IA & DATA, nouvelles alliés stratégiques de la restauration

Dans un contexte où l’industrie de la restauration fait face à des défis croissants, tels que l’optimisation des coûts, l’amélioration de l’expérience client et la lutte contre le gaspillage alimentaire, l’IA et les technologies de la data se révèlent être des alliées précieuses pour répondre aux besoins des consommateurs.

En intégrant ces technologies, les restaurateurs peuvent non seulement optimiser leurs opérations mais aussi anticiper les tendances et comportements des consommateurs, créant ainsi une offre plus adaptée et attractive. Ces technologies ne sont plus de simples tendances mais des éléments clés d’une stratégie de croissance durable et efficace pour l’industrie de la restauration.

A l’occasion de la 14ème édition du congrès de snacking en juin dernier, Aurélien Magnan, Cofondateur et directeur associé d’Elevate, a mis en lumière l’importance de ces outils pour transformer et dynamiser le secteur de la restauration, soulignant leur rôle essentiel dans la compétitivité et la résilience des entreprises face aux évolutions du marché.

TRANSFORMATION IA : PRIVILÉGIER UNE DÉMARCHE À DEUX VITESSES 

Pour maximiser les bénéfices de l’IA dans le secteur de la restauration, une démarche à deux vitesses permet d’obtenir des résultats rapides tout en posant les bases d’une transformation à long terme. 

À court terme, les entreprises peuvent déployer des solutions temporaires pour générer de la valeur grâce aux données. Cela inclut la stabilisation du paysage de données existant, la mise en place d’une gouvernance IA, la garantie de la qualité et de l’intégrité des données et des modèles. Des initiatives courtes et des Proof of Concepts (POC) simples mais probants peuvent démontrer rapidement l’impact de l’IA, comme la création d’une sandbox sécurisée pour tester les technologies IA de manière contrôlée et conforme aux réglementations (RGPD, IA Act).

Parallèlement, il est essentiel de s’engager dans une vision à long terme. Cela implique de capitaliser sur les succès immédiats pour construire une vision à tous les niveaux de l’entreprise, en communiquant de manière transparente et en trouvant des champions internes pour soutenir le changement. Les entreprises doivent progresser vers des cas d’usage plus complexes, transformant des étapes complètes de leur chaîne de valeur. Une gouvernance unifiée et une feuille de route claire sont indispensables pour s’assurer que chaque domaine métier puisse bénéficier de l’IA de manière cohérente et intégrée. 

Cette approche duale assure non seulement des gains rapides mais aussi une transformation durable et en profondeur.

TRANSFORMATION DE LA RESTAURATION PAR L’IA ET LA DATA

Si certes de nombreux cas d’usages que ce soit en marketing, sales, … ont déjà pu être éprouvés et validés par les organisations et ce quelque soit le secteur, certains cas d’usages se révèlent spécifiques à la restauration. Cette transformation s’opère à plusieurs niveaux, de la chaîne d’approvisionnement (supply chain) à la relation client, et promet de redéfinir les standards du secteur pour une croissance durable et résiliente.

Améliorer la chaîne d’approvisionnement et de la gestion des stocks dans la restauration grâce à l’IA

L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de la gestion des stocks est un des enjeux pour le secteur de la restauration car elle permet de réduire les coûts, d’éviter les ruptures de stock et de minimiser le gaspillage alimentaire, tout en assurant une disponibilité constante des produits. En intégrant des technologies avancées, les entreprises peuvent accélérer sur ces sujets et prévoir la demande avec une précision accrue, recommander des réapprovisionnements en temps réel et optimiser les itinéraires de livraison. 

Exemples de cas d’usages 

Carrefour a choisi un système qui permet, en traitant les nombreuses données issues des magasins et des entrepôts, d’améliorer les prévisions de ventes et d’affiner les passages de commandes aux fournisseurs. Résultats : moins de ruptures et moins de surstocks, en magasins comme en entrepôts.

Starbucks a mis en place un programme d’IA appelé « Deep Brew » pour analyser les données de vente en temps réel et ajuster la production de café afin d’éviter les pénuries de café et de minimiser les pertes de produits. L’entreprise a pu réduire de 10% le nombre de commandes manquantes en magasin. La précision de ses prévisions de vente a augmenté de 3 à 4%. La chaîne a signalé une augmentation de 2% de ses ventes en magasin après avoir déployé l’IA.

Utiliser l’IA pour une gestion opérationnelle plus efficace dans la restauration

L’IA transforme la gestion opérationnelle des établissements de restauration en permettant des ajustements précis et en temps réel. Grâce à l’analyse des données, les restaurants peuvent adapter leurs plannings de personnel en fonction de la fréquentation prévue, optimisant ainsi l’allocation des ressources humaines. De plus, l’IA facilite l’ajustement des menus, des quantités et des prix en fonction de la demande, permettant une meilleure gestion des assortiments et une réduction des pertes.

L’automatisation des tâches répétitives, comme le passage en caisse ou la gestion des stocks, libère du temps pour le personnel, qui peut ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que l’amélioration de l’expérience client. 

