00:00:05 Le rôle et les responsabilités d’un Supply Chain Scientist.
00:00:31 Le parcours de Maximilian et comment il a rejoint l’entreprise.
00:02:03 La raison pour laquelle l’entreprise a mis en place le rôle de Supply Chain Scientist.
00:04:14 Les trois composantes du rôle d’un Supply Chain Scientist.
00:07:35 La priorité d’un Supply Chain Scientist le matin.
00:08:02 Trouver l’équilibre entre la communication avec les clients et le travail d’implémentation.
00:08:44 La difficulté liée à l’approche classique consistant à avoir des rôles distincts pour la communication et pour l’implémentation.
00:11:02 L’avantage d’être le point de contact unique pour les clients et d’assumer directement le rôle d’implémentation.
00:12:54 Le défi d’être responsable de multiples rôles et parties prenantes.
00:14:25 La difficulté de transformer des data scientists en Supply Chain Scientists.
00:16:00 Discussion sur les progrès des doctorants dans les filières d’ingénierie logicielle et de data science.
00:17:07 Ce qui est gratifiant dans le rôle d’un Supply Chain Scientist.
00:18:16 Explication de la diversité de l’équipe chez Loca et pourquoi cela n’était pas intentionnel.
00:22:48 Le conseil de Max pour quelqu’un envisageant une carrière dans l’industrie de la supply chain.
00:23:00 Le conseil de Joannes pour les futurs Supply Chain Scientists.
Résumé
Dans cette interview, Kieran Chandler discute du rôle des Supply Chain Scientists chez Lokad avec le fondateur Joannes Vermorel et le Supply Chain Scientist Maximilian Barth. Vermorel explique que les data scientists traditionnels étaient insuffisants, ce qui a conduit à la création du rôle de Supply Chain Scientist. Barth partage que les Supply Chain Scientists se concentrent sur des aspects techniques, relationnels et de gestion de projet. L’approche unique de Lokad implique que les Supply Chain Scientists interagissent directement avec les clients, éliminant ainsi les intermédiaires. Vermorel et Barth soulignent l’importance de résoudre des problèmes de manière concrète, d’avoir une expérience pratique et d’être ouvert d’esprit pour réussir dans l’industrie de la supply chain. Ils insistent également sur la valeur d’une main-d’œuvre diversifiée, en privilégiant les compétences et aptitudes plutôt que la nationalité ou le genre.
Résumé Étendu
Dans cette interview, Kieran Chandler, l’animateur, discute du rôle et de l’importance des Supply Chain Scientists chez Lokad, une entreprise de logiciels spécialisée dans l’optimization de la supply chain. Il est rejoint par Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, et par Maximilian Barth, un Supply Chain Scientist chez Lokad.
Maximilian Barth commence par partager son parcours et comment il a rejoint Lokad. Il mentionne qu’il est allemand et qu’il a vécu dans plusieurs pays, notamment aux États-Unis, en Finlande et en Australie, avant de s’installer en France. Comme la plupart des Supply Chain Scientists chez Lokad, il a une formation STEM, mais son expertise est en finance. Barth souligne les similitudes entre la finance et la gestion de la supply chain, puisque les deux consistent à optimiser pour un rendement maximal tout en minimisant l’exposition au risque.
Joannes Vermorel explique la raison d’être de la mise en place du rôle de Supply Chain Scientist chez Lokad. Au début, l’entreprise a essayé de collaborer avec des data scientists traditionnels, mais cela s’est avéré inefficace. Vermorel se considère lui-même comme faisant partie de la première vague de data scientists inadéquats, puisqu’il travaillait à l’époque sur la biologie computationnelle et le machine learning distribué. Cependant, il s’est rapidement rendu compte que se concentrer sur les moindres détails d’une supply chain était d’une importance capitale pour obtenir des résultats concrets.
Vermorel souligne l’importance de l’engagement dans la gestion de la supply chain. Il oppose l’approche consistant à utiliser une technologie sophistiquée à l’approche se concentrant sur des résultats concrets. Cette dernière implique de prêter une attention particulière au risque financier et à la performance, et de consacrer du temps à comprendre les risques et leur manifestation dans le système. En revanche, l’autre approche peut impliquer de passer du temps à peaufiner des algorithmes, ce qui n’a pas forcément un impact significatif sur la performance de la supply chain.
