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Qu'il s'agisse d'un restaurant d'entreprise, d'une cantine d'hôpital, d'un service de plats à emporter ou d'un service traiteur : partout où la production se fait à l'avance, la planification quotidienne des quantités détermine s'il y aura des excédents ou des buffets vides. La demande varie en fonction de la météo, du jour de la semaine, des vacances et du taux de télétravail – et ceux qui la sous-estiment en paient le prix double : soit en jetant de la nourriture, soit en décevant leurs clients.
Ce guide explique comment fonctionnent les prévisions de ventes basées sur l'IA dans le secteur de la restauration, dans quels domaines elles ont le plus d'impact et comment se déroule leur mise en place.
Pourquoi il est si difficile de planifier dans le secteur de la restauration
Le nombre de clients est un objectif variable. Au restaurant du personnel, ce sont les journées de télétravail, les réunions et la météo qui déterminent la fréquentation. Dans le service de plats à emporter, un jour de pluie fait basculer la demande des salades vers les soupes. À la cantine, les vacances et les périodes d'examens changent la donne.
La production précède la demande. Les menus, les buffets de salades et les sandwichs sont préparés plusieurs heures avant que l'on sache combien de clients viendront. Il faut donc prévoir les quantités, chaque jour, pour chaque composant.
La fraîcheur ne pardonne rien. Une grande partie des produits proposés n'est plus vendable dès le lendemain. Toute surproduction entraîne une perte directe, toute rupture de stock se traduit par un manque à gagner et un client mécontent.
L'expérience à elle seule ne suffit pas. Une équipe de direction expérimentée développe une bonne intuition, mais face à des dizaines de composants, plusieurs sites et des effets calendaires variables, l'estimation quotidienne est source d'erreurs et prend beaucoup de temps.
Comment fonctionnent les prévisions de ventes basées sur l'IA
1. Connexion : « GoNina » relie les sources de données pertinentes : les données de vente et de chiffre d'affaires issues du système de caisse, ainsi que les données météorologiques, les jours fériés, les vacances et les facteurs d'influence spécifiques à chaque site. La connexion s'effectue via des interfaces automatisées ; la mise en service ne prend que quelques jours.
2. Analyse : l'IA identifie les tendances qui se cachent derrière les fluctuations : quel est l'impact d'un vendredi ensoleillé sur la fréquentation du buffet ? Comment le premier jour de vacances influence-t-il les ventes de menus ? En quoi le site A diffère-t-il du site B ? Le modèle apprend en permanence à partir de chaque nouvelle journée de vente.
3. Prévisions : cela permet d'obtenir des chiffres concrets pour la planification et la production – quotidiennement, par article ou composant et par site, pour les sept prochains jours. Les propositions s'intègrent dans le processus habituel, et l'équipe garde le dernier mot en cas de situations particulières telles que des événements ou des commandes importantes.
Là où l'effet est le plus marqué
Restauration collective et cantines d'entreprise : volumes importants, préparation quotidienne à l'avance, fréquentation très variable – l'exemple par excellence. Dans le cadre d'un projet pilote mené avec l'un des principaux prestataires suisses de restauration collective, une réduction des excédents pouvant atteindre 48 % a été constatée sur dix sites. Pour en savoir plus, consultez l'article consacré aux cantines d'entreprise.
Restaurants d'entreprise : le télétravail, les journées de réunion et la météo sont à l'origine des fluctuations – cet article sur les fluctuations de la demande dans les restaurants d'entreprise en présente les causes et propose des solutions.
Produits frais et plats à emporter : les sushis, les salades et les sandwichs ont des délais de vente extrêmement courts. Pour savoir comment fonctionnent les prévisions concernant les denrées hautement périssables, consultez notre article détaillé.
Restauration : les clients professionnels réguliers et les commandes prévisibles côtoient les commandes supplémentaires spontanées — l'article consacré à la planification des quantités dans le secteur de la restauration explique comment concilier les deux.
Quels sont les avantages concrets ?
Tous les domaines d'application présentent les mêmes effets : jusqu'à 52 % de surplus en moins, jusqu'à 6 % de chiffre d'affaires en plus grâce à une meilleure disponibilité et jusqu'à 12 heures d'économie par mois en temps de planification. À cela s’ajoutent des facteurs moins tangibles : moins de stress dans le travail quotidien, une plus grande sécurité de planification pour la production et le personnel, ainsi qu’une contribution mesurable à la lutte contre le gaspillage alimentaire – un sujet qui, dans la restauration, est de plus en plus souvent exigé par les clients et les convives.
Voici comment se déroule la mise en place
Démonstration : lors d'un premier entretien, nous vous montrons, à l'aide d'exemples concrets tirés de la pratique, comment les prévisions s'intègrent dans le fonctionnement de votre entreprise. Phase de test : vient ensuite un démarrage sans risque : quatre semaines d'utilisation au quotidien, avec une garantie « satisfait ou remboursé ». Déploiement : après la phase de test, nous nous chargeons des derniers ajustements et accompagnons votre entreprise en continu. L'hébergement est assuré en Suisse et dans l'UE.
Foire aux questions
Est-ce que cela fonctionne également sans système de caisse classique ?
Le système s'appuie sur les données de vente ou de dépenses enregistrées, qu'elles proviennent d'une caisse, du système de caisse de la cantine ou du système de commande. Nous discuterons de la connexion concrète lors de notre premier entretien.
Comment le système de prévision gère-t-il les changements de menu ?
Les changements de menu font partie du quotidien dans la restauration. L'IA apprend à reconnaître les tendances de la demande au niveau des composants et des catégories, ce qui permet aux prévisions de rester fiables même en cas de rotation des menus.
Qu'est-ce qui distingue les prévisions dans la restauration de celles dans la boulangerie ?
Le principe est le même, mais les facteurs d'influence diffèrent : dans la restauration, la fréquentation et les effets calendaires pèsent davantage, tandis que dans la boulangerie, c'est l'assortiment qui prime. L'article « De la boulangerie à la restauration » montre ce que ces deux secteurs peuvent apprendre l'un de l'autre.
Conclusion
Le secteur de la restauration produit en anticipant la demande – et c’est précisément pour cette raison que la planification des quantités constitue son principal facteur de coût caché. Les prévisions de ventes basées sur l’IA transforment l’estimation quotidienne en une décision fondée sur des données : par composant, par site, sept jours à l’avance. Il en résulte des buffets bien remplis sans poubelles débordantes.
Pour découvrir comment ce même principe s'applique à la boulangerie, consulte le guide sur les prévisions de ventes basées sur l'IA pour les boulangeries.
