Dans l’industrie très concurrentielle de la restauration et de l’alimentation, prévoir avec précision le nombre de clients et la demande alimentaire est la clé pour aider les restaurants à optimiser leurs opérations.

Plutôt que de se fier à l’intuition ou à l’expérience manuelle, l’intelligence artificielle (IA) devient un outil révolutionnaire, aidant chefs et managers à anticiper précisément le nombre de clients, à préparer suffisamment d’ingrédients, à réduire le gaspillage et à maîtriser les coûts. Ce n’est pas seulement une tendance technologique, mais aussi une solution durable pour l’avenir de l’industrie culinaire mondiale.

Dans cet article, nous allons découvrir comment l’IA prédit le nombre de clients afin de préparer les ingrédients les plus adaptés, tout au long du fonctionnement de la cuisine et du restaurant !

Pourquoi la prévision est-elle importante ?

Les restaurants sont souvent confrontés à une demande imprévisible et à un gaspillage alimentaire important. En effet, environ un tiers des aliments produits ne sont jamais consommés, et rien qu’aux États-Unis, les restaurants gaspillent chaque année pour environ 162 milliards de dollars de nourriture.

Les commandes excessives immobilisent du capital dans des produits périmés, tandis que les commandes insuffisantes entraînent des ruptures de stock et des ventes manquées. Cela rend la prévision précise essentielle : en estimant le volume de clients et les plats populaires, les exploitants peuvent ajuster leurs commandes d’ingrédients pour correspondre aux besoins réels et réduire le gaspillage.

La croissance rapide de l’IA dans la restauration

Le marché de l’IA dans l’alimentation et les boissons est en plein essor. Un rapport sectoriel de 2025 prévoit que le marché mondial de l’IA dans ce secteur croîtra d’environ 32,2 milliards de dollars (2024–2029, TCAC de 34,5 %). Les systèmes basés sur l’IA promettent de « révolutionner la gestion des restaurants en améliorant l’efficacité, en réduisant les coûts et en augmentant la satisfaction client ».

Notamment, la prévision basée sur les données par l’IA peut aussi soutenir la durabilité : une analyse de McKinsey estime que l’ajustement de l’offre à la demande grâce à l’IA pourrait générer jusqu’à 127 milliards de dollars de valeur annuelle en réduisant le gaspillage alimentaire. En d’autres termes, une commande intelligente permet d’économiser directement de l’argent et des ressources.

La prévision de la demande par IA dans les restaurants

La prévision de la demande par IA utilise l’apprentissage automatique pour prédire les ventes futures et le nombre de clients en analysant les données. Plutôt que de simples tableaux, ces systèmes intègrent les enregistrements de points de vente (POS), l’historique des ventes, et même des données de capteurs (comme les réservations ou le flux de clientèle) pour anticiper les tendances.

En pratique, les restaurants utilisent des modèles d’IA pour prévoir la demande saisonnière, identifier les pics d’affluence et répartir le personnel et les stocks en conséquence. Par exemple, IBM souligne que les chaînes s’appuient sur l’IA pour « prévoir la demande saisonnière et éviter le surstockage des produits périssables ». Ces prévisions permettent, par exemple, d’augmenter la préparation pour une affluence lors des fêtes, puis de réduire ensuite, maintenant ainsi un équilibre des stocks.

Données et technologies pour la prévision par IA

La prévision avancée par IA s’appuie sur une grande variété de données. Elle combine l’historique des ventes avec des facteurs externes comme la météo, les événements spéciaux et les promotions. Comme l’explique IBM, les modèles d’IA peuvent utiliser des données provenant d’appareils IoT (Internet des objets), d’indicateurs économiques, de prévisions météorologiques et de l’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux pour révéler les schémas de demande.

Par exemple :

• Ventes historiques : données POS annuelles par tranche horaire, permettant d’établir des courbes de demande de base.

• Facteurs calendaires : jour de la semaine, jours fériés et événements locaux (concerts, matchs sportifs, festivals) qui influencent la fréquentation.

• Conditions météorologiques : prévisions de température et de précipitations (les soirées pluvieuses du mardi peuvent augmenter les commandes de soupe).

• Promotions et tendances : promotions spéciales sur le menu ou tendances alimentaires virales sur les réseaux sociaux.

Les modèles modernes de prévision intègrent des techniques avancées d’apprentissage automatique. Des algorithmes comme les réseaux neuronaux, les arbres de gradient boosting ou les modèles de séries temporelles capturent des schémas de demande complexes et non linéaires.

Par exemple, une étude de 2025 menée dans une cafétéria universitaire a montré qu’un modèle XGBoost (un type d’algorithme d’ensemble) atteignait une très grande précision dans la prédiction quotidienne du nombre de clients en combinant des caractéristiques telles que le trafic du jour précédent, les jours fériés et les données météorologiques. Au fil du temps, ces modèles peuvent s’adapter et s’améliorer continuellement à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

L’IA dans l’automatisation de la cuisine

Les restaurants modernes utilisent également l’automatisation pilotée par l’IA en cuisine. Certaines chaînes déploient des robots ou des appareils intelligents pour préparer les aliments de manière constante pendant que les chefs se concentrent sur la cuisson. Parallèlement, des algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données de demande pour guider ces systèmes.