Tout au long de l’interview, la discussion met en évidence l’importance des Supply Chain Scientists chez Lokad, la valeur de leur expertise spécialisée, et la nécessité de se concentrer sur des résultats concrets pour optimiser la supply chain de manière efficace.
Ils ont discuté des rôles et des défis auxquels sont confrontés les Supply Chain Scientists avec Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, et Maximilian Barth, un Supply Chain Scientist chez Lokad. La conversation aborde les aspects multiples du rôle d’un Supply Chain Scientist, incluant l’équilibre entre le codage, la communication avec les clients et la gestion des problèmes urgents, ainsi que l’importance d’éviter une mentalité de “zéro défaut”.
Le rôle d’un Supply Chain Scientist, tel qu’expliqué par Barth, comprend un aspect technique (coder et comprendre les besoins des clients), un aspect relationnel (communiquer avec les clients et identifier les bonnes questions à résoudre), et un aspect de gestion de projet (prioriser les tâches et faire avancer les projets). Vermorel souligne que le contexte est important, car des problèmes urgents comme une pandémie ou un problème d’ERP peuvent nécessiter une attention immédiate. Les Supply Chain Scientists doivent constamment re-prioriser les tâches en fonction de leur impact potentiel en euros ou en dollars.
Barth détaille l’importance de répartir son temps entre l’implémentation et la communication avec les clients. En général, l’équilibre se situe autour de 20 % pour la communication et 80 % pour l’exécution. Il souligne qu’il est crucial de trouver le juste équilibre entre les réunions et le travail afin de s’assurer que les intérêts des clients sont respectés et que leurs attentes correspondent au travail réalisé.
Vermorel revient sur les défis de l’approche classique où une personne est responsable de la communication avec les clients et une autre pour l’aspect technique. Cette méthode conduit souvent à une perte d’information, les messages se perdant entre les parties. Par conséquent, Lokad a adopté une approche plus intégrée dans laquelle les Supply Chain Scientists s’occupent à la fois de l’aspect technique et de la communication, favorisant ainsi une meilleure compréhension des besoins des clients et la mise en place de solutions efficaces.
Vermorel partage ses premières expériences au sein de l’entreprise, où il portait plusieurs casquettes, allant de la vente à la data et au rôle de Supply Chain Scientist. Il a réalisé que la méthode conventionnelle de répartition du travail entre différents rôles était inefficace et ne permettait pas de monter en charge.
Vermorel met en lumière l’approche unique adoptée chez Lokad, où des Supply Chain Scientists comme Maximilian Barth traitent directement avec les clients, éliminant ainsi le besoin de managers intermédiaires ou d’ingénieurs logiciels. Cette approche nécessitait des outils dédiés pour réduire le temps consacré aux aspects techniques. Barth identifie le principal défi de son rôle comme étant la gestion de multiples parties prenantes tout en assumant diverses responsabilités. Il souligne l’avantage d’être le point de contact unique, ce qui minimise la perte d’information au cours du processus.
Lorsqu’on lui demande la transition d’un data scientist vers un Supply Chain Scientist, Vermorel explique qu’il est en réalité plus difficile pour les data scientists que pour ceux disposant d’un background numérique plus général. Il soutient que les Supply Chain Scientists doivent avoir le goût des questions quantitatives, mais que leur objectif doit être de résoudre des problèmes d’ingénierie tangibles et concrets. Les data scientists peuvent avoir du mal à passer des algorithmes à des solutions pratiques, même si ces solutions sont relativement simples.
Vermorel conclut que, bien que Lokad emploie des titulaires de doctorats, l’objectif principal de l’entreprise est de fournir des recettes numériques efficaces pour aider les clients à prendre des décisions stratégiques, basées sur les données, concernant leurs opérations de supply chain. La discussion tourne autour de leurs rôles, de la diversité des effectifs de l’entreprise, et de conseils pour les aspirants Supply Chain Scientists.
