Boulangerie à succursales : automatiser la planification sur plusieurs sites

Planifier une succursale est un travail exigeant. Planifier cinq succursales est un travail à plein temps. Et lorsqu'il y a dix sites ou plus, la planification quotidienne de la production et des commandes devient un système qui est pratiquement ingérable sans aide numérique.

Le problème n'est pas un manque d'expérience. La plupart des boulangeries en franchise disposent de responsables de production et de magasin compétents qui connaissent bien leur activité. Le problème réside dans la multitude de décisions qui doivent être prises chaque jour – pour chaque produit, sur chaque site, dans des conditions en constante évolution.

Ce qui rend la planification si complexe dans les boulangeries en succursale

Chaque magasin est différent. Celui de la gare connaît des heures de pointe différentes de celles du magasin de quartier. Le magasin du centre commercial vend d'autres produits que celui de la rue principale. Les vacances ont un impact différent sur chaque magasin : certains perdent de la clientèle, d'autres attirent des clients de passage, notamment des touristes.

De plus, si l'assortiment est souvent le même, la demande, elle, varie. 80 croissants pour la succursale A et 30 pour la succursale B : cette répartition convient le mardi, mais pas le samedi. Et la semaine prochaine, lorsque les vacances scolaires commenceront, elle ne conviendra plus non plus.

Quiconque s'attelle à cette tâche manuellement se retrouve confronté à un problème combinatoire dont la complexité croît de manière exponentielle avec chaque site et chaque produit. Avec 10 magasins proposant chacun 100 articles, cela représente 1 000 décisions individuelles par jour. Personne n'est capable d'accomplir cela de manière systématique et sans erreur.

Dans la pratique, cela entraîne des problèmes courants :

Répartition forfaitaire. Le siège social répartit les marchandises selon des clés de répartition fixes : chaque succursale reçoit le même pourcentage de la production totale. Cette méthode ne tient pas compte des spécificités locales et entraîne systématiquement un excédent ou une pénurie dans certaines succursales.

Les magasins passent eux-mêmes leurs commandes. Chaque magasin communique ses besoins de manière autonome. Cela semble logique, mais cela conduit souvent à ce que les gérants de magasin qui commandent avec prudence reçoivent trop peu de marchandises, tandis que ceux qui commandent de manière plus audacieuse en reçoivent trop. La quantité totale n'est pas optimisée, mais simplement additionnée.

Une seule personne assure la cohésion de l'ensemble. Dans de nombreuses entreprises, il y a toujours quelqu'un qui « supervise l'ensemble » : le responsable de production, le propriétaire, la planificatrice expérimentée. Si cette personne vient à manquer, la planification devient immédiatement plus incertaine.

Comment les prévisions basées sur l'IA transforment la planification des magasins

Les prévisions de ventes basées sur l'IA s'attaquent au cœur du problème : elles remplacent les estimations manuelles par des prévisions fondées sur des données, article par article et site par site.

Pour ce faire, GoNina se GoNina directement au système de caisse de la boulangerie, par exemple HS Soft, ProtecData ou Lightspeed. À partir des données de vente de toutes les succursales, l'IA apprend à analyser l'évolution de la demande sur chaque site. Elle tient automatiquement compte de la météo, des jours fériés, des vacances scolaires, du jour de la semaine, de la saison et des spécificités propres à chaque site.

Le résultat est une proposition de commande quotidienne par magasin et par produit. Il ne s'agit pas d'une répartition globale de « 500 croissants entre tous les magasins », mais plutôt de « Magasin Gare : 95, Magasin Quartier : 35, Magasin Centre commercial : 72 » – en fonction des ventes prévues ce jour-là et à cet emplacement précis.

Cette proposition peut être acceptée telle quelle ou modifiée manuellement. La décision finale revient à l'entreprise.

