L'IA pour la restauration
Volume de messages pendant le service, approvisionnement quotidien, variabilité extrême — et aucune mesure objective de la fréquentation.
Ce que vit le secteur
Les réservations arrivent par WhatsApp, souvent le jour même, souvent pendant le service — au moment précis où personne n'a le temps de répondre. Une demande non traitée est un couvert perdu.
L'approvisionnement est quotidien : produits frais, plusieurs fournisseurs, prix qui bougent, bons manuscrits. La marge réelle par plat est rarement connue.
Un mardi soir et un samedi soir n'ont rien à voir. Ramadan, l'été et les vacances scolaires modifient complètement les rythmes.
Et le nombre de couverts est connu par la caisse — mais pas l'affluence réelle, ni le temps d'attente, ni les gens qui repartent sans s'asseoir.
Ce que nous déployons
Le traitement des réservations et des demandes, en continu, y compris pendant le service : disponibilité, capacité de groupe, questions sur la carte, options alimentaires.
La lecture des bons et factures fournisseurs, avec détection d'écart de prix par rapport à la dernière livraison — au moment où la hausse se produit, pas à la clôture du mois.
La mesure d'affluence par tranche horaire, le temps d'attente, la rotation des tables.
Ce qui distingue ce secteur de l'hôtellerie
Le rythme. En restauration, tout se joue sur deux services par jour, avec des pics courts et intenses. La mesure doit être fine — par tranche de trente minutes, pas par jour — pour servir à quelque chose.
Et l'approvisionnement quotidien crée un volume documentaire sans commune mesure avec le chiffre d'affaires, ce qui fait du traitement des factures un gisement immédiat.
Ce qui bloque le plus souvent
La carte non structurée. Si les plats, les prix et les options ne sont écrits nulle part de façon exploitable, l'agent ne peut pas répondre correctement. Et l'absence de politique de réservation écrite : combien de temps garde-t-on une table, accepte-t-on les groupes le vendredi soir.
CHAÎNE RELATION CLIENT WhatsApp → NLP + RAG (carte · conditions · dispos) → réponse ou prise de réservation → écriture dans l'outil de réservation CHAÎNE APPROVISIONNEMENT Bon / facture (photo · PDF) → OCR-IDP → extraction fournisseur · lignes · prix unitaires → comparaison au dernier prix connu → alerte si écart > seuil → historique par produit
Sous le capot
La granularité de mesure est plus fine qu'ailleurs. En restauration, tout se joue sur deux services courts et intenses. Une mesure journalière ne sert à rien : les tranches de quinze minutes sont le minimum exploitable pour dimensionner un service.
L'extraction de bons manuscrits est le point dur. La reconnaissance d'écriture manuscrite reste nettement moins fiable que l'imprimé. Le système signale les champs incertains plutôt que de deviner, et le seuil de confiance est réglé bas — mieux vaut vérifier que se tromper sur un prix.
Le suivi de prix par produit est ce qui produit le plus vite. Comparer chaque ligne au dernier prix connu pour le même produit chez le même fournisseur détecte une hausse au moment où elle se produit, pas à la clôture du mois.
L'agent conversationnel doit connaître la carte de façon structurée. Plats, prix, options, allergènes, disponibilités du jour. Si cette matière n'existe pas sous forme exploitable, aucun paramétrage ne compense — c'est le préalable au projet.
Pour ce secteur, l'IA par secteur s'appuie notamment sur l'agent Affluence.
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