Joannes explique que Lokad recrute des personnes pour des postes d’ingénierie logicielle et de résolution de problèmes de supply chain. Les data scientists travaillent souvent sur des projets à long terme, tandis que des Supply Chain Scientists comme Maximilian se concentrent sur la résolution de problèmes pratiques dans des délais plus courts. Maximilian trouve gratifiant la diversité des problèmes et la capacité de les résoudre pour les clients. Il mentionne que les solutions de Lokad automatisent souvent des processus manuels, libérant ainsi du temps pour les clients et fournissant des informations précieuses.
Lorsqu’on lui demande à propos de la diversité de l’équipe de Lokad, Joannes précise qu’il ne s’agissait pas d’un choix délibéré de créer une équipe multiculturelle. Au contraire, la politique de recrutement de l’entreprise se base sur les compétences, sans exclure les personnes en fonction de leur nationalité, de leur langue ou de leur genre. Il insiste sur le fait qu’ils privilégient des candidats intelligents et orientés résultats, ce qui conduit naturellement à une main-d’œuvre diversifiée.
Maximilian conseille à ceux qui envisagent une carrière dans la supply chain d’apprendre à poser les bonnes questions et à voir les choses sous plusieurs angles, car les projets impliquent généralement plusieurs parties prenantes. Une pensée holistique et la compréhension des besoins de tous les acteurs impliqués sont des compétences essentielles dans ce domaine.
Joannes recommande aux futurs Supply Chain Scientists d’acquérir une expérience concrète, plutôt que de se concentrer uniquement sur des algorithmes mathématiques ou des compétitions comme Kaggle. Il souligne l’importance de comprendre les défis inhérents aux données réelles, de gérer les différentes parties prenantes et de proposer des solutions pratiques pouvant fonctionner sans supervision constante. En résumé, les deux intervenants mettent en avant l’importance de l’expérience pratique, de la résolution concrète de problèmes et de l’ouverture d’esprit pour réussir dans l’industrie de la supply chain.
Transcription Complète
Kieran Chandler: Précédemment sur cette chaîne, nous avions évoqué l’importance d’un spécialiste de supply chain par rapport à quelqu’un possédant des compétences plus classiques en data science. Ici chez Lokad, cela s’appelle le Supply Chain Scientist, et aujourd’hui nous avons la chance d’être rejoints par l’un de nos collaborateurs, Maximilian Barth, qui va nous en dire un peu plus sur son rôle quotidien et ses responsabilités. Alors, Max, merci beaucoup de nous rejoindre aujourd’hui, et peut-être, comme toujours, pourrais-tu commencer par nous parler un peu plus de ton parcours et de comment tu as rejoint Lokad.
Maximilian Barth: Bien sûr. Comme tu peux probablement le deviner par mon nom de famille, je ne suis pas Français, contrairement à beaucoup de mes collègues dans la communauté des sciences de supply chain. Je suis un expatrié travaillant en France ; je suis allemand. Mais, comme tout le monde, j’ai vécu dans plusieurs endroits. J’ai grandi aux États-Unis, j’ai passé un certain temps en Finlande et en Australie, et maintenant je suis ici en France. Comme tous les Supply Chain Scientists chez Lokad, j’ai une formation STEM — science, technologie, ingénierie et mathématiques. Ce qui me distingue peut-être un peu, c’est que j’ai un background en finance. Je n’ai pas suivi une formation d’ingénieur classique ni quoi que ce soit de ce genre. Cependant, je pense en réalité que la finance se marie bien avec le travail en supply chain, car les deux sont très similaires. En finance, on optimise généralement ses portefeuilles pour obtenir le meilleur rendement tout en minimisant le risque auquel on pourrait être exposé sur les marchés. C’est très similaire en supply chain science. Nous essayons d’optimiser les stocks de nos clients pour obtenir un rendement maximal avec une exposition minimale au risque et à la variance de la demande.
Kieran Chandler: Parfait. Et aujourd’hui, Joannes, nous parlons d’une journée dans la vie d’un Supply Chain Scientist. Je sais que nous en avons déjà parlé, mais peut-être vaut-il la peine de revoir pourquoi tu as mis en place cette capacité de Supply Chain Scientist chez Lokad.
