L’avenir du prédictif

Durant des années, nous avons vu émerger progressivement le digital en restauration, à un rythme plus ou moins rapide selon l’utilité perçue. Certains outils digitaux ont été propulsés par la crise sanitaire, comme le menu dématérialisé, tandis que d’autres ont été encouragés par des obligations légales, comme la traçabilité alimentaire.

En cuisine ou en salle, le digital s’immisce peu à peu dans les pratiques des points de vente. Certaines solutions sont encore en phase de déploiement ou d’adoption par les restaurateurs.

Au-delà de la volonté de notre chaîne de valeur de promouvoir frénétiquement des solutions digitales (directement, avec des partenaires, ou en collaboration), il est également crucial que les restaurateurs comprennent leur intérêt et les placent en priorité, avant même de gérer les plannings de leurs nouveaux serveurs (qui, soit dit en passant, pourraient eux aussi être gérés par le digital).

Il faut faire preuve de patience, car même si certains professionnels n’ont pas encore saisi toutes les subtilités du digital, le remplacement générationnel, logique et inévitable, fait entrer chaque jour dans les rangs des employés, managers, seconds, chefs, etc., des personnes qui ont le digital dans le sang.

L’utilisation de solutions digitales dans un point de vente est une opportunité, mais de plus en plus, la "data" est considérée comme le « pétrole » de la prochaine décennie. Par « data », on entend l’exploitation des données générées par ces solutions digitales. Celles-ci permettent une meilleure compréhension des utilisateurs, une meilleure appréhension des usages pour les fournisseurs, mais surtout, elles aident les restaurateurs à mieux piloter leur quotidien et leurs offres.

Pour cela, les données doivent :

• être lisibles,

• être facilement accessibles,

• disposer d’une antériorité (car l’enjeu est souvent de tirer des enseignements du passé),

• être exploitées progressivement : tout comme un chef n’utilise que 20 % des fonctionnalités d’un équipement sophistiqué, il n’est pas nécessaire de tout exploiter immédiatement. Quelques indicateurs suffisent au début,

• générer des décisions, et non simplement des constats,

• être représentatives de l’univers que l’on cherche à analyser.

  
  

C’est ainsi que la data devient Big Data, la même qui sait quelle chanson diffuser quand votre playlist touche à sa fin, ou qui peut même rédiger un article à votre place, comme celui-ci. Plus tristement, c’est aussi la même qui nous incite à scroller indéfiniment sur Instagram…

Cette Big Data, bien que parfois envahissante, peut contribuer à une meilleure compréhension et une meilleure exécution du métier de restaurateur. Je la vois particulièrement sous l’angle du prédictif : anticiper l’avenir, estimer les préférences des restaurateurs. On peut également regrouper cela sous l’intelligence artificielle.

Le prédictif se construit avec de la donnée, idéalement en grandes quantités, pour :

• Imaginer la future carte d’un établissement : en cumulant les informations de toutes les cartes proposées, celles d’autres établissements populaires et les meilleures ventes de l’établissement.

• Préparer à l’avance les prochaines commandes : aux États-Unis, de nombreuses enseignes de restauration rapide préparent des plats avec un léger décalage avant la commande.

• Anticiper ses achats en estimant au jour près le nombre de clients des prochaines semaines : acheter la quantité adéquate grâce aux ventes passées, aux « fact days », et à des données générales comme la météo ou plus localisées, telles que le programme culturel ou sportif à proximité.

• Réduire le gaspillage alimentaire ou recruter des équipes plus adaptées.

• Pour un fournisseur, proposer une promotion sur un produit que le restaurateur attendait d’acheter sans même le savoir.

  
  

Ces sujets sont encore en construction, car les modèles doivent s’ajuster pour se rapprocher de la perfection. Même s’ils ne seront jamais parfaits, ils apportent un vrai sens dès lors que le bénéfice pour l’utilisateur dépasse largement les contraintes générées.

La question qui reste à explorer est celle de l’intérêt pour chaque acteur de la chaîne de valeur de la restauration : ai-je bien optimisé mes usages et exploré toutes les opportunités ? Peut-être devriez-vous poser la question à Strateg’Eat ou à ChatGPT ?