L’industrie de la restauration est confrontée à d’importants défis en matière de main-d’œuvre, de contrôle de la qualité et de durabilité, exacerbés par la pandémie. Selon NSF International, une organisation de test et de certification de produits, plus de la moitié des responsables de restaurants à service rapide (QSR) ont trouvé que le roulement du personnel était un problème pour leur entreprise, 20 % déclarant que cela avait le plus grand impact négatif sur les opérations au sein de la passé plusieurs mois. Un responsable et un employé sur 10 ont admis à NSF dans une enquête de février que, confrontés à des volumes de commandes élevés, ils avaient récemment sauté des cycles de nettoyage automatiques ou ignoré des messages d’erreur sur l’équipement.
Ingo Stork-Wersborg affirme que son entreprise, PreciTaste, a la solution, l’ingrédient clé étant l’IA. PreciTaste vend un service qui surveille la qualité des aliments dans les cuisines à service rapide, prédit la demande et l’offre pour faire des recommandations de préparation de commande aux travailleurs.
PreciTaste a été amorcé jusqu’à aujourd’hui, ce qui marque la clôture de la série A de 24 millions de dollars de la startup. Melitas Ventures et Cleveland Avenue LLC ont codirigé la tranche avec la participation d’investisseurs, dont les PDG de Burger King et McDonald’s et Enlightened Hospitality Investments, le fonds cofondé par le PDG de Shake Shack, Danny Meyer.
« La pandémie a accru le besoin d’optimisation numérique dans l’espace QSR. Alors que d’autres industries connaissent un ralentissement, les opérateurs de services alimentaires continuent de se concentrer sur les solutions numériques pour créer des efficacités de cuisine, ce qui est un facteur majeur pour garantir notre… financement », a déclaré Stork-Wersborg à TechCrunch. « Pour un opérateur QSR, PreciTaste est une plate-forme établie pour une cuisson précise et basée sur la demande. Il maximise l’efficacité, améliore la qualité et réduit le gaspillage alimentaire grâce à son système exclusif de gestion de cuisine «toujours actif». Il a été prouvé que la technologie réduit les frais généraux et le gaspillage alimentaire en demandant aux équipes de ne cuisiner que la quantité dont elles ont besoin et est hautement évolutive.
Crédits image : PréciTaste
Stork-Wersborg a cofondé PreciTaste il y a plus de dix ans avec sa femme, Laura, en s’appuyant sur une technologie développée à l’origine à l’Université technique de Munich. L’entreprise a commencé sous le nom de PreciBake, se concentrant sur l’automatisation des processus de cuisson dans les fours commerciaux.
Le produit phare actuel de PreciTaste est conçu pour gérer un plus large éventail de tâches, comme le nombre de hamburgers à préparer avant une ruée vers le déjeuner. Tout d’abord, le système prédit la demande en surveillant le trafic du magasin (via des caméras), les systèmes de point de vente et l’inventaire disponible. Ensuite, il utilise des caméras supplémentaires dans la cuisine pour vérifier l’approvisionnement et décider de la quantité de nourriture à cuisiner.
Des suggestions (par exemple, « faire griller deux galettes de hamburger », « cuire du pain pendant 40 minutes à 375 degrés ») sont transmises aux équipages via des écrans tactiles. Ils verront également des alertes si les commandes sont inexactes, selon qu’un opérateur QSR décide d’activer ou non la fonctionnalité. Les gestionnaires peuvent surveiller les opérations d’un ou plusieurs restaurants à distance sur le back-end.
Stork-Wersborg affirme que PreciTaste peut éliminer une quantité substantielle – 85% – de déchets alimentaires au point de vente, une affirmation susceptible de susciter l’intérêt des clients potentiels des restaurants. Poussés par l’inflation, les prix des repas à service rapide ont augmenté de 7,3 % en mai, incitant les convives à réduire leurs dépenses. Une enquête récente a révélé que 54 % des consommateurs aux États-Unis dînent moins souvent au restaurant, tandis que 33 % choisissent de « réduire » leur sélection de restaurants.
Crédits image : PréciTaste
Mais les systèmes d’IA ne sont aussi précis que les données utilisées pour les entraîner. Malheureusement, Stork-Wersborg a refusé de dire quels échantillons ont été utilisés pour former les algorithmes de PreciTaste, ainsi que si le système fonctionne aussi bien sur différents types d’installations alimentaires et de cuisine.
« PreciTaste utilise une augmentation de données propriétaire [machine] méthodes d’apprentissage basées sur sa vaste bibliothèque de données de services alimentaires à croissance rapide, qui ajoute des données d’image des 19 000 repas préparés toutes les cinq minutes que nous suivons actuellement, pour offrir à nos clients une vision par ordinateur qui fonctionne à grande échelle et dans plusieurs régions », Stork-Wersborg a dit. « Pour que sa vision par ordinateur fonctionne dans n’importe quelle cuisine, y compris dans des environnements ou des situations inconnues, PreciTaste utilise ses données croissantes de simulation d’opérations alimentaires dans son pipeline d’apprentissage automatique pour augmenter la robustesse, qui comprend des données de différents niveaux de gras, de rapports d’aspect, d’outils de cuisine (y compris gants), occlusions et plus encore.
Interrogé sur un autre sujet brûlant – la confidentialité – Stork-Wersborg a déclaré que les données de la caméra sont « dans la plupart des cas » supprimées immédiatement. Un concurrent de PreciTaste, Agot AI, a été décrit de manière peu flatteuse par certaines publications comme une tenue de « surveillance ».
« PreciTaste propose une solution d’IA de pointe hors ligne. En tant que tel, nous avons un contrôle total sur ce qu’il advient des données des clients et pouvons répondre à leurs besoins de protection des données et à leurs politiques de conservation des données », a déclaré Stork-Wersborg. « Comme la formation et l’optimisation de nos modèles nécessitent des ressources de calcul indisponibles à la périphérie, certaines données sont anonymisées et téléchargées sur nos serveurs. La plupart des données sont analysées à la périphérie et, dans la plupart des cas, supprimées immédiatement. »
Stork-Wersborg indique que le système de surveillance de la préparation de PreciTaste est désormais installé dans plus de 1 500 emplacements, y compris dans une «liste croissante» de restaurants décontractés rapides basés aux États-Unis. (Il ne nommerait pas de marques.) Mais l’entreprise pourrait être confrontée à une croissance future difficile, compte tenu de la concurrence de Dragontail Systems, Leanpath, Winnow, Miso Robotics et Agot susmentionné.
Stork-Wersborg a fait valoir que la supériorité technologique est le facteur de différence de PreciTaste.
Crédits image : PréciTaste
« Le système collecte des données qui non seulement aident les restaurants à fonctionner plus efficacement, mais permettent également à la direction de vérifier que les procédures opérationnelles sont suivies, même si aucune direction n’est sur place. En tant que tel, il supprime un angle mort et fournit à la direction de haut niveau des chiffres auparavant indisponibles sur lesquels fonder ses décisions », a déclaré Stork-Wersborg. « PreciTaste propose une solution de gestion de cuisine IA combinant vision par ordinateur avancée et apprentissage en profondeur. »
PreciTaste emploie 98 personnes en Allemagne, en Inde et aux États-Unis et prévoit d’embaucher plus de 25 employés d’ici la fin de l’année.