Joannes Vermorel: Comme d’habitude, ce n’était pas le fruit d’un éclair de génie. Nous avons essayé d’avoir des data scientists de manière traditionnelle, et cela s’est mal passé. D’ailleurs, je m’inclus dans la première vague de data scientists inadéquats. Lokad a été fondée alors que je quittais mon doctorat, qui portait sur la biologie computationnelle. À l’époque, ce n’était pas exactement la terminologie, mais c’était essentiellement du machine learning distribué, donc de la data science dans toute sa splendeur. Mais il s’est avéré que prêter attention aux moindres détails d’une supply chain compte vraiment. Comme l’a souligné Maximilian, cela dépend de l’endroit où se situe ton engagement. C’est une question cruciale. Est-ce dans l’utilisation d’une technologie sophistiquée, ou bien dans l’obtention de résultats concrets ? On pourrait penser qu’il s’agit simplement d’une nuance subtile, mais en réalité, la situation implique des choses très différentes, voire dramatiquement différentes. Je veux dire, te soucies-tu du risque financier et de la performance ? Si oui, tu vas passer du temps à discuter de ce que signifient les risques, de leur manifestation dans ton système et de la manière de les comprendre. Ou bien passes-tu du temps à peaufiner un gradient booster tree pour obtenir une preuve de convergence un peu plus démontrable ou autre, ce qui te donne un algorithme légèrement meilleur ?
Kieran Chandler: Aujourd’hui, nous allons en apprendre un peu plus sur ce que tu fais dans ton rôle quotidien. Quelles sont, selon toi, les composantes essentielles de ton rôle ?
Maximilian Barth: Je pense que ce rôle est en réalité très polyvalent. Il comporte plusieurs aspects dans ce que tu fais chaque jour. Il y a évidemment l’aspect technique – tu passes beaucoup de temps à coder, à essayer de comprendre les besoins précis de supply chain de tes clients, les nuances de là où résident leurs défis, et à vraiment comprendre quelle solution leur conviendra le mieux ainsi que ce qu’ils veulent et dont ils ont besoin exactement. Cela se prolonge avec le volet relationnel – être capable de parler aux clients, essayer de déterminer les bonnes questions à résoudre pour eux, et identifier où se situent leurs problèmes. Tu dois comprendre précisément quels sont leurs besoins et ce qui les distingue des autres, afin de pouvoir construire la solution adéquate pour eux. Je pense que le troisième aspect relève un peu de la gestion de projet. Nous travaillons généralement sur des projets où, surtout s’ils sont petits, nous sommes la personne principale qui les pilote, du moins du point de vue de Lokad. Nous essayons donc de nous coordonner avec nos clients, de déterminer la meilleure manière d’avancer, comment prioriser, et quelles tâches aborder en premier.
Kieran Chandler: Selon toi, quelle est la partie la plus importante du rôle quotidien d’un Supply Chain Scientist ?
Joannes Vermorel: La partie la plus importante dépend vraiment du contexte. Lorsque la supply chain est en feu à cause d’une pandémie ou autre, il faut d’abord éteindre l’incendie. C’est là aussi que, de nouveau, la question de l’engagement se pose. Si vous êtes data scientist, votre engagement réside dans le fait de disposer d’un algorithme supérieur. Je pense que, souvent, la tâche la plus urgente et pressante est bien plus banale. L’ERP cause des problèmes pour une raison ou une autre, et les données sont complètement désordonnées. Vous avez des doublons, vous vous retrouvez avec des enregistrements de stocks complètement erronés, et ainsi de suite. Quoi qu’il faille régler, cela doit l’être tout de suite. Le problème, c’est qu’il y a tellement d’enjeux que certains peuvent potentiellement être reportés. En termes de résolution, oui, ce serait bien que tout soit impeccable à 100 %, mais lorsque vous opérez sur une supply chain de taille considérable, avoir zéro accroc – le jeu de données que vous traitez, les processus eux-mêmes, et la manière dont les gens consomment les résultats que vous leur fournissez – n’est tout simplement pas possible. Vous ne pouvez pas fournir une solution sans défauts. À un moment donné, il faut donc re-prioriser en fonction de l’impact financier. Je pense qu’en termes de pression, le Supply Chain Scientist re-priorise constamment ce qui doit être traité immédiatement, ce qui est important et ce qui est stratégique.
