McDonald's grignote sur le Machine Learning
Le géant de la restauration rapide fait sensation avec l'acquisition de Dynamic Yield. Les spécialistes israéliens de la logique décisionnelle doivent rendre l'expérience d'achat plus proche du client. Une technologie à 300 millions qui veut mettre à jour le business des restaurants.
30 degrés à l'ombre, je fais la queue au drive-in dans ma Peugeot 207 non climatisée. Alors que j'essuie la sueur de mon front, je remarque le panneau publicitaire lumineux. Il y a trois jours à peine, il ne mentionnait ni McFlurry ni Sundae. "Dans les deux cas", me dis-je, "une glace ne ferait vraiment pas de mal maintenant", mais l'écran numérique ne me quitte pas. Ce mardi-là, 72 heures avant ma dernière visite, le thermomètre affichait un frais 16 degrés et il pleuvait. Le tableau d'affichage réagit-il vraiment à la météo ? Oui, grâce à l'apprentissage automatique
Enfin, c'est mon tour. Dès que la voix déformée du haut-parleur me demande ce que je veux comme menu, je m'incline et ajoute deux McFlurry - la chaleur est insupportable. À part ça, ils sont délicieux. Je dévore la glace avec plaisir. Les quelques francs supplémentaires que je n'aurais pas voulu dépenser ne sont pas si difficiles à avaler.
Un membre du personnel qui sait tout
Ce qui ne pèse guère sur mon budget conforte la bonne affaire de la chaîne de restauration rapide. Avec près de six milliards de revenus nets pour la seule année 2018, les 300 millions de dollars ne creusent pas non plus un gros trou dans la trésorerie de McDonald's. Pourtant, cet investissement est essentiel pour les Américains - comme les McFlurrys le sont pour moi.
Dans le machine learning, un système reconnaît certains modèles et lois dans les données qui l'alimentent. Il ne se contente pas de mémoriser des exemples de comportement, mais les relie entre eux et en tire des conclusions. Il est même possible de compléter des données manquantes ou de faire des prévisions. Grâce à des algorithmes, la machine apprend une fonction particulière - dans le cas de l'apprentissage supervisé - ou des modèles entiers - dans le cas de l'apprentissage non supervisé - qui permettent ensuite de faire des prédictions et de tirer des conclusions sur un comportement attendu.
Une fois le big data, avec des frites et du coca sans glace
Chez McDonald's, la technologie de Tel-Aviv devrait d'abord être utilisée sur les panneaux publicitaires des drive-in. Le logiciel prend en compte des facteurs tels que la météo, l'heure, les événements locaux, les embouteillages devant le restaurant et sur les routes à proximité, les produits actuellement populaires et même le menu que vous avez choisi. Cela permet d'adapter les annonces à toutes ces influences et de les optimiser pour le client - comme le montre l'exemple ci-dessus avec la chaleur et les glaces. D'autres exemples sont des suggestions de menus à préparer plus rapidement dès que la file d'attente devant le drive-in devient trop longue, ou des offres de petit-déjeuner aux heures de pointe le matin.
Investir dans ce type de technologies n'est pas une nouveauté pour McDonald's : l'année dernière déjà, la chaîne de restaurants a testé cette branche de l'IA - Artificial Intelligence - de Dynamic Yield dans quelques restaurants. Dans les trois prochains mois, Daniel Henry, vice-président et CIO de McDonald's, souhaite que plus de 1 000 établissements soient équipés de la nouvelle acquisition israélienne. Une fois ce déploiement terminé, les 14 000 restaurants américains devraient progressivement utiliser le Machine Learning. Une expansion dans d'autres pays est également envisagée. Outre les drive-in, les distributeurs automatiques et l'application seront mis à niveau ultérieurement. Une extension au secteur de la cuisine n'est même pas exclue dans le cadre d'une amélioration de l'efficacité, selon Henry.
"La technologie est un élément essentiel de notre plan de croissance Velocity, qui consiste à améliorer l'expérience de nos clients en leur offrant une plus grande commodité à leurs conditions. Avec cette acquisition, nous augmentons à la fois notre capacité à accroître le rôle que la technologie et les données joueront dans notre avenir et la vitesse à laquelle nous serons en mesure de mettre en œuvre notre vision de créer des expériences plus personnalisées pour nos clients" Steve Easterbrook, PDG de McDonald's, à propos de l'acquisition de Dynamic Yield
.
Dynamic Yield continuera à fonctionner comme une entreprise indépendante après la bonne affaire. Les gros clients existants comme IKEA, Sephora et Urban Outfitters peuvent respirer. Néanmoins, les Israéliens se concentreront principalement sur la société mère, car le potentiel de leur technologie y est plus important que nulle part ailleurs. Selon Henry, McDonald's pourrait également utiliser ce logiciel pour passer à l'étape suivante de l'expérience client unique : la reconnaissance des plaques d'immatriculation. Ainsi, les soldes ne s'adaptent pas seulement à la météo, mais aussi à vos envies et besoins personnels.
Un retour vers le futur
Chez McDonald's, rien ne se fait sans arrière-pensée. Le déménagement du siège social dans le quartier animé de West Town, à Chicago, vise à attirer les jeunes talents. Depuis qu'Easterbrook dirige le magasin, McDonald's a également misé sur la technologie : c'est à lui que l'on doit la propre application mondiale ainsi que le partenariat avec Uber Eats. Les panneaux publicitaires et d'affichage numérisés sont également à son actif. En soi, il ne s'agit pas d'un bond en avant. Mais comme il s'agit de McDonald's, et donc d'une chaîne de restauration rapide, ce sont des mesures courageuses. Je pense qu'elles sont coûteuses, mais qu'elles porteront leurs fruits.
Je pense que l'IA, le Machine Learning et le Big Data vont continuer à changer et à révolutionner le secteur de la restauration. Vous n'aurez bientôt plus besoin d'exprimer vos souhaits particuliers à chaque commande. Les préférences végétariennes, sans lactose, végétaliennes ou casher ne seront plus lues sur vos lèvres par le serveur, mais sur sa tablette. Bientôt, votre menu sera en route vers votre table, alors qu'on vous prendra encore votre veste à l'accueil.
Que le secteur de la restauration prenne bientôt le train du big data pour fouler aux pieds la protection des données et de ma vie privée ne me dérange pas. Je n'ai pas le temps de m'en inquiéter : ma pizza hawaïenne est déjà dans mon assiette et n'attend que d'être consommée. Quand j'ai faim, je me fous de mes données - c'est ce que veut Maslow dans sa Pyramide des besoins.
Quel est mon intérêt personnel dans tout cela ? Par exemple, depuis mon enfance, je ne suis pas fan des cornichons, surtout lorsqu'ils sont chauds. Si mon prochain Big Mac ne contient pas de cornichons, je sais maintenant que c'est tout sauf un hasard.
Et c'est très bien ainsi.
Quand je ne suis pas en train de me bourrer de sucreries, vous me trouverez dans un gymnase: je suis joueur et entraîneur passionné d’unihockey. Quand il fait mauvais, je bidouille mon PC assemblé par mes soins, des robots et autres jouets électriques. La musique m’accompagne de partout. Les sorties VTT en montagne et les sessions de ski de fond intenses font aussi partie de mes loisirs.