Prognolite : comment l’entreprise utilise l’IA pour prédire le nombre de couverts des restaurants

Qui n’a pas envie de se projeter dans l’avenir ? 

Aujourd’hui, il n’est plus nécessaire de s’adresser à une diseuse de bonne fortune pour le faire: se fier à des prévisions scientifiquement fondées est bien plus utile.

Une start-up suisse réalise désormais des prédictions précises pour les restaurants. Sans magie, mais avec une bonne dose d’intelligence artificielle. 

Dans une interview exclusive, Simon Michel, fondateur et CEO de Prognolite, nous explique comment les données des caisses enregistreuses sont automatiquement réunies en un seul endroit – clairement organisées, intuitives et disponibles à tout moment.

Simon Michel, vous êtes le cofondateur de Prognolite. Quelle est la mission de votre entreprise ?

Prognolite est un outil numérique qui permet de prévoir le nombre de clients qui se rendront au restaurant dans les prochains jours, ce qu’ils consommeront et le chiffre d’affaires qu’ils généreront.

Cela ressemble à prédire l’avenir dans une fameuse boule de cristal.

Oui, ce n’est pas la première fois que nous entendons cette comparaison. 

Sérieusement, nos prévisions sont tout sauf du charabia, car elles se basent sur des valeurs empiriques fiables et des données issues des années commerciales passées. 

Munis de ces connaissances, les restaurateurs peuvent planifier beaucoup mieux leurs effectifs et la gestion de leurs stocks. Ils économisent ainsi de l’argent et réduisent par la même occasion le gaspillage alimentaire.

Donc vous ne lisez pas dans une boule de cristal, mais dans des blocs de données ?

Si vous préférez, oui.

Prognolite est un outil numérique (basé sur l’IA) qui permet de prévoir le nombre de clients qui se rendront au restaurant dans les prochains jours, ce qu’ils consommeront et le chiffre d’affaires qu’ils généreront – Simon Michel, fondateur, Prognolite 

Quelles données exploitez-vous pour vos prévisions ?

Afin de formuler des déclarations fiables sur l’avenir, nous devons évaluer le passé. 

Nous examinons les trois derniers exercices financiers de l’entreprise et évaluons d’abord les données de transaction du logiciel de caisse. Cela peut facilement représenter jusqu’à un million et demi de transactions, ce qui a déjà un certain poids.

À cela s’ajoutent les données météorologiques, les jours fériés, les vacances, les événements, etc. L’algorithme que nous avons développé calcule à partir de là comment les différents facteurs ont spécifiquement affecté les ventes dans le passé.

Il peut par exemple indiquer combien d’argent un restaurant situé dans le domaine skiable de la Jungfrau en Suisse a généré ces dernières années un samedi ensoleillé pendant les vacances. Ces valeurs empiriques différenciées sont combinées avec les données météorologiques actuelles, les informations sur les événements à venir dans la région ainsi que les jours fériés et les périodes de vacances. Le résultat final est une prévision précise du nombre d’articles ou de menus qui seront vendus à l’avenir et du chiffre d’affaires qui sera dégagé, c’est-à-dire demain, la semaine prochaine ou le mois prochain.

Quelle est la fiabilité des prévisions ?

Nous parlons d’une exactitude moyenne de 90 %. De telles valeurs ne peuvent être atteintes que par un gérant de restaurant extrêmement expérimenté qui travaille dans le secteur de la restauration depuis au moins quatre ans.

Pour qui ces prédictions sont-elles intéressantes ?

Ces informations sont bien sûr utiles au gérant du restaurant, car il peut déterminer l’affectation optimale du personnel en fonction des projections affichées.

En outre, le chef cuisinier sait combien de plats il devra probablement préparer et peut optimiser l’achat de ses denrées alimentaires en conséquence.

Dans quelle mesure l’intelligence artificielle est-elle également employée ici ?

Nous utilisons l’apprentissage supervisé. 