Kieran Chandler: Quelle est votre approche à ce sujet, c’est-à-dire comment équilibrez-vous votre temps entre l’implémentation de code, la communication avec les clients, et le temps que vous passez à éteindre des feux ?
Maximilian Barth: Je pense que c’est en fait un très bon point. En général, le début de votre journée consiste toujours à vérifier qu’il n’y a pas d’incendies. Vous arrivez au bureau, vous vérifiez tous vos comptes et vous vous assurez que rien ne s’est cassé pendant la nuit. Nous avons des clients aux quatre coins du monde, dans différents fuseaux horaires, donc pendant que nous dormons, ils travaillent effectivement. Votre priorité numéro un est de vous assurer que tout fonctionne comme prévu et que nos clients disposent des dashboards prêts à être utilisés. Voilà ce qui a constitué ma matinée aujourd’hui : corriger un changement dans l’ERP qui ne nous avait pas été communiqué. Ce n’est pas la tâche la plus glamour, mais c’était sans aucun doute la chose la plus importante qui est arrivée ce jour-là. Une fois le problème réglé, toutes les données ont pu être mises à jour. En général, la répartition de votre temps dépend du jour et de la semaine. C’est un véritable exercice d’équilibre. Vous ne voulez pas passer trop de temps en réunions à discuter avec vos clients, sinon vous n’aurez pas le temps d’implémenter quoi que ce soit, mais vous ne voulez pas non plus travailler uniquement, car vous pourriez alors faire quelque chose qui n’est pas dans le meilleur intérêt du client ou ce qu’il avait envisagé. Il faut vraiment communiquer de près et trouver le juste équilibre. Je pense qu’en général, l’équilibre entre le travail d’implémentation effectif et la communication avec les clients, que ce soit par email ou par téléphone, se situe en moyenne quelque part entre 20 % et 80 %, avec 20 % de communication et 80 % d’exécution de ce qui a été communiqué et discuté.
Kieran Chandler: Ce conflit est vraiment intéressant, n’est-ce pas ? Parce que vous devez consacrer plus de temps à communiquer et à assister à des réunions, mais évidemment, vous passez aussi une partie de votre temps à penser que vous devez vous occuper de la partie plus technique. C’est un rôle très polyvalent. Est-ce toujours le rôle que vous aviez envisagé, ou avez-vous déjà envisagé d’adopter une approche plus classique où une personne serait responsable du côté client et une autre se concentrerait entièrement sur le côté technique ?
Joannes Vermorel: Nous avons essayé la méthode classique, et la méthode classique consiste à avoir quelqu’un qui parle avec le client, ensuite cette personne rédige des spécifications, les transmet à l’IT, et l’équipe IT tente de mettre en œuvre la communication. On se retrouve alors dans une situation où le message passe d’une personne à une autre, sautant plusieurs intermédiaires, et une très grande partie de l’information se perd à chaque étape. Au final, vous obtenez un ingénieur logiciel médiocre qui implémente quelque chose qui n’a rien à voir avec le problème, avec cinq jours de latence rien que parce que cela a dû passer par plusieurs personnes. Le problème, c’est que c’était en quelque sorte défaillant dès la conception. Dans les toutes premières années, j’ai pu, avec l’aide de quelques collègues, endosser plusieurs rôles : j’étais le commercial vendant une idée au client, puis je lançais une implémentation très bâclée, transmettant cette implémentation à l’ingénieur logiciel en lui disant, “Cette solution fonctionne, mais en termes de qualité logicielle, c’est complètement nul. Il faut essayer de l’améliorer, avec un peu plus de tests unitaires, d’efficacité en termes de performance, et peut-être un peu plus d’organisation.” Mais ils avaient déjà le prototype.
