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Comment L’Oréal tire parti de Confluent pour optimiser ses opérations haut de gamme et sensibles au facteur temps

Mener une transformation numérique axée sur les données pour réinventer l’avenir de la beauté

Mise à l’échelle automatique, sécurisation des données sensibles et réduction significative des appels API

Privilégier l’innovation plutôt que l’entretien des infrastructures

« Pour mettre en œuvre le streaming de données à l'échelle de L’Oréal, nous avions besoin d'une plateforme fiable, capable de s’adapter automatiquement à nos besoins et à notre rythme de croissance, et offrant un support optimal. C’est pourquoi nous avons investi dans Confluent »

Sindhu Prasanna

Event-Driven Architecture Lead, Groupe L’Oréal

« Le streaming de données est crucial pour stimuler la transformation numérique chez L’Oréal, et nous permet donc de gagner en agilité pour répondre rapidement aux besoins de nos clients. L'innovation et la personnalisation sont essentielles dans un monde en pleine mutation. À une époque où les données doivent être à portée de main, la plateforme de streaming de données de Confluent nous aide à exploiter nos données en mouvement en facilitant les flux en temps réel entre nos systèmes et nos applications. » – Sindhu Prasanna, Event-Driven Architecture Lead, Groupe L’Oréal

L’Oréal, la plus grande entreprise de cosmétiques au monde, a les yeux rivés sur l’avenir de la beauté. Basée près de Paris, elle concentre ses activités sur les soins capillaires, les soins de la peau, le maquillage et les parfums, et regroupe de nombreuses marques telles que Garnier, Maybelline, Lancôme, Cacharel, Ralph Lauren Fragrances, etc.

Fondée par un chimiste, l'entreprise considère que l’adoption des dernières technologies a toujours fait partie de son ADN. Aujourd’hui, elle se tourne vers le streaming de données pour favoriser la modernisation et l’innovation au sein de ses activités. 

L’Oréal a adopté le streaming de données pour moderniser son architecture et son infrastructure technologique afin de pouvoir répondre aux exigences d’un monde axé sur les données. Pour cela, elle a dû remplacer son ancienne infrastructure de données basée sur les transferts manuels de fichiers, les files d’attente de messagerie et le traitement par lots.

En tant que multinationale, L’Oréal avait également besoin d'une solution fiable pour intégrer des données provenant d’un grand nombre de systèmes opérationnels et analytiques, et les mettre à la disposition de ses partenaires internes et externes en temps réel. Cela impliquait de migrer vers un nouveau domaine de technologies et d’architectures, notamment en adoptant une approche axée sur les API et en intégrant un système axé sur les événements et basé sur Apache Kafka®.

L’Oréal s’est lancé dans le streaming de données avec Azure Event Hubs, mais cette solution n'avait pas les fonctionnalités requises et a créé une rupture dans la stratégie d’infrastructure de données du groupe. L’équipe a rencontré des problèmes de maintenance et d’évolutivité liés à la mise à l’échelle automatique, au nombre de partitions et aux limitations de débit. De plus, la plateforme manquait de fonctionnalités de gouvernance et était incapable de prendre en charge des frameworks de traitement des flux. 

Dans ces circonstances, il était impossible pour L’Oréal de générer de la valeur avec une architecture axée sur les événements.

Le groupe s'est donc mis à la recherche d’une plateforme plus fiable et plus performante, et a porté son choix sur Confluent. 

« Pour mettre en œuvre un streaming de données à l'échelle mondiale chez L’Oréal, nous avions besoin d'une plateforme fiable, capable de s’adapter automatiquement à nos besoins et à notre rythme de croissance, et offrant un support optimal. C’est pourquoi nous avons investi dans Confluent », explique Mme Prasanna.

Générer des cas d’usage actuels et futurs : de la logistique aux RH 

Confluent Cloud permet aujourd'hui à L’Oréal de suivre la cadence des entreprises modernes, et de créer des cas d’usage illimités et à fort impact – aujourd’hui et à l’avenir. 

Prenons l’exemple de son cas d’usage d’applications logistiques tierces (3PL). 

La société possède de nombreuses applications tierces, dont Sephora, Monoprix et Carrefour, qui ne sont pas hébergées par L’Oréal mais qui suivent activement les produits fabriqués par le groupe. Cela nécessite des intégrations avec le suivi des stocks actuels de L’Oréal sur les systèmes centraux sous-jacents. Co-packers, un sous-traitant qui gère la nomenclature et la livraison des produits L’Oréal, est l’une de ces applications tierces qui s’intègre actuellement à Confluent pour accéder aux données dont elle a besoin en temps réel, notamment les mises à jour des niveaux de stock des produits. 

« Les données en temps réel permettent aux applications tierces d’accéder immédiatement aux informations des applications sources, au fur et à mesure de leur disponibilité. Les applications et les flux sont connectés et communiquent entre eux. C'est exactement ce que nous attendions de Confluent », explique Mme Prasanna.

Aujourd’hui, les événements ne sont déclenchés que lorsque des modifications de catalogue ou de SKU se produisent dans le système back-end. 

Auparavant, de nombreux appels d’API (par exemple, 500 appels en cinq minutes) géraient toutes ces mises à jour, ce qui entraînait une augmentation de la charge, une contrainte sur le système et des pannes.

Avec Confluent, L’Oréal a pu rationaliser ce processus en remplaçant des centaines d’appels d’API, de transferts de fichiers gérés et d’ETL par quelques événements efficaces, ce qui a considérablement amélioré les performances du système.

Parallèlement, L’Oréal travaille en continu à l'élaboration de futurs cas d’usage à l’aide de Confluent, y compris l’intégration des employés et la gestion des salaires.

« Nous ne pouvons pas créer ce type de cas d’usage sur un cloud public parce que ces données (PII) sont très sensibles. Avec Confluent, nous avons nos clusters sur un cloud privé, ce qui nous permet de prendre en charge ces cas d’usage internes (à l'avenir). Les fonctionnalités de sécurité performantes de Confluent, notamment le chiffrement de bout en bout, empêchent tout accès non autorisé à ces données sensibles », ajoute Mme Prasanna.

L’avenir en marche : se concentrer sur les besoins des entreprises

La modernisation complète de l'architecture technique de L’Oréal se fait par étapes, il est donc important pour l’équipe informatique de pouvoir faire confiance à Confluent et de recevoir les conseils nécessaires pour mettre en place les éléments dans le bon ordre. Voici comment l’entreprise envisage la transition :

  1. Démanteler Azure Event Hubs, ce qui implique de migrer environ 200 applications vers Confluent Cloud

  2. Promouvoir l’utilisation de ksqlDB, Flink et Kafka Streams pour permettre le filtrage des données et faciliter leur utilisation 

  3. Établir des contrats de données entre les producers et les consumers en utilisant Schema Registry et Stream Governance 

  4. Utiliser et créer des intégrations simples grâce aux connecteurs entièrement gérés disponibles dans Confluent

Et selon Mme Prasanna, les futurs cas d’usage du streaming de données chez L’Oréal viseront à répondre aux besoins en matière de projets et de cas d’usage métier. 

« Chez L’Oréal, nous envisageons d’intégrer plusieurs cas d’usage avec Confluent dans un avenir proche. Nous voulons dynamiser l’activité autant que possible.  Au fur et à mesure que nous développons notre infrastructure technologique, nous devons aider l'ensemble de l'entreprise à prendre conscience des atouts de Confluent, notamment la convivialité des outils tels que Stream Governance », explique Mme Prasanna.

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