Aramisauto, marque française de référence du groupe Aramis Group
Aramisauto est la marque française du groupe Aramis Group, acteur e-commerce sur le marché de la voiture d’occasion en Europe. Le groupe réunit plusieurs marques, en France, en Belgique, en Espagne et au Royaume-Uni. Sa mission : rendre l’achat d’un véhicule toujours plus simple. AVISIA, cabinet de conseil Data, IA & Agentique, accompagne le Pôle Data d’Aramis Group depuis 2016.
Le cas client Thermomix : prédire les ventes grâce au machine learning
Comme Aramis Group, Thermomix a construit un modèle prédictif pour mieux anticiper une demande changeante. Découvrez comment le machine learning aide à mieux anticiper les ventes.
Le contexte : deux usages de l’IA, du sourcing à la recommandation
Un modèle retail classique fonctionne sur un principe simple. Un fournisseur propose son catalogue. L’acheteur choisit, met en rayon, puis attend le client. Appliqué à la voiture d’occasion, ce principe a une limite. Un véhicule sourcé sur une estimation ancienne peut arriver sur le marché au mauvais moment. Résultat : du surstock d’un côté. Des ruptures sur les véhicules les plus recherchés de l’autre.
Le site d’Aramisauto reçoit 15 millions de recherches par mois. Une partie de ces recherches ne trouve pas de réponse satisfaisante dans l’offre disponible. Chaque recherche infructueuse est un signal de demande perdu, s’il n’est pas capté et transmis aux bonnes équipes.
À l’inverse, une fois qu’un client trouve une offre pertinente, un autre problème se pose. Le site propose plus de 2 000 véhicules. 99% des vues se concentrent sur les 4 premières offres affichées. Sans un classement pertinent, la majorité du catalogue reste invisible.
Le Pôle Data d’Aramis Group s’est donné deux missions liées. Orienter le sourcing des véhicules selon la demande réelle du client. Et lui présenter, une fois sur le site, l’offre la plus pertinente pour son besoin.
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Les usages de l’IA chez Aramis Group, en chiffres
La démarche AVISIA pour déployer les usages de l’IA chez Aramis Group
Cadrer les usages de l’IA en mode produit, pas en mode projet
AVISIA et le Pôle Data d’Aramis Group adoptent une méthode Kaizen, issue du Lean. Chaque cas d’usage IA part d’un problème client concret, sans périmètre figé à l’avance. Il évolue par itérations courtes, mesurées à chaque étape.
Développer une IA de détection de la demande pour orienter le sourcing
Chaque réservation client et chaque recherche infructueuse génère une carte, affichée en temps quasi réel dans la salle des acheteurs. Techniquement, les ventes sont récupérées en temps réel depuis le CRM et stockées dans une base Elasticsearch, le moteur de calcul tourne en Python sur des conteneurs Docker, et le frontend est développé en interne avec le framework Dash (Python). L’équipe Data gère cette IA de bout en bout, pour rester réactive sur le terrain.
Construire une IA de ranking pour personnaliser la recherche
L’équipe remplace un premier ranking confié à un partenaire externe par une IA maison, plus explicable, puis par un modèle de clustering (K-means) qui regroupe les véhicules par similarité. Les données sont stockées en Redis/NoSQL et exposées via des fonctions Lambda serverless sur AWS, capables d’absorber jusqu’à 10 000 appels en parallèle, puis synchronisées avec l’index ElasticSearch du site.
Industrialiser l’IA et mesurer chaque amélioration
Chaque nouveau modèle est déployé sur cette architecture serverless AWS, avec un temps de réponse API inférieur à 100 ms, puis suivi en temps réel sur des écrans dédiés dans les bureaux Data et IT. Une IA qui ne démontre pas de gain mesurable est retirée, plutôt que maintenue par principe.
Le cas client Club Med : interroger les données en langage naturel grâce à la Gen AI
Comme Aramis Group, Club Med a cherché à rapprocher la donnée des équipes métier. Découvrez comment un agent IA permet d’interroger les données sans compétence technique.