Kieran Chandler: Le point de cette approche est qu’elle est incroyablement archaïque en termes de technologie, et il faut avoir quelqu’un capable de porter toutes les casquettes, de la vente aux data scientists en passant par les Supply Chain Scientists, jusqu’au product manager et tout le reste. J’ai donc réalisé que cette manière de répartir le travail ne fonctionnerait jamais vraiment à grande échelle. Et d’ailleurs, je disais à nos clients à l’époque que, en gros, tout le monde se plaignait de l’IT, mais l’IT se plaignait aussi de tout le monde, car les personnes de l’IT disaient, “D’accord, ils disent que notre travail est lamentable, mais regardez les spécifications et exigences qu’ils nous donnent. Elles sont lamentables elles aussi, donc nous sommes au même niveau qu’eux.”
Joannes Vermorel: Mais c’est tout simplement une mauvaise façon de voir les choses. Et fondamentalement, ce que fait Maximilian, c’est qu’il n’y a pas de manager intermédiaire, vous voyez ? C’est littéralement, et je pense que c’est assez unique, le client vous parle directement. Je parle de véritables praticiens de supply chain qui se trouvent littéralement dans le warehouse, face aux magasins et tout le reste. Puis ils vous parlent, et vous passez directement à la mise en œuvre de la solution. Il n’y a pas d’intermédiaire avec un ingénieur logiciel à qui vous auriez recours. Vous ne coordonnez pas, mais pour cela, nous avons dû concevoir des outils dédiés afin de ne pas perdre trop de temps à gérer des aspects purement techniques.
Kieran Chandler: Oui, je vois cela comme l’un des grands défis pour un Supply Chain Scientist. Vous avez tellement d’intervenants et tant de personnes qui sollicitent votre attention, et vous jonglez avec tellement de responsabilités. Cela doit être assez difficile. Alors, quel est selon vous le défi principal de votre rôle ?
Maximilian Barth: Je pense en fait que c’est probablement le principal défi – devoir gérer autant d’intervenants tout en endossant autant de rôles différents. L’avantage, c’est aussi que vous êtes le point de contact unique, et quand vous parlez à quelqu’un, vous êtes la personne qui a discuté du problème avec lui, mais aussi celle qui sait ce qui a été mis en œuvre et comment cela a été fait. Il n’y a donc pas beaucoup de connaissances qui se perdent dans la traduction entre les différentes étapes. Je pense que c’est l’avantage principal, mais aussi, évidemment, le principal défi, car vous devez être capable de faire tant de choses différentes avec brio. Vous voulez être capable de rédiger une bonne solution pour vos clients tout en comprenant réellement ce dont ils ont besoin.
Kieran Chandler: Oui, définitivement. On ne peut pas y échapper, n’est-ce pas ? Si vous êtes en difficulté et que vous avez commis une erreur, vous êtes définitivement tenu pour responsable. Pour un Supply Chain Scientist, nous tenons absolument à ce qu’il possède une expertise en supply chain. Si vous étiez data scientist, à quel point serait-il facile de passer au rôle de quelqu’un comme un Supply Chain Scientist, comme Max ?
Joannes Vermorel: Le paradoxe est, et je crois que c’est le cas, que c’est en réalité bien plus difficile pour les data scientists de devenir Supply Chain Scientists que pour des ingénieurs généraux ou des personnes ayant une affinité naturelle pour les chiffres. C’est curieux, il existe deux mots en français, mais je ne pense pas qu’il y ait de traduction anglaise. C’est la différence entre un mathématicien et un “matheux”, quelqu’un qui est porté sur le calcul.
Kieran Chandler: Alors, la première question que j’ai porte sur les qualités requises pour devenir Supply Chain Scientist. Joannes, pouvez-vous nous dire quel genre de personnes vous recherchez ?
