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« L’étude des données analytiques déterminera ce qu’il faut produire et quand » John Egnor, FCSI
TECHNOLOGIE MULTIPLE Derrière le comptoir, le recours à l’IA et à la robotique s’accroît et rend les fl ux de travail en cuisine plus effi caces et constants. La préparation robotisée des aliments est déjà une réalité : le robot Flippy de Miso Robotics, utilisé dans 15 restaurants White Castle et dans plusieurs autres chaînes, retourne automatiquement les burgers et nettoie le gril. De son côté, Sweetgreen a mis en place le système Infi nite Kitchen pour gagner du temps lors de la confection des salades. L’IA s’invite également dans la
sécurité et le contrôle qualité, où elle exploite les données fournies par des capteurs et des caméras pour garantir des températures de cuisson homogènes et détecter les anomalies. De plus, l’analyse prédictive optimise les stocks en prévoyant la demande à partir de l’historique des ventes, limitant ainsi le gaspillage et maximisant l’effi cacité des processus de commande. Même si les autres activités
de restauration ne sont pas forcément concernées par les systèmes robotisés en cuisine, les capacités de personnalisation et de gestion de l’approvisionnement de l’IA pourraient, toutefois, les intéresser. J. Egnor est convaincu que cette
technologie trouvera bientôt sa juste place. « Cet outil permettra de contrôler la préparation des plats, grâce à des indicateurs, à
des instructions et à l’historique des produits. Si un McDonald’s sert 300 hamburgers au déjeuner, il peut tout planifi er pour qu’ils soient prêts à temps. » L’IA pourra également
prendre des décisions sur la base d’informations plus nuancées. « On peut ajouter la météo ou les actualités locales, qui ont une incidence sur la fréquentation, précise-t-il. Ces connaissances contextuelles incluses à la gestion des stocks et des calendriers de production visent à réduire le gaspillage. Par la suite, l’étude des données analytiques déterminera ce qu’il faut produire et quand. »
12 Aliworld
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