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Motif abstrait violet

Comment Saint-Gobain déploie un outil de smart pricing temps réel

Problématiques client

Saint-Gobain souhaitait développer un outil de smart pricing capable d’optimiser les remises des vendeurs en temps réel afin d’augmenter la marge commerciale de 30 %. Le défi résidait dans la complexité d’une situation de vente en direct : les commerciaux doivent prendre des décisions instantanées face aux clients, tout en respectant les politiques de pricing et en garantissant la transparence des tarifs. L’objectif était de créer une solution capable de traiter de très gros volumes de données et de fournir des recommandations fiables, explicables et directement exploitables par 10 000 commerciaux.

Objectifs

Développer un outil de smart pricing temps réel

Concevoir une application capable de générer des suggestions de prix instantanées, intégrée aux systèmes SAP et legacy, et accessible à 10 000 commerciaux simultanément.

Optimiser la marge et la performance commerciale

Mettre en œuvre un moteur de machine learning sophistiqué, capable de prendre en compte plus de 1 000 variables et d’optimiser les remises pour augmenter la marge commerciale de 30 %, tout en respectant les règles métier et politiques commerciales des différentes marques.

Faciliter l’adoption et l’autonomie

Intégrer la solution dans une logique « human first », en fournissant aux commerciaux des recommandations explicables, modulables et accompagnées d’une stratégie de montée en compétence des équipes data internes.

Les contraintes du projet

Notre approche pour Saint-Gobain

01

Développement du moteur de smart pricing

Nous avons conçu un modèle de machine learning puissant, capable de traiter plus de 1 000 variables et de fournir des recommandations de prix en millisecondes.

 

Le modèle est réentraîné quotidiennement en moins de deux heures sur 4 milliards de lignes, garantissant l’actualisation constante des comportements d’achat et des tendances du marché.

02

Intégration et scalabilité

L’application a été interfacée avec SAP et le système legacy de Saint-Gobain, permettant un déploiement transparent et performant pour 10 000 commerciaux. L’infrastructure a été optimisée pour supporter des milliers d’accès concurrents tout en maintenant la rapidité et la fiabilité du moteur.

03

Gouvernance métier et explicabilité

Un module de gestion des règles métier a été intégré pour appliquer automatiquement les politiques de pricing propres à chaque marque.

 

Un module d’explicabilité permet aux commerciaux de comprendre les recommandations et de conserver un rôle actif dans la décision, en suivant la logique « que ferait le meilleur commercial ? ».

04

Adoption et montée en compétence

La solution a été conçue avec une approche « human first » : les commerciaux disposent d’une jauge laissant de la marge de manœuvre, et un accompagnement est assuré pour transférer progressivement la gestion de la solution aux équipes data internes, garantissant une autonomie durable et stratégique.

Sculpture abstraite en verre

Nos résultats

"La Javaness nous a séduit par ses capacités d’adaptation, son accompagnement pragmatique
et par la performance de ses socles IA."

Céline GAVIARD, Directeur du Pricing, Saint Gobain Distribution Bâtiment

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Impact global

Saint-Gobain dispose désormais d’un outil de smart pricing temps réel capable de générer des recommandations fiables, rapides et explicables pour 10 000 commerciaux. La solution permet d’optimiser la marge commerciale, d’assurer la transparence et la conformité des prix, et de renforcer l’autonomie stratégique des équipes internes. L’intégration d’une gouvernance métier, d’un module d’explicabilité et d’une approche « human first » assure une adoption durable et sécurisée, tout en offrant une infrastructure scalable et prête à évoluer avec les besoins futurs.

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