Dans ce nouvel épisode d’AI Impact, Khémon Beh reçoit Juliette Bechdolff, Head of Data & AI chez Chaumet (groupe LVMH). Ancienne data leader dans la banque et l’assurance, Juliette pilote aujourd’hui la transformation data et IA d’une maison emblématique du luxe. Ensemble, ils explorent comment une organisation centenaire intègre l’intelligence artificielle tout en préservant l’exigence, la créativité et la relation client propres au secteur du luxe. Au programme :

• Repenser la place de la data dans une maison de luxe
• La refonte de l’écosystème analytique et la migration vers une nouvelle data stack
• Les principaux cas d’usage IA : optimisation des assortiments, prévision des ventes, gestion des stocks, accompagnement des équipes commerciales
• L’acculturation et la montée en compétence de l’ensemble de l’organisation
• La vision d’avenir : des agents IA intégrés, invisibles mais au service de l’expérience client Un échange passionnant sur la façon dont tradition et innovation se conjuguent pour créer de la valeur dans le luxe.

Introduction

Khémon :
Bienvenue dans AI Impact, le podcast qui explore les applications concrètes de l’intelligence artificielle et du machine learning dans les entreprises.
Je suis Khémon Beh, fondateur et CEO de Quickscale AI.
Après plus de douze ans passés à déployer des solutions d’IA dans différents secteurs, j’ai voulu créer AI Impact pour aller au-delà des discours : comprendre comment les projets IA prennent réellement vie, quels choix techniques, organisationnels et humains en font le succès.

Aujourd’hui, pour ce 6ᵉ épisode, j’ai le plaisir d’accueillir Juliette Bechdolff, Head of Data & AI chez Chaumet, maison joaillière du groupe LVMH.
Juliette a longtemps travaillé dans la banque et l’assurance avant de rejoindre le secteur du luxe. Ensemble, nous allons parler de cette transition, de sa feuille de route data & IA, et de la manière dont l’innovation s’intègre dans une maison patrimoniale.

De la banque au luxe : une transition culturelle et opérationnelle

Khémon :
Juliette, félicitations pour ce poste chez Chaumet. Peux-tu revenir sur ton parcours et ce qui t’a conduite à cette mission ?

Juliette :
Merci Khémon. Avant de rejoindre Chaumet il y a un an, j’ai passé dix ans dans la banque et l’assurance, dans des fonctions autour de la data : data strategy, data analytics, data science.
Je viens d’une école de commerce, et j’ai découvert le monde de la data à la Société Générale — d’ailleurs, c’est là que nous nous sommes rencontrés !
Ce qui m’a marquée en arrivant dans le luxe, c’est à quel point c’est un autre univers : plus petit, plus agile, plus proche du business. On passe de milliers de collaborateurs à une équipe de 250 personnes au siège. L’impact est beaucoup plus direct sur la croissance et la performance de la maison.

Khémon :
Et dans le rythme des projets, qu’est-ce qui change ?

Juliette :
Les cycles sont beaucoup plus courts. Les besoins évoluent vite, il faut être réactif, mais c’est très stimulant.
L’équipe data, d’une dizaine de personnes, travaille au plus près du business pour livrer rapidement de la valeur. On n’est plus dans les grands programmes pluriannuels des banques, mais dans des itérations continues, toujours alignées sur les priorités opérationnelles.

Structurer et faire évoluer l’équipe data

Khémon :
Comment ton équipe est-elle organisée aujourd’hui ?

Juliette :
Nous avons trois pôles :

• Data engineering, pour collecter et structurer les données dans notre plateforme centrale ;
• Analytics engineering, pour modéliser, produire les tables analytiques, construire les modèles et accompagner les métiers ;
• Data science & IA, pour intégrer l’intelligence artificielle dans les processus métiers.

Quand je suis arrivée, l’équipe s’appelait encore Data BI et travaillait surtout sur du reporting et de l’insight. Nous avons progressivement élargi le champ pour inclure l’IA et la data science, afin de positionner l’équipe comme un vrai partenaire de performance.

De la data à l’IA : initier la transformation

Khémon :
Comment as-tu initié la dynamique IA dans un environnement qui n’est pas “tech-native” ?

