UEAT et le CRIM élaborent un système de recommandations de plats grâce à l’IA

UEAT et le CRIM élaborent un système de recommandations de plats grâce à l’IA

Published August 8, 2020
René-Pier Plourde (UEAT). Photo : UEAT.
 

Grâce à un partenariat avec le CRIM, UEAT développe un système de recommandations de plats à l’aide de l’intelligence artificielle. Prenant non seulement en compte les préférences de l’utilisateur et la popularité des plats, ce nouveau système intègre des données sur l’heure de la journée, la météo, les fêtes et événements, la géolocalisation du restaurant, etc. Une plus-value pour les clients, comme pour les restaurateurs, puisque le système offre aux premiers des recommandations plus ciblées, et aux seconds une optimisation de leurs menus. Entretien avec René-Pierre Plourde, responsable des communications chez UEAT, et Michel Savard, scientifique des données senior au CRIM, pour en savoir plus sur le projet.

UEAT est une compagnie technologique québécoise proposant des outils numériques pour simplifier la vie des restaurateurs. L’objectif est de permettre aux professionnels de l’industrie d’augmenter leurs revenus, de limiter leurs pertes et de fidéliser leur clientèle. « Nous offrons des outils de commandes numériques directement intégrés au site Web des restaurants, peu importe le type de leur restaurant, le nombre des établissements ou leur emplacement », assure René-Pier Plourde. Les outils technologiques de UEAT concernent les restaurateurs au Québec, mais aussi au Canada, voire dans le reste du monde. « Nous sommes à l’avant-garde partout dans le monde, pas juste ici au Québec », ajoute le responsable des communications chez UEAT.

L’outil technologique que UEAT met au point actuellement est un modèle de recommandations de plats en fonction du contexte de la commande. Les recommandations ne sont ainsi pas uniquement fondées sur les goûts de l’usager, ni même sur la popularité des plats : elles sont aussi basées sur l’heure de la journée, la météo, les fêtes et événements, la géolocalisation du restaurant, etc. « Au niveau du client, ça permet d’avoir un menu plus ciblé. Pour le restaurateur, s’il offre une expérience qui se démarque des autres, comme notre système de recommandations par exemple, cela permet d’avoir des clients qui reviennent, mais aussi qui achètent davantage », explique René-Pier Plourde.

Pour mettre en place le projet, UEAT a travaillé en étroite collaboration avec le CRIM. Pendant près d’un an et demi, les deux équipes ont mis au point une preuve de concept : l’idée était de voir si les algorithmes de l’intelligence artificielle pouvaient permettre de personnaliser les recommandations du système. « L’équipe de UEAT est venue avec des besoins et des idées qu’elle nous a demandés de valider », explique Michel Savard. « En collaborant avec le CRIM, la première chose était de savoir si notre projet était porteur. La réponse était "oui", bien que très ambitieux, mais ça nous a permis d’aller de l’avant », ajoute René-Pier Plourde.

« Le CRIM nous a fait faire un bond de trois ans. » René-Pierre Plourde, UEAT

L’intelligence artificielle dans le système pensé par UEAT est utilisée pour faire des corrélations entre des différentes données. « Avec l’intelligence artificielle choisie, nous avons la possibilité de prendre en compte le contexte de la transaction, et non seulement l’historique d’un usager. Le CRIM a fait une recherche de la littérature et a choisi une méthode qui permet d’ajouter le contexte par-dessus celle des systèmes de recommandations habituels », explique Michel Savard. Les algorithmes permettent donc de parvenir à un produit qui s’adapte aux réalités et besoins de tous les restaurateurs, peu importe leur type de cuisine, leur géographie, leurs menus, etc. C’est un large marché qui s’ouvre ainsi pour UEAT.

Michel Savard (CRIM). Photo : CRIM.

L’objectif du CRIM étant le transfert de connaissances, les scientifiques des données ont choisi un modèle modulaire permettant à UEAT d’avoir un produit adapté et adaptable. « La compréhension de ce qui se passe dans le modèle a permis à UEAT d’imaginer d’autres endroits dans leur compagnie où ils pourraient se servir de cette technologie ou de ces méthodes », explique Michel Savard. Pour le scientifique des données sénior, l’expertise du CRIM est une sorte de pollinisation : elle aide les entreprises à évoluer de manière indépendante par la suite. « Le CRIM nous a fait faire un bond de trois ans, parce qu’on a pu calquer sa méthodologie », confirme René-Pier Plourde.

En 2020-2021, UEAT poursuivra son développement avec la mise en place d’un nouveau projet, différent du système de recommandations contextualisé dont nous venons de parler. Ce nouveau projet fera sans doute encore l’objet d’une collaboration avec le CRIM, dans la mesure où la première collaboration a comblé les espérances de chacun. « Même mode de fonctionnement, même type de mandat, mais nous allons nous concentrer sur des objectifs de rétention des clients et de ciblage d’offres promotionnelles », confie Michel Savard. Encore une fois, l’enjeu est commun à de nombreux entrepreneurs. Le nouveau projet de UEAT devrait donc avoir une application aussi large que le premier.

 

Lire l'article sur Le Lien Multimédia rédigé par Oriane Morriet [8 août 2020]

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