Unifier des données fournisseurs pour optimiser les achats en boulangerie-pâtisserie
Contexte
Notre client souhaitait créer une application tablette permettant aux boulangers/pâtissiers de commander leurs matières premières simplement, tout en reprenant le contrôle sur les coûts. Le défi : les données provenaient de nombreux fournisseurs, avec des référentiels hétérogènes et des produits décrits/packagés différemment.
Au-delà de l'expérience "shop", la plateforme devait aussi sécuriser l'exécution : agréger les commandes pour ne pas saturer les fournisseurs, absorber des pics de volume à des horaires critiques (ex. lundi matin), et automatiser le contrôle des factures (prix, quantités, écarts). Le tout avec un référentiel commun capable de comparer des produits équivalents, malgré des unités de vente incompatibles (kg, unité, boîte, etc.).
Le brouillard
Problèmes à résoudre :
- Données fournisseurs non comparables : formats, libellés, unités de vente, packagings et références divergents empêchaient toute comparaison "à qualité équivalente".
- Absence de référentiel prix/produit commun : impossible d'identifier automatiquement le meilleur prix pour un produit équivalent, ni de construire des KPI fiables.
- Exécution sous contrainte de temps : pics de commandes concentrés (ex. lundi matin) + cut-off imposés par les fournisseurs (avant 12h/13h).
- Contrôle post-commande manuel : factures à vérifier (prix/quantités/ajouts/suppressions), écarts à justifier — processus coûteux, lent et propice aux erreurs.
- Risque de "spam fournisseurs" : sans agrégation, trop de messages et de flux fragmentés, alors que les volumes sont importants.
Notre clarification
Nous avons commencé par un Sprint Clarté et des ateliers produit/data (parcours commande → facture, mapping fournisseurs, définition des règles de comparaison), puis produit :
- Un modèle de données commun (produit, fournisseur, déclinaisons, unités, règles de conversion, prix normalisés) + dictionnaire de données
- Une stratégie de normalisation des unités de vente (UV) et du packaging (ex. quantité par colis, minimum de vente, unité pivot) pour rendre les prix comparables
- Un design des flux "commande → agrégation → envoi fournisseur → facture → contrôle" avec règles d'orchestration (cut-off, regroupement, priorités)
- Un cadre de KPI (économies potentielles, taux d'écarts facture, délai de traitement, volumes par créneau, fiabilité des fournisseurs, etc.)
Solution livrée
Nous avons développé une plateforme from scratch articulée autour d'un "shop" agrégé et d'un socle data robuste.
Référentiel commun prix/produit
- Chaque fournisseur fournit sa mercuriale dans son "langage".
- La plateforme traduit ces mercuriales vers un langage commun en normalisant les unités (kg, unité, boîte…) et les contraintes de vente (minimum, packaging, nombre d'unités par lot).
- Le modèle distingue le produit canonique et sa déclinaison fournisseur, enrichie par les informations nécessaires à la conversion : type d'unité, unité pivot, quantité par packaging, minimum de vente, etc.
- Une fois les prix remis sur une base comparable, le shop met en avant les meilleurs prix parmi des produits de qualité équivalente.
Orchestration des commandes
- Les commandes sont contrôlées et agrégées afin de ne pas spammer les fournisseurs.
- La plateforme gère les volumes importants à des heures bien précises (ex. le lundi matin) et respecte les contraintes de cut-off (avant 12 ou 13h).
Contrôle automatisé des factures
- La plateforme récupère les factures issues des commandes et vérifie que les prix facturés sont les bons, que les quantités sont celles commandées et qu'il n'y a pas de produit en plus ou en moins.
- Sinon, elle note les écarts et demande des justificatifs de façon automatisée.
Résultats
La plateforme a rendu possible une comparaison fiable des prix malgré l'hétérogénéité fournisseurs, et a sécurisé l'exécution des commandes et du contrôle facture.
Ce qui a fait la différence
Et maintenant ?
- Commande via API fournisseurs : connecter les fournisseurs capables de recevoir des commandes en API pour accélérer l'envoi, fiabiliser les cut-off, et récupérer des statuts (accusés, disponibilité, substitutions, délais).
- Facturation électronique & contrôle renforcé : intégrer des flux de factures structurées (e-invoicing) pour automatiser le rapprochement commande ↔ facture, tracer les écarts, et industrialiser les demandes de justificatifs.
- Commande via agent IA : permettre de "commander en langage naturel" (besoin, contraintes, budget), avec un panier proposé (équivalence qualité + meilleur prix), validation humaine, puis exécution et suivi des écarts jusqu'à la facture.