L’Oréal est le leader mondial de la beauté, son cœur de métier, son expertise et sa passion depuis 115 ans. En 2018, L’Oréal entame une nouvelle ère avec pour ambition d’inventer la beauté du futur grâce au potentiel des nouvelles technologies, introduisant le terme « Beauty Tech ».

Avec une rapidité et une ampleur sans précédent, la technologie a bouleversé les modes de vie et les interactions sociales, ouvrant de nouvelles opportunités à saisir. Pour s’adapter à ce nouveau paradigme, L’Oréal s’est fait le champion de la Beauty Tech, mettant en avant une beauté personnalisée, inclusive et responsable à grande échelle avec pour devise : « Beauty for Each, powered by Beauty Tech » (La beauté pour tous, avec la Beauty Tech). La convergence de la Beauty Tech et du digital s’exprime à travers tous les produits de beauté augmentés et appareils intelligents, le marketing augmenté, les services en ligne et hors ligne et les plateformes numériques, alimentés par les technologies de l’information et de la communication, les données et l’intelligence artificielle. L’entreprise s’engage à créer des solutions innovantes qui améliorent les expériences beauté et contribuent à forger un avenir où la beauté est inclusive, durable et répond aux divers besoins et préférences des individus à travers le monde.

Tech Accelerator est un département interne chargé d’agir comme catalyseur de l’innovation numérique chez L’Oréal. Il compte deux divisions : les services et les solutions. Les services créent des produits pour les détaillants et les consommateurs. ModiFace fait par exemple partie de la division Services. Leader mondial dans le domaine de l’essayage virtuel (VTO), ModiFace permet à ses clients d’essayer des centaines de nouveaux looks en quelques minutes grâce à la réalité virtuelle.

La division Solutions conçoit des produits qui aident le personnel de L’Oréal à être plus efficace et productif. Elle a ainsi créé un outil alimenté par l’IA pour faciliter le retrait de certains ingrédients des formules sans modifier l’efficacité, la texture ni l’odeur du produit.

« Nos applications doivent être rapides, performantes et capables de traiter d’énormes volumes de données de manière transparente », explique Moutia Khatiri, CTO de Tech Accelerator. « La tâche n’est pas facile, mais nous avons trouvé dans MongoDB Atlas la plateforme de base de données idéale pour y parvenir. »

L’une des solutions internes nécessaires pour se connecter à de multiples sources de données et rechercher des corrélations afin de conseiller le personnel sur la manière de prendre des décisions métier plus efficaces. Cela implique de stocker de gros volumes de données tout en effectuant des calculs et des analyses en temps réel.

« Les utilisateurs font des simulations pour prévoir les résultats de différentes décisions opérationnelles, par exemple », explique Moutia. « Ce sont des calculs complexes qui nécessitent de récupérer et de restructurer de grandes quantités de données depuis notre entrepôt de données. L’ensemble du processus peut nécessiter 20 à 25 clics. Donc avec une latence, disons, de cinq secondes par clic, ce serait irréalisable.

Cette solution a été implémentée au-dessus d’une autre base de données NoSQL pour prendre en charge l’application, mais elle n’était pas assez puissante pour gérer le niveau de données requis pour les calculs. Ses fonctionnalités prêtes à l’emploi étaient également limitées, ce qui entravait les performances et l’agilité de mise en œuvre.

« La base de données n’ayant pas été conçue pour les calculs, nous avons dû effectuer de nombreux calculs basés sur du code dans le backend », explique Mia Nasr Khneisser, Lead Full-Stack Developer chez Tech Accelerator. « Nous avons fini par faire des calculs à l’aide de scripts plutôt que directement dans la base de données en ajoutant du code JavaScript, même pour les requêtes les plus simples. »

Cette approche n’était ni durable, ni évolutive. À mesure que l’application générait plus de données et élargissait sa portée, les performances continuaient de baisser.