Ce qui change dans la pratique

La répartition est plus équitable. Chaque magasin reçoit ce dont il a réellement besoin, et non ce que le responsable de magasin commande ou ce qu'une clé de répartition forfaitaire impose. Cela permet de réduire à la fois les retours dans les magasins surapprovisionnés et les rayons vides dans ceux qui sont sous-approvisionnés.

Le siège central a une vue d'ensemble. Au lieu de rassembler les commandes des différentes succursales et d'en vérifier la plausibilité, la direction de la production voit d'un seul coup d'œil ce dont l'ensemble du réseau a besoin. La production totale est directement calculée à partir des prévisions des succursales.

La planification de l'ouverture de nouvelles succursales est désormais plus rapide. Lorsqu'un nouveau site ouvre ses portes, on ne dispose pas encore de données empiriques. L'IA peut établir une première prévision en se basant sur des sites similaires et leurs modèles de vente, puis l'ajuster en continu dès que les données propres au site sont disponibles.

Les variations saisonnières sont détectées automatiquement. Le magasin situé dans la zone touristique affiche un comportement différent en été et en hiver. Celui situé dans le quartier des affaires connaît un ralentissement pendant les vacances de Noël. L'IA identifie ces tendances à partir des données, sans qu'il soit nécessaire de les saisir manuellement.

Les chaînes de boulangeries qui GoNina parviennent à réduire leurs excédents jusqu'à 52 % et à augmenter leur chiffre d'affaires jusqu'à 6 %. Cet effet est particulièrement marqué dans les entreprises disposant de plusieurs sites, car la complexité – et donc le potentiel d'optimisation – augmente avec chaque succursale.

Un scénario typique

Lundi, 5 h 30. La responsable de production d'une boulangerie comptant huit succursales démarre le système. GoNina calculé pendant la nuit les prévisions pour la journée. Elle constate d'un seul coup d'œil que la succursale de la vieille ville aura besoin aujourd'hui de 15 % de pain en moins par rapport à la semaine dernière : ce sont les vacances scolaires, il y a moins d'employés de bureau. En revanche, la succursale du bord du lac aura besoin de 20 % de sandwichs en plus : il fera 24 °C et le soleil sera au rendez-vous.

Elle examine les propositions, modifie un point car elle sait qu'une rue est fermée aujourd'hui près de la succursale de la Marktgasse, puis donne son feu vert à la production. Dix minutes au lieu d'une heure.

Foire aux questions

Est-ce que cela fonctionne même si mes magasins sont très différents les uns des autres ?C'est justement dans ce cas-là que cela fonctionne. L'IA crée un modèle spécifique pour chaque magasin en se basant sur ses données de vente propres. Les prévisions pour un magasin situé en gare seront complètement différentes de celles d'un magasin situé dans un quartier résidentiel – de manière automatique et sans configuration manuelle.

Que se passe-t-il lorsqu'un magasin fait l'objet de travaux de rénovation ou ferme temporairement ?Ces situations exceptionnelles peuvent être prises en compte manuellement. Dès que le magasin reprend son fonctionnement normal, l'IA s'adapte automatiquement aux données de vente actuelles.

Comment les propositions sont-elles transmises aux magasins ?Les propositions sont directement réinjectées dans le système existant, sous forme de proposition de commande ou de liste de production. Selon le système de caisse et le système de gestion des stocks, cela se fait automatiquement ou par exportation. Aucun outil supplémentaire n'est nécessaire dans les magasins.

Conclusion

Dans les boulangeries en franchise, le plus grand défi n’est pas la cuisson, mais la planification quotidienne. Quelle quantité de quel produit pour quel magasin ? Les prévisions de ventes basées sur l’IA répondent à cette question en s’appuyant sur des données, pour chaque magasin et chaque produit pris individuellement. Cela permet de gagner du temps, de réduire les excédents et de rendre la planification moins dépendante des individus.

Tu trouveras un aperçu complet des prévisions de ventes basées sur l'IA pour les boulangeries dans notre guide.