Restauration d’entreprise : la reconnaissance visuelle automatisée des plateaux repas est une affaire qui marche

Eurest prépare l'internationalisation de sa solution de reconnaissance visuelle des plateaux repas [Solution de Deepomatic]

Accélérer les passages en caisse est une obsession chez tous les commerçants, y compris dans la restauration d’entreprise. Le géant mondial Compass, connu en France sous la marque Eurest, passe à la vitesse supérieure en utilisant la reconnaissance d’image grâce à l’intelligence artificielle afin de fluidifier le passage en caisse dans ses restaurants d’entreprise.

Reconnaissance des plats en quelques secondes

Olivier Malvezin, Chief Digital and Information Officer de Compass Group

Pour cela Compass s’appuie sur une borne automatisée qui reconnaît visuellement le contenu des plateaux repas et les facture en quelques secondes. L’enjeu est la fluidification du parcours client et l’accélération du passage en caisse présente Olivier Malvezin, Chief Digital and Information Officer de Compass Group. La réduction des coûts en éliminant des caissières n’est pas la priorité, exprime-t-il. « Le retour sur investissement n’est pas forcément sur le coût de main d’œuvre. L’objectif est d’abord de fluidifier les restaurants, ce qui sert à encaisser plus et d’avoir un rapport plus fluide avec le convive [NDLR : le client] » insiste-t-il.

Le groupe de restauration met en avant sa qualité de service

Le responsable a pris la parole à l’occasion de l’événement Disrupt’IT le 13 mai à Paris. Dans la foulée, ce nouveau service de Compass doit également augmenter l’attractivité de l’offre du groupe. Compass annonce 92% de satisfaction chez les utilisateurs. Mais n’y-a-t-il pas un risque de fraude supplémentaire avec un tel dispositif ? « L’humain aujourd’hui fait déjà des erreurs. L’humain est faillible. Et en fait notre objectif serait de faire aussi bien que l’humain, et on y arrive déjà » se réjouit-il.

En 2018, 20 sites de restauration ont été couverts par ce nouveau dispositif et sont dotés en tout de 70 bornes d’encaissement ultra rapide, baptisées « Smart Checkout ». « Ce n’est pas un pilote ou un POC [NDLR : Proof of concept], c’est déjà présent dans 20 restaurants. C’est même la première fois que l’on a dans la restauration un paiement par la reconnaissance visuelle. Nous sommes les premiers au monde. Nous avons travaillé notamment avec la startup Deepomatic que je remercie qui nous a aidé à développer cette intelligence artificielle » expose-t-il.

200 sites de restauration sur 55 000 visés en 2020

Il poursuit. « Et nous avons surtout réussi à le déployer de façon industrielle, ce qui est un vrai enjeu parce qu’il faut que l’encaissement marche durant toute l’heure du repas et dans n’importe quel restaurant » insiste-t-il. En 2020, la volonté est de couvrir trois pays au moins, sur 200 sites de restauration avec en tout 600 bornes d’encaissement rapide. « C’est un projet fait en France. C’est une première mondiale. Cela marche et cela va être déployé à l’international, partout dans le monde » se félicite-t-il.

Il y a un doute dans moins de 10% des cas dans l’identification des plats

L’encaissement s’effectue en quelques secondes. L’employé badge avec sa carte sans contact afin de s’identifier. La borne photographie le plateau repas et grâce à des algorithmes reconnaît les plats. Elle demande la validation du client.  « On reconnaît tout ce qu’il y a sur le plateau. En cas de petit doute, il faut juste confirmer. Cela arrive dans moins de 10% des cas » affirme Olivier Malvezin.

C’est une performance. « C’est assez compliqué car en France on sert environ 6000 recettes par restaurant, et chaque recette a une présentation différente » pointe le responsable. «  Il faut que l’on arrive à reconnaître quelle viande on a, quelque soit la présentation du jour décidée par le chef, y compris si les légumes recouvrent la pièce de viande » dit-il. En cas de doute, la borne automatisée demande que le client arbitre entre plusieurs produits possibles.

Association de Google et d’Amazon côté technologies

Par exemple, s’agit-il  d’un yaourt Taillefine 0%, d’un yahourt saveur autrefois ou d’un Panier de Yoplait fruits ? Les algorithmes ont été conçus en France avec la startup Deepomatic, une petite société de 20 personnes. Ce que les équipes internes à Compass reconnaissent elles-mêmes comme ayant été un défi car le groupe de restauration est un géant qui emploie 550 000 personnes, gère en tout 55 000 restaurants dans 50 pays, ce qui en fait l’un des dix premiers employeurs au monde, pour un chiffre d’affaires de 25,5 milliards d’euros. Le groupe sert près de 5 milliards de repas par an.

Le logiciel de Deepomatic fonctionne dans la borne de facturation des plateaux repas

La plateforme informatique centrale est hébergée dans le Cloud d’Amazon (AWS Amazon Web Service) en exploitant la technologie TensorFlow d’apprentissage automatique de Google. Dans la borne d’encaissement local, on trouve le logiciel de Deepomatic, et Node.js (une plateforme logicielle écrite en JavaScript pour des applications réseau qui doivent monter en charge) ainsi que l’encaissement dans un environnement technique d’exploitation géré par le logiciel Nutanix.

La solution utilise la reconnaissance d’image à partir d’une photo du plateau, et emploie des réseaux de neurones et du Deep Learning. Afin d’entraîner la reconnaissance d’image, 400 000 photos de plats ont été utilisées sur la France. En moyenne, la réussite dans la reconnaissance du produit posé sur le plateau est de 99%, quelque soit le produit, qu’il s’agisse d’un produit manufacturé ou d’une recette. Pour les nouveaux produits, la reconnaissance peut être plus faible au départ. L’identification s’améliore en s’appuyant sur l’apprentissage issu des premiers plateaux repas dans ce cas. Pour le passage à la cuisine internationale, il faudra étendre la base de données de photos.

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