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Algorithmes, une nouvelle ère commence pour l'alimentaire

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Algorithmes, une nouvelle ère commence pour l'alimentaire

Le Big Data, littéralement "grosses données", désigne des ensembles de données tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information.

© Getty Images/EyeEm

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Les potentiels du Big Data concernent toute la filière alimentaire, de la food tech à la restauration collective. Et annoncent une révolution d'ampleur.

Quels clients achètent quoi, quand, où ? Comment désirent-ils le consommer ? Des questions que se pose tout marchand depuis que le commerce existe, et auxquelles les algorithmes peuvent répondre de plus en plus finement. Aux États-Unis, l'expérience d'Andrew Pole en est un célèbre exemple. En analysant les ventes en magasins, ce statisticien du distributeur Target est parvenu, entre autres, à identifier les clientes enceintes, et même à prédire leur accouchement. Tout simplement en identifiant la récurrence et la temporalité de certains de leurs achats, au point de lister les produits les plus plébiscités et d'adapter l'offre en conséquence. À la clé, des ventes en hausse et le satisfecit des nouvelles mamans.

 

Mieux gérer les flux de produits

 

« L'apport des algorithmes est considérable et concerne tous les secteurs d'activité, dont l'alimentation. La preuve avec l'intérêt de la Silicon Valley pour la food tech, envisagée comme le nouvel Eldorado », confirme Richard C. Delerins, codirecteur du Food 2.0 Lab à l'Institut des sciences et de la communication (CNRS-Paris Sorbonne). Selon lui, le Big Data peut collecter des informations concernant directement les consommateurs et leurs habitudes d'achat, en temps réel et à grande échelle, sans les connaître individuellement. « Les systèmes de data-analyse les segmentent de manière fine pour aboutir à des profils et des préférences de consommation. Le but est de composer des typologies pertinentes de clientèles qu'une bonne connaissance permettra de mieux satisfaire », détaille-t-il.

Un outil statistique d'autant plus efficace que les flux de données analysées sont importants. Il est donc adapté aux chaînes multipoints de vente ou servant de nombreux repas. Il permet aussi de prévoir et de mieux gérer les quantités et flux de produits, de plats à préparer et à servir, ainsi que les plannings des équipes qui en ont la charge sur la supply chain. Le Big Data aide aussi à mieux anticiper l'évolution des pratiques alimentaires à des échelles plus vastes (régions, pays).

 

Un lent démarrage en France

 

Si, aux États-Unis, des entreprises comme Food Genius ou Palantir prospèrent sur cette activité de data brokers (collecte, analyse et vente de données), en France, elle est peu répandue. Pour l'instant. Car les start-up de la food tech (Deliveroo et consorts) l'utilisent pour prédire les volumes et typologies de commandes, et optimiser leurs livreurs auto-entrepreneurs. Mais les acteurs historiques de la restauration pourraient, eux aussi, y trouver un puissant levier pour rationaliser leur business. « En se basant sur les historiques de ventes et en intégrant de nombreuses autres données (météo, trafic routier, actualité, événements professionnels, sportifs...), le Big Data permet de connaître et de prédire en temps réel l'activité d'un ou plusieurs établissements. Et ainsi d'adapter au plus juste les commandes produits, les plannings des équipes en cuisine et en salle pour satisfaire au mieux les attentes et les besoins de la clientèle », assure Anthony Crowther, fondateur de Praedic, une start-up lilloise spécialisée dans les algorithmes prédictifs (voir Néorestauration n° 540, page 13).

 

Une révolution des pratiques

 

Une solution qui peut faire gagner de l'efficacité et du temps aux équipes, libérées de ces prévisions souvent réalisées de façon aléatoire. Mais l'adoption des algorithmes suppose une révolution des pratiques. Parmi les rares entreprises qui envisagent d'y recourir, L'Éclair de génie, pâtisserie lancée en 2012 par Christophe Adam (24 établissements à Paris et à l'étranger). « Nous testons depuis cinq semaines, à Paris, la solution de Praedic, qui doit nous aider à trouver l'équilibre entre la rupture de stock et la casse pour surproduction pour nos éclairs », assure Jabert Ben Makhlouf, responsable exploitation. Les prévisions de Praedic sont adressées tous les matins à cinq heures, enrichies d'une projection mensuelle réajustée chaque jour. « Elles sont justes à 90 %, ce qui correspond à peu près à ce que nous évaluons avec nos propres outils beaucoup plus empiriques, mais à la différence notable qu'elles nécessitent beaucoup moins de temps et de ressources internes pour aboutir à ce résultat pertinent. »

Malgré tout, L'Éclair de génie hésite encore à l'adopter. « Pour adapter au mieux notre production, il nous faudrait ces prédictions la veille. Nous devons vérifier que Praedic est capable de le faire. Notre activité est très artisanale, avec un chef pâtissier à même de réagir instantanément. Mais les datas pourraient conforter des décisions que nous prenons souvent au feeling. » On le voit, en France, le Big Data commence timidement à pénétrer la filière.

 

Le Food 2.0 Lab organise, le 3 novembre, à l'ISCC, une conférence intitulée « Algorithmes et Big Data - la face cachée de la révolution Food 2.0 ». Plus d'infos sur http://food20.fr

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