Et un bon prix chez un acheteur qui paie tard n'est pas un bon prix. Pour chaque lot qui doit trouver preneur aujourd'hui, Augmentics vous dit qui appeler en premier et pourquoi : qui a de la place pour lui, qui a payé le prix du marché la dernière fois, qui paie vraiment. Vous décidez, et chaque décision est consignée.
Fruit Attraction, Madrid, 6–8 octobre. Matt et Tim sont sur le salon les trois jours. Quinze minutes sur votre stand : matt@augmenticsscm.com
La journée commence avant six heures et tout est vendu à 14 h. Chaque lot se vend — votre meilleur commercial s'en charge, de mémoire et au téléphone. La marge se joue sur l'acheteur que vous avez choisi et le prix que vous avez accepté, et il ne reste aucune trace des appels que vous n'avez pas passés. Un mauvais mois ne se voit jamais comme un lot invendu. Il se voit comme dix centimes sur chaque colis, chaque jour, et un acheteur qui a payé à quatre-vingt-dix jours au lieu de trente.
Chaque acheteur au téléphone sait que vous avez jusqu'à 14 h. Savez-vous ce qu'il vous a payé la semaine dernière, et combien de temps il a mis à le payer ? Augmentics l'inscrit à côté de chaque nom avant que vous décrochiez.
Augmentics lit vos lots, vos acheteurs, et ce que chaque acheteur vous a pris, payé, et en combien de temps — via des connexions en lecture seule aux comptes que vous tenez déjà. Pour chaque lot qui doit trouver preneur, il présente à votre commercial une liste classée d'acheteurs nommés, avec la raison à côté de chaque nom. Puis il attend qu'une personne dise oui. Une fois que votre commercial a signé, il peut appeler le premier acheteur pour vous : il annonce d'abord qu'il est une IA et que l'appel est enregistré, ne descend jamais sous le prix plancher signé par votre commercial, et relit l'accord pour le confirmer. Rien n'est conclu tant qu'une personne ne l'a pas confirmé.
Combien de colis chaque acheteur peut prendre aujourd'hui, déduction faite de ce qu'il s'est déjà engagé à prendre. Un acheteur qui ne peut pas enlever à temps, ou qui a dépassé son plafond de crédit, n'est pas sur la liste.
Ce que chaque acheteur vous a réellement payé pour ce produit, comparé au marché — pas ce qu'il disait qu'il paierait, ni le prix que quelqu'un a en tête.
Combien de jours chaque acheteur met à payer, et ce qu'il vous doit encore. Le meilleur acheteur n'est pas celui qui offre le plus ; c'est celui qui paie.
Les noms sont inventés. Sur votre écran, chaque ligne est lue dans vos propres comptes — la valeur à côté du premier appel correspond aux colis × le prix que cet acheteur vous a payé la dernière fois — et un acheteur que nous n'avons pas vu payer apparaît comme non classé, avec la raison — nous ne devinons pas. Le meilleur prix de la liste ne gagne pas à lui seul : le quatrième acheteur offre le plus et se classe derrière les trois autres, parce que quatre-vingt-dix jours, c'est le prix. Votre commercial prend l'appel, le modifie ou dit non, et ce choix est consigné avec son nom et sa raison.
Nous travaillons avec des négociants, grossistes, exportateurs et distributeurs de fruits et légumes dirigés par leur propriétaire — des maisons où quelques commerciaux ont la liste des acheteurs en tête, et où le patron ressent chaque retard de paiement et chaque dix centimes.
Le système arrive sans aucune autorité et n'en reçoit jamais : il recommande, une personne décide, et chaque décision est consignée. Ce qu'il gagne avec le temps, ce n'est pas le droit d'agir — c'est votre confiance dans la liste.
Vos lots, vos acheteurs, ce que chacun a pris, ce qu'il a payé et quand. Là où une donnée manque, l'acheteur apparaît comme non classé avec la raison, et le reste jusqu'à ce que la donnée arrive.
Pendant quelques semaines, la liste tourne à côté des appels que vos commerciaux passent déjà. Chaque fois qu'un commercial choisit un autre acheteur, c'est consigné aussi — et c'est ce que nous apprenons de plus utile.