Joannes Vermorel: Ce dont nous avons besoin, ce sont des personnes qui ont le goût des chiffres. Les supply chains sont vastes, et vous ne pouvez pas vous fier uniquement à votre intuition pour des milliers de produits. Il faut des personnes qui apprécient le quantitatif en général. Mais le piège, c’est que c’est un rôle très appliqué. Maximilian aide littéralement les entreprises à prendre des décisions sur des millions d’euros d’actifs physiques. Ce sont des décisions vraiment tangibles qui se prennent au quotidien. Vous devez adopter l’état d’esprit selon lequel vous traitez un problème d’ingénierie très concret. Et je sais que cela ne plaira peut-être pas au public de la data science, mais mon expérience est que c’est en réalité très difficile de transformer des personnes qui font de la data science depuis quelques années en de bons Supply Chain Scientists, car, encore une fois, l’accent n’est pas mis sur l’algorithme. L’accent est sur le fait de disposer d’une recette numérique. Un autre épisode que nous avons récemment réalisé démontrait que la recette numérique de bout en bout a vraiment du sens à un niveau très élevé, et peu importe qu’elle soit sophistiquée ou non. Si vous pouvez essentiellement vous contenter d’une solution semi-triviale, excellent travail réalisé et simplement ajuster par la suite, alors oui, vous n’obtiendrez pas un article scientifique juste parce que vous avez constaté qu’un léger coefficient numérique, ajusté de la bonne manière, fait des miracles. Vous ne pouvez pas publier là-dessus. Mais si cela fait le travail, pourquoi pas ?
Maximilian Barth: Oui, et donc notre expérience a été que, bien que nous ayons des doctorants qui font cela – je veux dire, nous avons des personnes qui préparent leur doctorat chez Lokad, en fait. Nous en avons cinq au total. Deux ont déjà terminé leur doctorat, et trois sont encore en cours, mais je suis confiant qu’ils pourront soutenir leurs thèses. Mais, littéralement pour nous, ces personnes suivent des parcours purement d’ingénierie logicielle, où l’échéancier n’est même pas le même. Je veux dire, les gens s’attaquent aux problèmes en pensant livrer une solution dans les trois prochaines années. C’est l’échéancier d’un data scientist côté plateforme qui pense à quelque chose comme le differentiable programming. Nous avons quelqu’un qui fait un doctorat sur le differentiable programming, et cette personne est littéralement en train de construire et d’ingénierie les éléments de base du differentiable programming, mais elle ne résout aucun problème concret de supply chain. Maximilian s’en charge. Et quand vous travaillez, je ne suis pas trop sûr du problème exact sur lequel vous intervenez, mais généralement, l’horizon va d’un jour à un ou deux mois, et certainement pas à trois ans. Ce n’est tout simplement pas la même échelle de temps.
Kieran Chandler: Et qu’en est-il de la partie gratifiante du travail, qu’est-ce qui vous plaît vraiment ?
Maximilian Barth: Je pense que ce qui est le plus gratifiant, c’est probablement la diversité des problèmes auxquels vous faites face et la manière concrète avec laquelle vous pouvez réellement les résoudre. Un client vient vers vous avec quelque chose pour lequel il n’avait pas encore trouvé de solution, ou avec une solution manuelle vraiment médiocre, dans laquelle il travaillait énormément sous Excel, et ensuite nous pouvons fournir quelque chose qui automatise cela.
Kieran Chandler: Il semble que Lokad puisse apporter une grande valeur aux clients, non seulement en termes de prise de décision, mais aussi en offrant une vision plus claire de leur activité. Pouvez-vous nous parler un peu des aspects multiculturels et internationaux de l’équipe de Lokad, notamment des Supply Chain Scientists ? Pourquoi avoir constitué une telle équipe et pourquoi cela était-il important pour vous ?
Joannes Vermorel: Tout d’abord, je tiens à préciser que la diversité de notre équipe n’était pas une intention spécifique, mais plutôt le résultat de ne pas exclure certaines catégories de personnes. En d’autres termes, nous n’avons pas mis en place une politique de recrutement diversifiée pour choisir délibérément des personnes provenant de pays ou d’horizons spécifiques. Mon idée était que je ne voulais pas que la conception de Lokad comporte un quelconque aspect qui exclurait quelqu’un.
Par exemple, nous avons environ un tiers de femmes dans l’entreprise, ce qui est assez important pour une entreprise tech. Pour y parvenir, il faut veiller à ce que l’organisation de l’entreprise ne soit pas directement défavorable aux jeunes femmes ou n’encourage pas des comportements qui pourraient les faire se sentir malvenues.
De même, nous sommes basés à Paris, mais si nous exigions un français parfait, cela limiterait nos choix principalement aux Français ou à ceux issus d’anciennes colonies françaises. En supprimant ces barrières, nous attirons un vivier diversifié de candidats que nous pouvons ensuite évaluer sur la base de leurs compétences.
