Prévoir le nombre de couverts du soir avec précision
Un système de prévision basé sur l'intelligence artificielle croise le carnet de réservations, l'historique de fréquentation et les données contextuelles pour produire chaque matin une estimation fiable du nombre de couverts du soir et une suggestion de mise en place ajustée.
Le défi initial
Un restaurateur prépare sa mise en place au doigt mouillé : les réservations donnent une base, mais les no-shows, les clients sans réservation et les groupes qui arrivent hors horaire rendent toute prévision difficile. La mise en place est soit trop importante, ce qui génère du gaspillage, soit insuffisante et génère des ruptures en service et une expérience client dégradée. Ce déséquilibre permanent coûte cher et use les équipes, sans que personne ne dispose d'un outil pour l'anticiper vraiment.
La solution IA Occitanie
Un tableau de bord connecté au carnet de réservations collecte chaque jour les données disponibles et les croise avec trois sources complémentaires : l'historique de fréquentation réelle de l'établissement par jour, par heure et par saison ; les prévisions météo du soir ; et un calendrier des événements locaux.
Un modèle de machine learning entraîné sur ces données produit chaque matin une prévision du nombre de couverts attendus pour le service du soir, avec une fourchette haute et basse selon le niveau de confiance estimé. Sur cette base, le système génère automatiquement une suggestion de mise en place ajustée : quantités à préparer par catégorie de plat, personnel de salle recommandé, stocks à sortir.
Résultats et impact direct
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Moins de gaspillage
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Moins de stress en service
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Une précision qui s'améliore
La supervision humaine
La prévision produite chaque matin est soumise au chef ou au responsable avant toute mise en place. L'outil apprend de chaque correction humaine et s'améliore dans le temps : plus le restaurateur interagit avec lui, plus les prévisions deviennent précises et adaptées à la réalité de son établissement.
Limites et points de vigilance
Un modèle de prévision a besoin d'un historique de données suffisant pour être fiable. Des événements imprévisibles peuvent rendre une prévision caduque en quelques minutes, ce qui rend la vigilance humaine toujours indispensable en complément de l'estimation automatisée.
La Stack Technique
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Autres cas d'usage
Traduire son expérience dans le langage d'un nouveau métier
Un assistant conversationnel basé sur l'intelligence artificielle extrait les compétences réelles d'une personne en reconversion à travers un dialogue structuré. Il les traduit dans le vocabulaire du secteur cible et produit des supports concrets adaptés à chaque type de poste visé.
Des compétences plus visibles
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Produire les bilans financeurs sans y passer trois jours
Un système basé sur l'intelligence artificielle génère automatiquement les bilans d'activité dans le format attendu par chaque financeur. Pas besoin de repartir de zéro à chaque échéance, les rapports sont créées à partir d'une base de données commune alimentée au fil de l'eau par les équipes.
Plusieurs jours de travail récupérés
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Trier des dizaines de CV sans y passer sa matinée
Un système de présélection basé sur l'intelligence artificielle analyse automatiquement les candidatures reçues, les structure et les classe selon les critères définis par le recruteur. Le responsable des ressources humaines peut ainsi consacrer son temps aux entretiens plutôt qu'au tri.
Optimisation du temps de recrutement
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