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Michelin s’associe à Confluent pour offrir à ses clients des services data-driven

Grâce à Confluent Cloud, Michelin a pu rationaliser l’utilisation d’Apache Kafka®, et a ainsi réduit de 35 % ses coûts opérationnels. Il a accéléré le time to market d’environ huit à neuf mois

Mountain View, Californie – 14 février 2023Confluent, Inc. (NASDAQ : CFLT), entreprise pionnière dans le secteur du streaming de données, a annoncé aujourd’hui que Michelin, l’un des principaux acteurs de la mobilité en France, a fait appel à ses services pour optimiser son système de gestion de stock. Grâce à Confluent Cloud, Michelin a pu rapidement répondre à la demande de ses clients, tout en réduisant ses coûts opérationnels de 35 %. Il s’agit d’une étape importante dans le parcours de l’entreprise, qui a débuté comme fabricant et vendeur de pneus avant de s’imposer progressivement comme un leader en matière de services data-driven et d’expérience client.

« Confluent joue un rôle essentiel afin d’aider Michelin à devenir une entreprise résolument numérique et axée sur les données. » explique Yves Caseau, Group Chief Digital and Information Officer chez Michelin. « Nous sommes aujourd’hui confrontés à une clientèle qui attend une expérience complète et personnalisée, et nous devons optimiser nos opérations en permanence pour rester compétitifs. Confluent Cloud s’est imposé comme une pièce centrale de notre infrastructure puisqu’il s’agit d’une plateforme qui nous permet de streamer nos données en temps réel (et donc de tirer pleinement parti de leur puissance) grâce à des cas d’usage comme la plateforme de CRM Customer 360, l’e-commerce, les microservices, et bien d’autres. »

Les défis liés à la version autogérée d’Apache Kafka

Michelin est l’un des plus grands fabricants de pneus au monde, et ses équipes doivent avoir accès en permanence à des données à jour (afin de connaître, par exemple, l’état précis des matières premières et également pour s’assurer du bon fonctionnement des opérations logistiques à l’échelle mondiale). L’entreprise propose également des services de mobilité (en fournissant, par exemple, des informations sur l’état des pneus d’un véhicule ou des recommandations d’itinéraire) qui nécessitent que les données soient mises à jour fréquemment. Michelin s’est tout d’abord tourné vers la version open source de Kafka pour gérer sa plateforme de streaming de données en temps réel.

Avec Kafka, le fabricant a pu disposer d’une vue en temps réel de son activité, et accéder à ses données, les stocker et les traiter sous la forme de flux continus. Une avancée considérable quand on sait que les données de l’entreprise n’étaient auparavant mises à jour qu’une seule fois par heure (voire une fois par jour) selon une logique de traitement par lot. Toutefois, l’usage de Kafka dans l’entreprise n’était pas évolutif et les équipes rencontraient des difficultés de gestion et d'administration des plateformes. Michelin devait ainsi allouer une équipe à temps plein pour surveiller les clusters Kafka et assurer la maintenance de l’infrastructure, ce qui engendrait des coûts et des risques non négligeables. D’autre part, la technologie open source rendait compliquée la transition vers le cloud et obligeait Michelin à conserver ses systèmes monolithiques et on-premise pourtant obsolètes.

Vers une expérience cloud native avec Confluent

« Dans un contexte de pression économique très forte, de nombreuses entreprises n’ont pas d’autre choix que de réduire drastiquement leurs dépenses, tout en veillant à rester compétitives et à continuer de satisfaire les attentes de leurs clients » a déclaré Erica Schultz, President of Field Operations chez Confluent. « Nous sommes fiers d’aider des entreprises comme Michelin à relever ces défis. Notre plateforme de streaming de données véritablement cloud native basée sur Apache Kafka leur permet de réduire les coûts et les risques habituellement associés à une gestion en interne de Kafka, tout en les aidant à prendre, en temps réel, des décisions data-driven. »

Grâce au service Kafka entièrement géré de Confluent, Michelin a en effet pu s’affranchir des difficultés liées à la gestion de Kafka, et accélérer sa transition vers le cloud. L’entreprise a mis en place un hub de streaming centralisé sur Microsoft Azure, ce qui lui a permis :

  • De réduire ses coûts – Michelin estime économiser 35 % sur ses coûts depuis qu’il a choisi Confluent (par rapport au fonctionnement on-premise et à la gestion de Kafka), en tirant parti de la plateforme cloud native qui réduit considérablement les difficultés opérationnelles.
  • D’accélérer le time to market – Michelin a pu réduire son délai de déploiement de la technologie d’environ huit à neuf mois, en s’appuyant sur les millions d’heures d’expérience dont disposent les équipes de Confluent en matière de gestion de Kafka dans le cloud.
  • D’améliorer la disponibilité de ses données – Grâce au niveau de disponibilité de 99,99 %, les équipes de Michelin sont assurées que leurs flux de données critiques seront toujours disponibles dans le cloud.

Michelin bénéficie d’un ROI élevé sur les projets utilisant Confluent, et prévoit d’étendre l’utilisation de “Data in Motion” à plusieurs autres cas d’usage à travers l’entreprise.

Autres ressources utiles

À propos de Confluent

Confluent est le pionnier d’une catégorie nouvelle d’infrastructure axée sur les données en mouvement ( Dta in Motion). La solution cloud native de Confluent est conçue pour fournir un système nerveux central intelligent qui permet aux données en temps réel provenant de sources multiples d’être diffusées en permanence dans l’ensemble de l’entreprise. Les clients de Confluent peuvent ainsi satisfaire à de nouveaux impératifs : offrir à leurs clients une expérience numérique de premier ordre au niveau front end, tout en mettant en place des opérations back end de niveau avancé, pilotées en temps réel. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.confluent.fr.

Confluent et ses marques associées sont des marques déposées ou enregistrées par Confluent, Inc.

Apache® et Apache Kafka® sont des marques déposées ou enregistrées par Apache Software Foundation aux États-Unis et/ou dans d’autres pays. Apache Software Foundation n’assume aucune responsabilité liée à l’utilisation de ces marques. Les autres marques déposées appartiennent à leurs propriétaires respectifs.

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