Une fois l'argent encaissé, nous vous montrons, acheteur par acheteur, quel appel a payé et lequel non — sur vos propres chiffres, jamais une promesse sur votre activité.
Vingt-cinq ans à bâtir et à faire grandir des supply chains, surtout sur le problème le plus difficile des produits périssables : ajuster la capacité et les stocks à une demande qui ne tient pas en place. Chez Coupang — le premier distributeur en ligne de Corée du Sud — Matt a créé de toutes pièces la première fonction de planification de capacité de l'entreprise, en planifiant ses réseaux sec et froid pendant l'hypercroissance, y compris l'ouverture de douze nouveaux sites froids qui a fait passer l'assortiment de 6 000 à 48 000 références. Il a ensuite dirigé la supply chain de bout en bout pour le lancement de Coupang à Taïwan, ramenant le taux de rupture de 36 % à 12 % tout en montant une équipe locale.
Auparavant, chez Amazon, il a géré les stocks de l'activité Jouets aux États-Unis, extrêmement saisonnière — achetant et réduisant des commandes face à une demande qui flambait et s'effondrait plus vite qu'aucun système ne pouvait suivre — puis a construit le plan de capacité pluriannuel pour le lancement d'Amazon au Mexique. Il a commencé sur le quai : déchargeur de remorques à temps partiel sur le tri de minuit chez UPS à Nashville, puis cinq ans à gravir les échelons des opérations de hub et de l'ingénierie industrielle — le métier qui consiste à mesurer comment le travail se fait réellement.
Matt a créé et dirigé des équipes supply chain en Corée du Sud, à Taïwan, en Chine, au Mexique et aujourd'hui en Espagne, obtenant des résultats à maintes reprises sur des marchés dont il ne parlait pas la langue. Pour une entreprise qui vend dans la péninsule Ibérique, en Europe du Nord et aux États-Unis, cette amplitude n'est pas un détail — c'est le métier.
Vingt ans à construire les systèmes qui décident quoi acheter, quoi garder et de quoi se défaire. Chez Amazon, Tim a passé huit ans sur la Global Inventory Platform, à la tête des équipes d'ingénierie derrière ses algorithmes d'achat automatisé et ses systèmes Optimal Inventory Health et Removals Planning, qui recommandaient quels stocks retirer et où les envoyer dans le réseau mondial d'Amazon. Décider quoi garder, quoi déplacer et qui doit le prendre : c'est un problème qu'il a déjà résolu à l'échelle mondiale.
Il a ensuite dirigé l'ingénierie supply chain comme Senior Director chez Coupang — responsable de la planification de la demande, des achats et de l'automatisation des stocks, à travers l'ingénierie, la data science et les opérations, pour le frais comme pour l'assortiment complet — puis comme VP Engineering chez HelloFresh, où il a dirigé l'organisation technologique de la supply chain et, plus récemment, la plateforme qui encadre le déploiement sûr de la GenAI dans toute l'entreprise.
Tim construit la partie d'Augmentics qui fait d'une recommandation prometteuse une recommandation fiable : le banc d'évaluation qui note chaque appel au regard de ce qui s'est réellement passé, pour que la précision du système soit prouvée décision par décision plutôt que prise sur parole. Il est titulaire d'un doctorat en informatique de Notre Dame.
Plateformes de données et d'IA d'entreprise : postes de senior director en data engineering puis en engineering foundations chez HelloFresh ; cinq ans et demi chez dunnhumby entre ingénierie, direction technique de comptes et son laboratoire d'innovation pour l'Amérique latine ; quinze ans chez YDreams, en dernier lieu comme CTO Brésil. Nuno est responsable de l'architecture qui garde chaque décision typée, traçable et reproductible — pour que ce que disait la liste, et pourquoi, puisse toujours être relu.
Nous travaillons avec un petit nombre de maisons à la fois. Une première conversation, ce sont deux opérationnels qui vous demandent comment se passent vraiment vos matinées — qui appelle qui, à quoi ressemble une bonne semaine, qui paie en retard — avant que quiconque vous montre un écran.