En intégrant des systèmes basés sur l’IA, les restaurateurs peuvent aussi améliorer leur capacité à prévoir et à répondre aux fluctuations de la demande, ce qui est particulièrement crucial lors des périodes de pointe ou des événements spéciaux. Cette flexibilité opérationnelle permet non seulement d’optimiser les performances quotidiennes, mais aussi de renforcer la satisfaction et la fidélité des clients, tout en maximisant l’efficacité globale de l’établissement.

Principaux cas d’usages : 

• Adapter le planning du personnel en fonction de la fréquentation
• Ajuster les menus, les quantités ou les prix en fonction de la demande = Optimiser les assortiments
• Identifier les produits approchant de leur date de péremption
• Automatiser certaines tâches et gagner en productivité (par exemple en passage en caisse)

Lutter contre le gaspillage alimentaire grâce à l’IA

En identifiant les produits approchant de leur date de péremption et en ajustant les quantités produites, l’IA contribue significativement à la réduction du gaspillage alimentaire. 

• Identification de la problématique : Mise en place d’outils basés sur l’IA (caméra, balance, etc.) pour mesurer les déchets, la fréquentation, les quantités, etc.

• Analyse des données : Collecte de données sur les quantités gaspillées puis analyse de ces données en les croisant avec d’autres facteurs (temps, saison, prix, etc.)

• Optimiser la demande et les stocks Adapter la demande et les quantités en fonction des prédictions et Optimisation logistique des stocks

• Valorisation des déchets : Identifier les possibilités de transformer les déchets en ressources, comme la bioénergie, le compost, ou d’autres sous-produits.

Exemples de cas d’usages 

Ikea Belgium a réalisé plusieurs investissements dans des solutions et a introduit des balances intelligentes reliées à des tablettes qui permettent aux employés de suivre avec précision quels types d’aliments ne sont pas consommés et pourquoi ils sont jetés. Des caméras analyseront automatiquement les restes de repas des clients grâce à l’intelligence artificielle. L’entreprise utilise également des fours intelligents qui optimisent la température et le temps de cuisson. 

Pour accélérer sa transformation et réduire le gaspillage à la source, Accor s’est associé à trois start-ups qui misent sur l’IA. Ces outils scannent et reconnaissent visuellement les surplus de nourriture depuis 2016, fournissent des données détaillées sur la quantité et le type de nourriture gaspillée, permettant aux équipes d’ajuster les menus et de réduire le gaspillage. En parallèle, ils estiment le nombre de clients, les plats qui seront commandés et la quantité exacte d’ingrédients nécessaires à leur préparation.  

Améliorer et Personnaliser la relation client grâce à l’IA dans la restauration

Une des principales opportunités de la Data et de l’IA est la personnalisation de l’expérience utilisateur. En effet, grâce à l’IA, il est possible d’analyser les comportements et les préférences des utilisateurs (historiques, interactions, …) pour offrir des recommandations de produits sur mesure, proposer des publicités ou offres ciblées, fluidifier le service client augmentant ainsi les taux de conversion et la satisfaction des clients.

Principaux cas d’usages : 

• Offres personnalisées en fonction de l’historique d’achat
• Personnalisation des menus
• Mise en place de Chatbots, outils conversationnels, assistants virtuels… 
• Analyse sentimentale basés sur l’IA pour évaluer les avis et les commentaires des clients sur les réseaux sociaux
• Limiter les erreurs humaines par les automatisations

Exemples de cas d’usages : 

McDonald’s mise sur une personnalisation grâce à plusieurs facteurs. Ainsi, lorsqu’un client passe commande, il verra apparaître des items suggérés en fonction de la météo, de l’heure, du trafic, des produits populaires, mais également de ce qu’il a déjà commandé. Au fur et à mesure de la commande, le menu changera de manière à proposer aux clients des suggestions personnalisées. C’est également une opportunité pour la firme d’augmenter ses revenus.

Chez Carrefour, l’IA est ainsi aujourd’hui exploitée dans plusieurs secteurs : gestion de l’assortiment, prix, promotions, expérience client (personnalisation, recommandation) ou encore l’excellence opérationnelle. De premiers résultats sont observables dans l’alimentaire. Ainsi, sur l’e-commerce, 16,5% du chiffre d’affaires sont aujourd’hui induits par des algorithmes de personnalisation.

Conclusion 

L’adoption de l’IA et des technologies de la data dans la restauration apporte une valeur ajoutée considérable. Elle permet non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de réduire les coûts, mais aussi de renforcer la satisfaction client et d’accroître les revenus.

L’IA et la data représentent des leviers stratégiques pour transformer l’industrie de la restauration. En optimisant la chaîne d’approvisionnement, en personnalisant l’expérience client ou encore en luttant contre le gaspillage alimentaire, ces technologies permettent aux entreprises de gagner en efficacité et en compétitivité. L’avenir de la restauration passe indéniablement par l’adoption de l’IA et de la data, ouvrant la voie à de nouvelles opportunités et innovations.

Photo de Adrien Olichon sur Unsplash