Pour les directions restauration et les responsables d’exploitation de restaurants d’entreprise.
Chaque matin, ou plusieurs jours avant le service, nous transformons votre historique de repas servis, votre calendrier et les informations disponibles en une prévision opérationnelle du nombre de convives. L’objectif est simple : ajuster ce qui peut encore l’être, limiter les surproductions évitables, réduire les rattrapages de dernière minute et protéger la qualité de service.
Pourquoi maintenant
Depuis le développement du télétravail, prévoir le nombre de convives est devenu un enjeu plus visible. Le Ministère de l’Agriculture cite la réservation des repas comme levier contre le gaspillage alimentaire, dans le cadre des expérimentations menées en restauration collective.
Dans le rapport ADEME 2025, le coût complet du gaspillage alimentaire en restauration d’entreprise est en moyenne de 66 centimes d’euro par repas. Pour un RIE de taille moyenne, cela représente environ 400 € par service. La prévision ne récupère pas automatiquement ce total : elle vise la part évitable par une meilleure anticipation de la fréquentation.
Sources : ADEME coûts du gaspillage 2025, Ministère de l’Agriculture.
Ce que vous recevez
Prévision du matin : une estimation des convives vers 9h30-10h30 les jours ouverts, pour ajuster les préparations de fin de matinée, prioriser le réassort, décider des cuissons de sécurité ou chercher un renfort.
Préparation de la semaine : des prévisions par jour ou par semaine pour les achats, les menus, la production, les équipes et les renforts.
Pilotage multi-sites : flux standardisés, modèles par site, reporting consolidé et comparaison des biais ou journées anormales.
Les prévisions sont livrées dans le canal utile à l’exploitation : SMS, email, fichier, API, tableau de bord ou Teams/Slack. Pour Prévision du matin, les livraisons des jours ouverts sont incluses dans le forfait mensuel. Le prix n’est pas calculé au message.
Démarrage
- Diagnostic de faisabilité des données : analyse à distance, schéma d’échange des fichiers, première estimation du retour sur investissement et plan de test. Prix indicatif : 4 500 EUR HT/site, avec plage 2 500-6 000 EUR.
- Test de la prévision du matin : test sur historique, comparaison avec votre prévision actuelle, essai en parallèle 4 à 8 semaines et suivi des écarts. Prix indicatif : à partir de 10 000 EUR HT + 900 EUR HT/mois.
- Production : exploitation au forfait, suivi des écarts, recalibrage et support. Prévision du matin à partir de 900 EUR HT/site/mois ; repères : 900 EUR pour 200-300 couverts/jour, 1 200 EUR pour 300-500, 1 500 EUR pour 500-700. Au-delà ou intégration lourde : sur devis. Préparation de la semaine à partir de 600 EUR HT/site/mois.
La production est vendue au forfait. Les métriques servent à vérifier la valeur et à décider le passage en production ; elles ne constituent pas un mécanisme de facturation à la performance.
Données
Deux ans d’historique donnent le meilleur point de départ. Un an permet un pilote prudent. Sans historique exploitable, le démarrage reste possible : cadrage, prévision de référence, collecte structurée des repas servis réels, puis apprentissage progressif avec promesse et prix adaptés. La prévision initiale sans historique est moins fiable tant que les repas servis réels n’ont pas été collectés.
Pour un pilote mesuré, il faut des repas servis au grain journalier sur une période exploitable, le calendrier d’ouverture, les jours exceptionnels connus et un contact capable de décrire les exports. Après lancement, les repas servis doivent rester disponibles au grain journalier ; une transmission mensuelle ou trimestrielle suffit pour une production au forfait si le grain journalier est conservé.
Les signaux de présence comme badge, parking, WiFi, eau ou occupation peuvent aider, mais doivent être agrégés ou anonymisés. Les données identifiantes ou les petits volumes demandent une revue privacy séparée.
Preuve
Le pilote compare votre prévision actuelle, des références simples et le modèle candidat. La mesure porte sur l’erreur moyenne en couverts, le biais, les erreurs fréquentes P80/P90 et les impacts opérationnels : déchets liés aux erreurs de volume, recours de secours, ruptures, substitutions, satisfaction, heures ajustables et commandes urgentes.
Le prototype local prouve le savoir-faire de modélisation ; il ne constitue pas une garantie de performance pour votre site. Des travaux récents sur la prévision de flux en restaurant confirment l’intérêt des données historiques, du calendrier, de la météo, des jours fériés et des modèles ML pour ce type de problème.
Source : AIMS Press, 2025.
Ce qui est validé avant production
- valeur annuelle pilotable et mesurable par la prévision par rapport au forfait ;
- qualité des données et stabilité des exports ;
- jours éligibles et jours exclus ;
- décisions réellement modifiables à 9h30, J-1, J-3 ou à la semaine ;
- performance contre la prévision actuelle et des références simples ;
- contraintes DSI et intégration spécifique.
Prochaine étape
Tester la faisabilité sur vos données.
Un export des repas servis, un calendrier d’ouverture, la liste des jours atypiques connus et la description des exports disponibles suffisent pour cadrer le diagnostic.