Juliette :
D’abord, en renommant l’équipe Data & AI pour clarifier notre rôle. Cela a immédiatement ouvert la porte à de nouvelles discussions.
Ensuite, beaucoup d’acculturation : sessions internes, présentations, démonstrations, retours d’expérience d’autres maisons du groupe LVMH.
Nous avons aussi bénéficié des assets packagés du groupe, comme un chatbot interne type GPT que nous avons déployé et fait connaître en interne.

L’objectif était de montrer que l’IA n’est pas une technologie à part, mais un levier au service des métiers — qu’il s’agisse de CRM, de prévision des ventes ou de supply chain.

Cas d’usage : IA, prévision, optimisation et assistance augmentée

Khémon :
Peux-tu nous parler des principaux cas d’usage que vous développez ?

Juliette :
Oui, bien sûr. Aujourd’hui, nous avons trois grands algorithmes en production :

• Ciblage client et recommandation de produits : identifier les clients à plus fort potentiel de réachat et les produits à leur proposer.
• Prévision des ventes : améliorer la planification logistique et la gestion des stocks.
• Optimisation des assortiments et du stock : un projet majeur mené conjointement avec les équipes supply et merchandising, pour déterminer les bons produits et les bonnes quantités par point de vente.

Nous travaillons aussi sur des projets d’IA générative pour faciliter le quotidien des équipes commerciales.
Par exemple, un assistant conversationnel interne leur permet d’interroger les procédures ou les documents depuis leur téléphone ou tablette — un moyen simple et élégant d’apporter de l’information au bon moment, sans alourdir l’expérience en boutique.

Gouvernance et collaboration avec le groupe LVMH

Khémon :
Comment se répartissent les rôles entre Chaumet et le groupe LVMH sur ces projets ?

Juliette :
C’est une collaboration à double sens.
Le groupe développe certains cas d’usage avec une maison pilote, puis les met à disposition sous forme d’assets packagés.
Inversement, certaines maisons comme la nôtre développent leurs propres modèles, qui peuvent ensuite être mutualisés à l’échelle du groupe.
C’est une dynamique d’innovation distribuée, où chaque maison peut contribuer.

La modernisation de la data stack

Khémon :
Un autre chantier structurant pour vous, c’est la migration vers une modern data stack ?

Juliette :
Oui. C’est un projet essentiel, initié avant mon arrivée, que nous finalisons actuellement.
L’objectif n’est pas seulement technique : il s’agit d’offrir plus de performance et de valeur métier.
Nous refondons les modèles de données, améliorons l’historisation, la fraîcheur des données et la fiabilité des rapprochements.
Nous avons aussi pris soin d’impliquer les métiers dès le départ pour qu’ils perçoivent les bénéfices concrets de la migration, pas seulement le changement d’outil.

Leadership, posture et culture d’équipe

Khémon :
Quels conseils donnerais-tu à quelqu’un qui prendrait un poste similaire au tien aujourd’hui ?

Juliette :
Je lui dirais trois choses :

1. Garde le cap. La transformation data et IA prend du temps. Il faut de la persévérance.
2. Challenger le statu quo. Certaines idées “impossibles” cachent souvent des blocages organisationnels plus que techniques.
3. Cultiver la pédagogie. Rien ne démarre sans compréhension ni sponsoring business. L’acculturation est la clé.

Et surtout : fais confiance à ton intuition et à ton équipe. Le changement se joue autant dans la conviction que dans la technique.

L’avenir de l’IA dans le luxe

Khémon :
Comment vois-tu l’évolution de l’IA dans le luxe sur les prochaines années ?

Juliette :
Nous sommes encore au début de l’histoire.
L’IA est déjà là sur certains processus, mais elle n’est pas encore intégrée à l’ensemble des opérations.
Je pense qu’elle sera bientôt omniprésente — non pas visible, mais diffuse, intégrée à chaque étape du parcours client ou collaborateur.

Un des grands enjeux sera l’expérience omnicanale : relier sans couture les achats en ligne, en boutique, ou à l’étranger.
Cela nécessite des systèmes connectés, des données unifiées et une compréhension fine du client.
L’IA va jouer un rôle clé pour offrir cette expérience fluide et cohérente, tout en respectant l’identité de la marque.