« Or, ce que voient d’abord les utilisateurs, ce sont les dysfonctionnements. Ils n’ont que faire du pourquoi et du comment ; ils veulent juste que leurs applications fonctionnent », ajoute Mia. « Notre base de données n’était pas adaptée aux itérations à grande vitesse, et nous avons donc dû la remplacer rapidement. »

Moutia Khatiri, CTO, Tech Accelerator, L’Oréal

L’équipe Solutions a élaboré un POC avec MongoDB Atlas on Google Cloud. Comme l’indique Moutia, « Nous savions que MongoDB Atlas était la bonne solution, car il s’agit d’une base de données orientée documents conçue pour soutenir des projets de grande ampleur avec des structures de données complexes, tout en garantissant des performances élevées. Nous avions aussi les compétences internes nécessaires pour pouvoir le gérer. »

Pendant le POC, MongoDB Atlas a montré des latences de près de 40 fois inférieures et un code backend plus facile à gérer, plus évolutif et plus efficace. L’équipe a également apprécié les fonctionnalités de MongoDB Atlas telles que l’autocréation d’index et l’agrégation. simulateur.

« La manipulation des données et les opérations sont beaucoup plus simples et faciles à gérer avec MongoDB », ajoute Mia. « Nous pouvons tester les choses avant de les implémenter, et si nous trouvons un bug, il nous suffit de désactiver ou de masquer certaines parties de l’agrégation. Auparavant, nous devions lire le code du début à la fin pour comprendre quel processus le bug avait perturbé. »

Tech Accelerator avait besoin de migrer l’application vers MongoDB sans perturber l’expérience utilisateur ni entraîner de problèmes de performances. L’équipe a commencé par ajouter des tests d’intégration pour s’assurer que la migration vers MongoDB ne générait pas de régressions dans l’application.

Elle a ensuite créé des modèles MongoDB avec les mêmes propriétés que celles de la base de données existante. Une fois ces modèles en place, l’équipe a créé des scripts de migration pour transférer les données de la base de données existante vers MongoDB. Quand tout a été configuré, elle a commencé à remanier le code en modifiant les contrôleurs et les services, en ajoutant des agrégations pour s’adapter aux modèles MongoDB tout en s’assurant de la réussite des tests d’intégration.

Mia Nasr Khneisser, Lead Full-Stack Developer, Tech Accelerator, L’Oréal

L’expérience utilisateur s’est beaucoup améliorée, la disponibilité de l’application est élevée et il suffit de quelques millisecondes pour passer chaque étape du processus.

Les utilisateurs de l’application ne sont pas les seuls à bénéficier de la migration, comme l’explique Moutia. « Non seulement MongoDB Atlas résout nos problèmes de performances, mais il facilite aussi la vie des développeurs Web qui peuvent créer et gérer un code plus simple et plus direct. »

De fait, MongoDB Atlas simplifie l’ensemble de l’architecture de l’application, qui comportait auparavant une couche d’accès aux données très complexe, difficile à implémenter et à gérer, et qui prenait beaucoup de temps. C’est un véritable soulagement pour l’équipe backend qui a moins à gérer, de même que pour l’équipe DevOps qui bénéficie d’une correspondance parfaite de MongoDB avec la pile d’infrastructure en tant que code.

« Nous avons un modèle DevOps hyper agile et souhaitons publier des versions autant de fois que possible chaque mois. Avec MongoDB, nous n’avons plus à retourner à la planche à dessin à chaque fois. Nous pouvons rapidement détecter et résoudre les problèmes liés au code et les modules peuvent être partagés avec d’autres équipes produit pour les aider à accélérer », explique Moutia.

Tech Accelerator a été créé pour commercialiser rapidement de nouveaux produits et solutions. À mesure que l’application se complexifie et traite des volumes croissants de données, MongoDB Atlas évolue avec elle. Alors que l’ajout de nouvelles fonctionnalités prenait des jours auparavant, il ne faut plus que quelques heures.

« MongoDB Atlas est une base de données NoSQL polyvalente et puissante. Le produit convient parfaitement aux applications qui exigent flexibilité et évolutivité », conclut Mia.

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