Il s’agit d’un sous-domaine de l’apprentissage automatique, que Wikipedia décrit comme suit : 

«L’apprentissage automatique est un terme générique pour la génération artificielle de connaissances à partir de l’expérience : un système artificiel apprend à partir d’exemples et peut les généraliser une fois la phase d’apprentissage terminée. Pour ce faire, les algorithmes d’apprentissage automatique construisent un modèle statistique basé sur des données d’entraînement.»

C’est exactement ce que nous faisons : réaliser des prédictions pour l’avenir à partir de situations passées.

Vous venez en fait du secteur de l’énergie, où vous avez élaboré des prévisions de consommation d’électricité en Suisse. Qu’est-ce qui vous a fait basculer dans le secteur de la restauration ?

À l’époque, je mangeais régulièrement dans une cantine plus ou moins fréquentée. En raison du nombre fluctuant de clients, il y avait souvent trop peu de produits achetés et, par conséquent, ma nourriture était souvent en rupture de stock. Cela me frustrait. Je me suis dit qu’il devait être possible de mieux prévoir la quantité de nourriture à acheter pour répondre aux besoins de tous les clients.

Quelques semaines plus tard, j’avais presque oublié cette idée, je me trouvais dans un restaurant de montagne à faire une longue queue pour payer à la caisse. J’ai remarqué que d’autres caisses n’étaient pas du tout occupées. Là aussi, les exploitants ne savaient pas combien de clients viendraient et n’avaient donc pas prévu assez de personnel. C’est ce qui m’a décidé à fonder Prognolite avec un ami.

À l’époque, je mangeais régulièrement dans une cantine plus ou moins fréquentée. En raison du nombre fluctuant de clients, il y avait souvent trop peu de produits achetés et, par conséquent, ma nourriture était souvent en rupture de stock. Je me suis dit qu’il devait être possible de mieux prévoir la quantité de nourriture à acheter pour répondre aux besoins de tous les clients. Simon Michel, co-fondateur, Prognolite

Votre entreprise est basée en Suisse, mais vous souhaitez vous implanter en Allemagne prochainement. Quel pays est le plus en avance en ce qui concerne l’intelligence artificielle selon vous ?

Fondamentalement, j’ai l’impression que les restaurateurs en Suisse sont un peu plus disposés à effectuer des expériences qu’en Allemagne. Mais cela ne veut pas dire que cela doit rester ainsi. (Rires.)

Avec tous les progrès techniques, de nombreuses personnes dans le secteur de la restauration  craignent d’être remplacées par une machine et de perdre leur emploi. Cette crainte est-elle justifiée ?

En partie. Il est certain qu’il y a des domaines où, à l’avenir, on n’aura plus besoin d’autant de personnes qu’aujourd’hui. Par exemple, pourquoi la restauration rapide, où la rapidité et l’efficacité des prix sont primordiales, ne pourrait-elle pas se servir de robots ou d’autres technologies d’automatisation pour servir plus de clients en moins de temps ? C’est déjà le cas aujourd’hui. Ici, il s’agit surtout du secteur du service de midi. 

Mais je suis sûr qu’il y aura toujours des entreprises qui se focaliseront consciemment sur le lien interpersonnel, c’est-à-dire la communication personnelle avec le client. Il s’agira plutôt du service du soir. En outre, je suppose que les gens mangeront généralement plus souvent à l’extérieur à l’avenir, ce qui tend également à contrebalancer une vague massive de licenciements dans le secteur de la restauration.

Dans tous les cas, il est impossible d’imaginer un secteur de la restauration sans contact humain.

Vous souhaitez mieux gérer la planification de votre personnel ou la gestion de vos stocks ? 

Prognolite n’étant pas encore disponible sur les marchés francophones, il existe plusieurs intégrations connectées au logiciel de caisse Lightspeed permettant de mieux planifier votre personnel ou gérer votre niveau de stocks. 

Une plateforme comme Apicbase permet, par exemple, de visualiser et de planifier l’approvisionnement de vos denrées alimentaires en fonction des prévisions de ventes et des ventes passées.

Réduisez vos coûts des marchandises vendues (COGS) et vos coûts de personnel sans quitter votre logiciel de caisse avec nos partenaires !

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