Danone, fondée en 1919 avec 25,29 milliards d'euros de chiffre d'affaires (2019) et 104 843 collaborateurs, est un leader de l'industrie agroalimentaire. Le projet avec Flowlity a démarré en janvier 2020, à la suite d'un appel à projets lancé par Danone en collaboration avec le programme « AI Factory For Agrifood » de Microsoft. L'objectif du programme était de répondre aux défis de l'agriculture, de la logistique et de la Supply Chain, dont la réduction des déchets. Dans ce cadre, Flowlity a été sélectionnée pour travailler sur l'optimisation des stocks de matières premières et d'emballages, deux éléments clés de la Supply Chain agroalimentaire. Le périmètre du pilote couvrait 27 produits sur le site Danone Nutricia de Haps, aux Pays-Bas. La solution optimise les niveaux de stock (min et max) et fournit des prévisions de réapprovisionnement et de consommation pour soutenir l'équipe planning.

Une fois intégrée à l'environnement SAP de Danone, Flowlity a récupéré toutes les commandes et l'historique des stocks sur deux ans. À partir de ces données, les équipes ont comparé les prévisions de stocks passées à celles que les algorithmes de Flowlity auraient proposées. Sur un horizon de trois mois, les prévisions de Flowlity ont atteint environ 79 % de fiabilité contre environ 30 % pour les prévisions Danone antérieures. Sur un horizon de six mois, la comparaison était de 67 % contre 12 %. L'écart entre les deux approches s'élargit avec l'horizon, ce qui compte spécifiquement pour les matières premières et les emballages : ces catégories ont besoin de visibilité plusieurs mois en avant pour coordonner les réseaux fournisseurs multi-niveaux. L'amélioration des prévisions est le moteur sous-jacent de la réduction de stocks projetée sur les douze mois suivants et du meilleur niveau de service rapporté après le pilote.

Le projet Danone a suivi le déploiement standard en quatre phases de Flowlity. Au Jour 1, l'équipe a tenu un kick-off et organisé des ateliers pour définir le périmètre, le cas d'usage et l'intégration des données. Après deux mois, l'intégration continue des données depuis SAP était achevée, et les algorithmes avaient été entraînés sur les jeux de données intégrés. Après trois mois, l'équipe planning avait accès à l'application et aux recommandations générées par l'IA, et les utilisateurs partageaient leur planning et leurs retours. Après six mois, l'application était déployée et utilisée quotidiennement par l'équipe Achats. Ce calendrier par phases (données, puis test, puis production) est ce qui a fait passer le projet du lancement à l'usage opérationnel en six mois sur le site Nutricia de Haps.

Six mois après l'intégration à l'environnement IT existant de Danone, la solution était entièrement opérationnelle et déployée auprès de l'équipe planning. Flowlity accompagnait les planificateurs et leur permettait d'ajuster dynamiquement le stock de sécurité et le réapprovisionnement de l'entreprise. La solution a permis de digitaliser et d'automatiser les réapprovisionnements, et d'améliorer le niveau de service en réduisant le risque de ruptures. Les équipes ont documenté une réduction de stock de 17,28 % sur une simulation de six mois, et projeté une réduction de stock de 28 % à 40 % sur un an à mesure que la plateforme se maturerait. D'autres résultats attendus incluaient la synchronisation avec les fournisseurs, qui est devenue l'objet de la phase de déploiement suivante.

Pour concrétiser les objectifs de digitalisation et de réduction de stocks de Danone, Flowlity est entrée en phase de synchronisation avec les fournisseurs du groupe, dont DS Smith, Dutch State Mines et Ardagh Group. L'objectif était d'intégrer les données des fournisseurs sans jamais compromettre la confidentialité des informations propres à chaque partie. Cette visibilité a permis à Danone et à ses fournisseurs de recevoir de meilleures recommandations : les fournisseurs peuvent suivre en temps réel les commandes passées et entrantes, obtenir les prévisions de vente pour tous les produits Danone couverts par le projet, et anticiper les ruptures potentielles. À la suite de cette synchronisation, Danone a mesuré une réduction de stock supplémentaire d'environ 12,40 %, et les fournisseurs de Danone ont mesuré une réduction de 30 % à 60 % de leurs stocks de produits finis. La phase de synchronisation fournisseurs a donc créé de la valeur mutuelle : Danone a continué à réduire ses propres stocks, tandis que les fournisseurs ont drastiquement réduit leurs stocks de produits finis.

Le projet Danone a démarré en janvier 2020 à la suite d'un appel à projets lancé par Danone en collaboration avec le programme « AI Factory For Agrifood » de Microsoft. L'objectif du programme était de répondre aux défis de l'agriculture, de la logistique et de la Supply Chain, dont la réduction des déchets parmi les sujets prioritaires. Flowlity a été sélectionnée via cet appel pour travailler sur l'optimisation des stocks de matières premières et d'emballages, deux éléments clés de la Supply Chain agroalimentaire. Cette origine programmatique est ce qui a structuré le périmètre initial du pilote (27 produits sur le site Nutricia de Haps) et l'orientation vers les défis spécifiques de l'agroalimentaire, avant que le projet ne s'étende à la phase de synchronisation fournisseurs avec DS Smith, Dutch State Mines et Ardagh Group.

L'industrie agroalimentaire combine des opérations à haut volume, des exigences de service strictes et des matières premières dont la disponibilité dépend des cycles agricoles.

Le projet Danone illustre pourquoi le réapprovisionnement automatisé est une réponse adaptée : les matières premières et les emballages sont les deux éléments clés de la Supply Chain agroalimentaire, et ce sont les catégories où les erreurs de prévision se traduisent le plus directement par de l'obsolescence ou des urgences fournisseurs. Le déploiement Flowlity chez Danone a permis de digitaliser et d'automatiser les réapprovisionnements, l'équipe planning ajustant dynamiquement le stock de sécurité et les réapprovisionnements au lieu de suivre des règles de couverture fixes. Ce changement a amélioré les niveaux de service en réduisant le risque de ruptures et projeté une réduction de stock de 28 % à 40 % sur un an.

Pour les acteurs de l'agroalimentaire qui envisagent des projets similaires, le cas Danone montre que le réapprovisionnement piloté par IA peut produire ces résultats en six mois de pilote, avant de s'étendre à la synchronisation fournisseurs pour des gains supplémentaires.