le second volet est plus technique, il recoupe les systèmes dits experts. L’objectif dans ce cas est de dialoguer avec les personnes du métier pour comprendre les règles qui leur permettent de prendre les bonnes décisions. Ce sont ces règles qui serviront de cahier des charges à la création des algorithmes. Nos projets se placent majoritairement dans ce second mouvement.

La progression en termes d’IA se fait sur une courbe d’apprentissage plus lente que les prévisions d’il y a 3 ou 4 ans

Actuellement, de nombreuses sociétés ont investi des sommes importantes dans l’IA inductive. Les résultats sont satisfaisants lorsqu’il s’agit de recommander un achat sur un site de e-commerce ou un film sur une plate-forme de vidéo à la demande, mais les résultats ne sont pas encore au niveau pour des applications nécessitant des engagements en termes de performance sécuritaire, ces procédés génèrent encore de trop nombreuses erreurs.

Cela provoque naturellement des déceptions. Je prends ainsi régulièrement l’exemple de la voiture autonome niveau 5. Les experts ne livrent désormais plus aucune prévision quant à l’arrivée de cette technologie dans le quotidien de chacun. Pour la raison simple que cela nécessite de réinvestir de nouvelles sommes d’argent considérables pour des progrès souvent lents pour gagner quelques dixièmes de pour cent de performance sécuritaire.

Le magazine ZdNet précisait à ce titre que : « L’incertitude qui règne autour de la viabilité commerciale de cette technologie a conduit la banque Morgan Stanley à revoir drastiquement à la baisse la valorisation qu’elle accorde à Waymo qu’elle a fait passer de 175 à 105 milliards de dollars ».

Il faut donc raison garder car la progression en termes d’IA se fait sur une courbe d’apprentissage plus lente que les prévisions d’il y a 3 ou 4 ans. En fonction des contextes, il est donc important de répondre aux problématiques actuelles des professionnels au moyen d’algorithmes qui font sens et qui ont déjà fait leurs preuves.