Les bénéfices concrets de l’IA pour les équipes d’Aramis Group
Une IA de sourcing plus réactive face à la demande réelle
Les acheteurs voient apparaître en direct les demandes clients non satisfaites. Ils sourcent le véhicule attendu, plutôt que de constater un manque a posteriori.
Une recherche plus pertinente grâce au ranking par IA
Les visiteurs du site voient davantage d’offres correspondant à leur besoin dans les premiers résultats. Le nombre de demandes satisfaites progresse.
Des équipes Data autonomes pour faire évoluer leurs IA
Data scientists et data engineers gèrent chaque IA de bout en bout, sans dépendre d’une équipe IT tierce. Une évolution terrain peut être livrée en quelques minutes.
Pourquoi choisir AVISIA pour votre projet Data & IA ?
Une expertise Data & IA sur tous les horizons de projet
AVISIA intervient aussi bien sur un nouveau projet IA que sur un partenariat de long terme, comme celui qui nous lie à Aramis Group depuis 2016. Cette double capacité permet de cadrer rapidement un premier cas d’usage, puis de le faire évoluer sur plusieurs années sans repartir de zéro.
Une méthode choisie selon votre projet, pas imposée par principe
AVISIA adapte sa méthode au contexte : cadrage projet classique quand le périmètre est déjà connu, ou approche produit itérative (Lean, Kaizen) quand l’usage doit se construire par tests successifs, comme chez Aramis Group.
Une expertise IA transposable à tous les secteurs
Signal de demande, ranking des offres, recommandation : ces compétences IA, mobilisées chez Aramis Group sur le retail automobile, s’appliquent dans tous les secteurs où le sourcing ou la présentation de l’offre sont des leviers business directs.
AVISIA crée des compétences, pas des dépendances
Les IA de sourcing et de ranking sont conçues, maintenues et fait évoluer par l’équipe Data interne. La mission se termine, les compétences restent.
Questions fréquentes sur les usages de l’IA chez Aramis Group
Comment l’IA permet-elle de mieux détecter la demande client sur un site e-commerce ?
Chaque recherche client, satisfaite ou non, est un signal de demande. Une IA bien conçue capte ce signal et le transmet directement aux équipes qui peuvent y répondre, sans passer par un rapport consulté après coup.
Chez Aramis Group, cette IA se traduit par une carte qui apparaît dès qu’une recherche client reste sans réponse dans l’offre disponible, directement dans la salle des acheteurs.
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Comment fonctionne une IA de ranking des offres ?
Une IA de ranking ordonne l’affichage des résultats selon leur pertinence pour le visiteur. Elle peut s’appuyer sur la popularité d’une offre, sur sa similarité avec d’autres produits, ou sur la navigation du client.
Chez Aramis Group, cette IA est passée d’une solution externe à un modèle maison, puis à un clustering par similarité de véhicules, pour rester totalement explicable et maîtrisée en interne.
Pourquoi adopter une approche produit plutôt qu’une approche projet pour une IA ?
Un projet fige un périmètre, un délai et un budget dès le départ. Un produit part d’un usage client et s’améliore par itérations, ce qui convient mieux à une IA dont la valeur réelle n’est jamais totalement connue à l’avance.
Chez Aramis Group, cette approche, inspirée du Lean et du Kaizen, permet de livrer de la valeur chaque semaine, plutôt que d’attendre plusieurs mois la mise en production d’un modèle figé.
Voir comment structurer cette approche sur votre organisation : échangeons →
Quels résultats attendre d’une IA de personnalisation de l’offre ?
Les gains se mesurent sur la réactivité des équipes, sur la pertinence de l’offre présentée au client, et sur l’autonomie des équipes internes à faire évoluer les modèles.
Chez Aramis Group, l’IA de sourcing a réduit les ruptures sur les véhicules les plus demandés, et l’IA de ranking a augmenté le nombre de demandes clients satisfaites sur le site.
Chaque contexte reste spécifique : contactez-nous pour évaluer le potentiel sur votre périmètre.
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