Quand un géant du retail décide que la donnée doit piloter chaque rayon, chaque entrepôt, chaque recommandation client — il faut d'abord bâtir les fondations sur lesquelles tout le reste reposera

Intermarché, troisième réseau de grande distribution alimentaire en France, sait depuis longtemps que la bataille du retail se joue dans les détails : le bon produit, au bon endroit, au bon moment. Mais piloter des milliers de points de vente, anticiper les ruptures, personnaliser les recommandations et accélérer l’e-commerce dans la même séquence stratégique — cela demande bien plus que des tableaux Excel et des intuitions terrain. Cela demande de la donnée, structurée, gouvernée, mise en mouvement

Pour tenir cette ambition, Intermarché crée une Data Factory : une cellule dédiée à industrialiser la valeur extraite de la donnée, capable de mener plusieurs initiatives en parallèle. Mais une Data Factory sans architecture de référence, c’est un chantier où chaque équipe invente ses propres fondations. La dette technique s’accumule silencieusement, et ce qui devait accélérer finit par ralentir

Nobori Partners entre dans ce programme comme premier architecte data — pour redresser la barre et permettre les cas d’usage temps réel

Le travail commence en amont du code, dans les ateliers business. Pour chaque initiative, il s’agit de comprendre le processus métier concerné, d’identifier les données disponibles, d’évaluer leur maturité et de choisir les bons patterns : comment ingérer, comment transformer, comment restituer. Ce cadrage initial évite les mauvaises surprises en cours de développement et aligne les équipes data et métier avant que le premier pipeline ne soit écrit

Sur le volet ML et IA, trois cas d’usage structurants sont accompagnés : un moteur de recommandations produit, un outil de comparaison de performances entre points de vente, et des modèles de connaissance client. Pour chacun, la définition de l’architecture couvre les flux de features, les pipelines d’entraînement sur Databricks et Spark, et les interfaces de restitution vers les applications consommatrices via Azure Functions

Le reporting décisionnel constitue un deuxième domaine majeur. Les équipes supply chain ont besoin de voir en temps réel l’état des stocks, les risques de rupture et les flux logistiques. Les responsables de magasin veulent leurs tableaux de bord propres, cohérents, actionnables. Nobori Partners cadre les besoins de reporting avec les équipes métier et définit l’architecture des flux de données qui alimentent les dashboards Power BI

Le troisième domaine est le streaming temps réel pour l’e-commerce. Là, la latence compte : une commande en ligne, un stock mis à jour, une recommandation affichée en quelques secondes. L’architecture mobilise Kafka, Solace et Boomi iPaaS pour orchestrer les flux événementiels et garantir que les données circulent à la vitesse que les clients attendent

Transversalement, Nobori Partners structure la fonction architecte data elle-même au sein de la Data Factory : templates de revues d’architecture, référentiel de patterns par type de projet, processus d’onboarding standardisé. Quand un nouveau cas d’usage arrive, l’équipe n’improvise plus — elle suit un chemin éprouvé

Au fil des années, ce sont plus de quinze initiatives qui passent de l’idée à la production dans ce cadre. Recommandations, pilotage logistique, connaissance client, streaming e-commerce : chacune bénéficie d’une architecture pensée, d’une gouvernance documentée, et d’un socle technique cohérent qui facilite l’évolution et la maintenance