Par exemple, une IA peut apprendre que « les soirées pluvieuses du mardi entraînent systématiquement une hausse des ventes de soupe », ce qui pousse la cuisine à décongeler plus de bouillon et à couper davantage de légumes à l’avance. En combinant l’efficacité robotique avec les insights basés sur les données, les restaurants s’assurent d’avoir exactement les bons ingrédients prêts à l’arrivée des clients.

Les avantages de la prévision par IA

Utiliser l’IA pour prévoir le volume de clients offre plusieurs bénéfices :

• Réduction du gaspillage alimentaire : les commandes pilotées par l’IA permettent d’utiliser les ingrédients avant leur péremption. Des études montrent que les systèmes de gestion des stocks basés sur l’IA peuvent réduire le gaspillage en cuisine d’environ 20 % ou plus. En pratique, une chaîne utilisant une prévision IA/ML a vu son gaspillage d’inventaire diminuer de 10 %.
• Réduction des coûts : de meilleures prévisions signifient moins de surstockage. Une étude de cas a rapporté une baisse de 20 % des coûts de main-d’œuvre (grâce à une planification optimisée) ainsi qu’une économie significative sur les coûts alimentaires après adoption des prévisions IA.
• Amélioration de la fraîcheur et de la disponibilité : en commandant précisément ce qui est nécessaire, les restaurants conservent des ingrédients à leur fraîcheur optimale et ne manquent jamais de plats populaires.
• Efficacité opérationnelle : les prévisions automatisées libèrent le personnel des calculs manuels. Les systèmes peuvent générer automatiquement les commandes ou les listes de préparation en fonction du volume de tickets prévu, accélérant les achats et réduisant les erreurs.

Exemples concrets

De nombreux restaurants et entreprises technologiques exploitent déjà la prévision par IA :

• Chaîne de restauration rapide : un grand groupe américain a remplacé ses outils de prévision traditionnels par un système IA/ML, réalisant 20 % d’économies supplémentaires sur les coûts de main-d’œuvre et 10 % de réduction du gaspillage d’inventaire.
• Suivi du gaspillage par IA : des solutions comme Winnow Vision utilisent des caméras et l’IA pour identifier les déchets alimentaires. Lors d’essais, une cuisine équipée de Winnow a réduit son gaspillage d’environ 30 % en quelques mois. (Les concurrents Leanpath et Kitro utilisent des capteurs similaires pour surveiller les déchets et guider les portions.)
• Menus pilotés par IA : McDonald’s a déployé des panneaux de menu numériques alimentés par IA dans 700 restaurants américains. Ces systèmes suggèrent des plats en fonction de facteurs comme la météo et l’heure, alignant l’offre sur les pics de demande prévus.

Mise en œuvre de la prévision par IA

Pour démarrer, les restaurants doivent suivre une démarche structurée. Par exemple, IBM recommande les étapes suivantes :

1. Évaluer les objectifs : définir ce qui doit être prévu (ex. nombre total de couverts, plats spécifiques, heures de pointe).
2. Choisir les outils ou partenaires : sélectionner des logiciels IA ou des consultants spécialisés dans la planification de la demande en hôtellerie-restauration.
3. Collecter des données de qualité : garantir des enregistrements POS et d’inventaire propres et précis. Intégrer de nouvelles sources (API météo, calendriers d’événements locaux, etc.) selon les besoins.
4. Impliquer les parties prenantes : former le personnel à l’utilisation des prévisions pour les commandes, la planification et la préparation. Obtenir leur adhésion en démontrant la valeur de l’IA.
5. Surveiller et affiner : évaluer en continu la précision des prévisions et mettre à jour les modèles au fil du temps avec les nouvelles données.

Défis et perspectives d’avenir

L’adoption de la prévision par IA présente aussi des défis. Les petits restaurants peuvent manquer de budget, d’infrastructures de données ou d’expertise technique pour déployer immédiatement des outils sophistiqués. L’intégration de systèmes disparates (POS, inventaire de cuisine, catalogues fournisseurs) peut être complexe.

Les problèmes de qualité des données (enregistrements de ventes incomplets ou menus changeants) peuvent nuire à la précision. Cependant, à mesure que les plateformes IA basées sur le cloud deviennent plus abordables et clés en main, même les cafés indépendants peuvent tirer parti de ces outils.

À l’avenir, les insights pilotés par l’IA devraient jouer un rôle encore plus important, à mesure que les restaurants intègrent des capteurs IoT et des analyses prédictives dans tous les aspects de leurs opérations.

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La prévision précise du volume de clients transforme les opérations des restaurants. En utilisant l’IA pour anticiper la demande, les cuisines peuvent optimiser la préparation des ingrédients et la gestion des stocks afin de répondre aux besoins réels — économisant ainsi de l’argent et réduisant le gaspillage.

Comme le souligne un expert, l’IA est prête à « révolutionner la gestion des restaurants en améliorant l’efficacité ». Dans un secteur compétitif, les prévisions basées sur les données deviennent une recette gagnante : garantir les bons ingrédients pour chaque client et transformer la prévoyance en saveur.