Il s’avère que les Français n’ont pas le monopole de l’intelligence et de la diligence. Aujourd’hui, seulement environ 40 % de nos employés sont des nationaux français, les autres venant principalement de l’Union européenne et d’ailleurs. Cette diversité n’est pas le résultat d’une discrimination active, mais plutôt d’une volonté de juger les personnes sur leur capacité à être intelligentes et à mener les choses à bien.
Maximilian Barth: Exactement, et il est important de souligner qu’en supprimant ces barrières et en se concentrant sur les compétences, nous sommes capables de réunir une équipe aux perspectives et aux expériences diverses. Cela profite, en fin de compte, à l’entreprise et à nos clients, car cela nous permet d’aborder les problèmes sous différents angles et de trouver des solutions plus innovantes.
Kieran Chandler: Eh bien, il se trouve que nous finissons souvent par embaucher des personnes non françaises. Je veux dire, j’aime vraiment la France, c’est mon pays d’origine, mais en tant qu’employeur, je dois avant tout recruter les personnes qui serviront le mieux l’entreprise, et non celles qui sont simplement nées au bon endroit.
Maximilian Barth: Heureusement que vous n’avez pas imposé l’exigence d’un français parfait, car je pense que ni Max ni moi n’aurions été dans une sacrée galère.
Kieran Chandler: Si tu commences à conclure un peu, Max, quel genre de conseil donnerais-tu à quelqu’un qui envisage peut-être une carrière dans l’industrie supply chain ou en tant que Supply Chain Scientist ?
Maximilian Barth: Je pense que, pour mon métier, la compétence la plus importante et la plus précieuse, et celle qui m’a le plus aidé, est d’apprendre à poser les bonnes questions et à voir les choses sous plusieurs angles. Nos projets impliquent généralement de nombreux intervenants, et même si vous avez une personne de contact avec qui vous échangez le plus, il faut toujours garder à l’esprit qu’elle représente aussi d’autres personnes. Il faut donc veiller à trouver une solution holistique qui convienne à tous. Je pense que la capacité de voir les choses de manière globale et de poser les bonnes questions est probablement la compétence la plus importante à développer.
Kieran Chandler: D’accord, super. Et Joannes, pour conclure, quel conseil donnerais-tu à quelqu’un qui est peut-être un Supply Chain Scientist en devenir?
Joannes Vermorel: Sois réaliste. Il existe tellement de façons de ne pas l’être. Kaggle est fantastique, mais ce ne sont que des jeux. Les algorithmes sont incroyablement intéressants, mais ce n’est pas réel, du moins pas directement. Ma suggestion est que si tu veux démarrer une carrière en supply chain, tu dois te retrousser les manches. Plonge-toi dans un ERP, commence à regarder à quoi ressemblent vraiment les données, et pas la version idéalisée que l’on trouve dans les manuels, déjà complètement nettoyée, parfaite et bien organisée. Et en effet, fais face à la présence de nombreux actionnaires. C’est vraiment difficile, car quelle est la qualité de ta solution si l’entreprise finit par se battre entre elle ? Il faut trouver un moyen pour que la solution soit acceptable pour toutes ces parties diverses. C’est un défi très ardu, mais tu dois le relever tout en préservant tes valeurs d’ingénierie. Tu veux avoir quelque chose d’analogue à un processus capitaliste. Tu n’es pas simplement un consultant qui produit des PowerPoints et livre des choses. Maximilian, tu livres quelque chose qui fonctionne en production et qui, espérons-le, peut même tourner sans toi, de sorte qu’il y a un véritable actif qui est conçu et amélioré au fil du temps. Ce ne sont pas des PowerPoints qui sont livrés.
Kieran Chandler: D’accord, brillant. Nous allons devoir conclure ici, mais merci à vous deux pour votre temps.
Maximilian Barth: Merci.
Kieran Chandler: C’est tout pour cette semaine. Merci beaucoup de vous être branchés, et nous vous retrouverons dans le prochain épisode. Merci d’avoir regardé.
