Bakkerij Aernoudt mise sur l'intelligence artificielle
En raison de la croissance exponentielle du nombre de magasins de Bakkerij Aernoudt, il n'était plus possible d'estimer manuellement les quantités nécessaires. Pour optimiser ce processus et garantir une plus grande efficacité, ce groupe de boulangeries de Flandre orientale a développé un outil d'intelligence artificielle en collaboration avec element61.
L'efficacité avant tout
C'est surtout le nombre croissant de magasins qui a joué un rôle dans cette décision. Avant l'introduction du système, les quantités nécessaires étaient saisies manuellement. Cette opération était effectuée après la fermeture des différentes succursales et avant le début de la production. Jusqu'à il y a environ cinq ans, le nombre de commandes était encore gérable, mais étant donné la croissance exponentielle du nombre de magasins, qui est passé à 35 au cours de ces cinq années, il était nécessaire de rendre cette opération automatique.
Satisfaction du client
Aujourd'hui, l'estimation se fait aussi bien qu'avant l'introduction de l'outil, mais le rendement était primordial dès le départ. "Combien de pain vendons-nous par rapport à ce qui a été livré aux magasins? En ce qui concerne le pain, nous ne pouvons jamais espérer vendre 100% des produits livrés. Tous nos magasins sont ouverts de 6h à 18h30: nous voulons qu'un client ait encore du choix à 18h. Pour le pain, nous visons donc un rendement de 85%", explique Jan Van Robays, directeur de production chez Aernoudt.
"En ce qui concerne les viennoiseries, nous visons une vente de 100%. En effet, il s'agit d'un produit qui est principalement vendu le matin et l'outil d'IA permet d'en tenir compte." Si l'outil constate plusieurs jours de suite qu'on ne vend que 95% des viennoiseries, il s'adaptera et indiquera moins de viennoiseries le jour suivant. Il est donc également possible de fixer l'objectif en termes de ventes par produit.
Fonctionnement de l'outil
Actuellement, comme beaucoup de boulangeries, Aernoudt utilise encore le logiciel Xerxes. Celui-ci a été relié au logiciel d'element61. Par conséquent, les données et les calculs sont d'abord envoyés du système à element61. Ce dernier a en effet accès aux données historiques nécessaires au fonctionnement de l'IA. "C'est sur base de ces données que l'IA effectue ses calculs. Le résultat est réintégré dans notre système."
Du doute au succès
La mise au point de l'outil a été un long parcours semé d'embûches. Plus de deux ans se sont écoulés avant qu'il ne soit mis en service. "Il y a eu des moments où nous et element61 pensions que ça ne fonctionnerait pas. Peu après, nous avons constaté que ça commençait à fonctionner et nous avons travaillé dur pour corriger tous les bugs et optimiser la communication entre les deux logiciels", ajoute-t-elle.
"Nous avons commencé à utiliser le système pour le pain. Il s'agissait de grandes quantités et la gamme de pains est assez stable. Progressivement, nous avons étendu le système à d'autres groupes de produits. Petit à petit, nous avons acquis la confiance nécessaire pour utiliser le système à plus grande échelle."
pas tout de suite la gamme complète
Dans un premier temps, l'outil n'a donc été utilisé que pour estimer les ventes de pain. Cette décision s'est avérée judicieuse, car le système a encore des difficultés à estimer les petites quantités.
des ajustements sont encore nécessaires
"Prenons l'exemple d'un petit pain au chocolat: il se peut qu'un magasin n'en vende qu'un alors qu'un autre en vende trois. Le système a parfois des problèmes avec ça." Un autre problème est que le système arrondit toujours à l'unité supérieure. Ainsi, si un magasin vend 1,1 petit pain au chocolat, le système en comptera deux. À la fin de la journée, il en reste donc un de perdu. Cela peut entraîner une surabondance de produits en cas de petites quantités et cela montre que le système a besoin d'être affiné.
En outre, il peut arriver que quelqu'un commande soudain deux petits pains au chocolat. Le système en tient compte parce que la quantité standard normalement vendue est beaucoup plus petite. Si l'on vend 20 petits pains en standard et que quelqu'un en commande 2 de plus, on en a vendu 22 au lieu de 20. Il s'agit d'un écart relativement faible et le système peut mieux le gérer.
Optimiser les promotions
Outre les petites quantités, il est également difficile de gérer les promotions, par exemple une action d'épargne sur les pains. "Pendant plusieurs mois, on met un pain particulier en évidence toutes les quatre semaines. Ce pain est donc vendu en plus grande quantité au cours de ces quatre semaines. Les deux semaines suivantes, c'est un autre pain qui est mis en avant. L'outil d'IA tient compte de l'augmentation des ventes par pain, de sorte que pendant la première semaine du nouveau pain, il prend encore en compte la quantité pour l'ancien pain. Il en résulte une offre excédentaire du pain précédent et une offre insuffisante du nouveau pain. Nous devons trouver un moyen de prendre automatiquement en compte les promotions et les actions spéciales", précise Jan.
les jours de fête sont particuliers
Les jours fériés posent problème parce qu'ils sont rares. Par exemple, Noël n'a lieu qu'une fois par an, de sorte que même si vous disposez de données historiques, il y a peu de points de données utiles. Ce qui s'est passé il y a cinq ans n'est pas la même chose qu'aujourd'hui, d'autant plus qu'il y a beaucoup plus de magasins. Par conséquent, les données d'il y a cinq ans pendant Noël ne sont pas très utiles et les données récentes sont souvent manquantes.
En outre, pendant les fêtes, il s'agit d'inclure des produits spécifiques dans l'assortiment, comme les bûches sous forme de gâteau ou de crème glacée. Il n'existe pas de données historiques à ce sujet et il s'agit principalement d'une estimation basée sur l'expérience humaine. Ces jours-là, les gens passent souvent commande, ce qui rend l'outil moins utile. "Cela fonctionne peut-être pour le pain, bien que la tendance change là aussi. Par exemple, si Noël tombe un mercredi, on ne peut pas s'attendre à ce que le pain soit vendu de la même manière que les autres mercredis de la semaine. Pour les jours fériés, des ajustements humains sont donc encore nécessaires. En revanche, les jours de week-end et autres peuvent être parfaitement calculés."
Si les petites entreprises individuelles peuvent supporter le coût d'un tel logiciel, l'IA sera de plus en plus utilisée
L'avenir de l'IA dans les boulangeries
Actuellement, l'intelligence artificielle au sein d'Aernoudt n'est utilisée que pour estimer la quantité de produits à vendre. Jan pense toutefois qu'un tel système pourrait être utilisé ailleurs: "On utilisera l'IA dans les usines où les lignes doivent traiter de gros volumes du même produit et où l'on produit des milliers de sandwichs. Chez Aernoudt, il y a très peu d'automatisation, de sorte qu'un tel outil n'est actuellement nécessaire que pour les listes de commande."
Jan envisage également une telle utilisation de l'IA dans d'autres boulangeries et secteurs. "Nous l'avons fait parce que nous étions devenus trop gros pour continuer à tout faire manuellement, mais cela ne veut pas dire que ça ne peut pas être intéressant pour une petite entreprise individuelle. Elle aussi doit estimer les quantités vendues. La seule question que je me pose est de savoir si un entrepreneur individuel peut supporter ce coût."
Conclusion
Le développement et l'implémentation de l'outil d'IA chez Bakkerij Aernoudt ont donc permis d'optimiser les prédictions de production et de les rendre plus efficaces. Malgré quelques difficultés, l'outil reste précieux pour l'estimation des ventes. Il constitue une base solide pour la croissance et la réussite futures.
