Cet exemple permet de comprendre la démarche réalisée et l’intérêt pour un chef d’entreprise d’avoir recours aux outils qu’offre l’IA pour son business. Avec cet article vous verrez comment j’ai pu identifier des pistes pour que Mario rebooste sa pizzeria.

L’importance de l’entretien avec le dirigeant de la PME

Mario m’a communiqué les chiffres mensuels de sa pizzeria, un excellent point de départ pour notre analyse. En possession du nombre de livraisons de pizzas, nous avons pu identifier des tendances claires. L’impact de la période de confinement se fait nettement sentir en 2020 ainsi que des variations saisonnières qui méritent une étude approfondie.

Lors de mon entretien, Mario m’a également évoqué l’influence de la diffusion des matchs de foot à la télévision et de la météo sur le nombre de pizzas commandées. Ce sont donc des données que je vais utiliser dans mon analyse. J’ajouterai également les jours fériés et périodes de vacances scolaires, ainsi que les dates importantes des évènements sportifs.

En combinant ces différents facteurs de manière holistique, j’espère pouvoir comprendre les habitudes de commande des clients de la pizzeria.
A ce stade, pour aller plus loin, j’ai besoin d’un peu plus d’informations.

Rentrons plus profondément dans la pizzeria

Afin d’affiner mon analyse, j’ai demandé à Mario de me fournir les résultats quotidiens de sa caisse. Bien que nous n’ayons pas accès aux heures exactes des commandes ou des livraisons, le nombre quotidien de pizzas livrées reste une donnée fondamentale pour notre étude.

Ces données quotidiennes sont essentielles pour construire une compréhension plus nuancée de la dynamique de l’entreprise. Elles offrent une vision plus précise des périodes de forte demande et peuvent aider à identifier ou confirmer le comportement des consommateurs ou des influences externes sur les ventes.

Mesurons l’impact des évènements sur les commandes

Pour cela nous allons commencer par réaliser une matrice de corrélation :

Nous constatons que certaines de nos hypothèses semblent se confirmer, les commandes de pizzas sont nettement corrélées à la hausse (rouge) avec les données que nous analysons. Nous voyons que le jour de la semaine, la pluie ou les matchs de foot, particulièrement ceux du PSG, méritent une plus grande attention. Mais nous voyons également que les vacances ou la saint Valentin pourraient influencer à la baisse les commandes.
Par ailleurs, les températures ont une corrélation inversée (en bleu), ce qui signifie que plus la température extérieure est froide, plus les clients ont tendance à se faire livrer des pizzas.
A l’inverse certains évènements ne semblent pas liés comme, par exemple, les matchs de rugby ou de tennis.

Je vous ajoute ici quelques analyses supplémentaires dont le but est de confirmer nos constats précédents :

Identification de la perte du chiffre d’affaire de l’entreprise

Reprenons notre analyse. Il est clair que la période de COVID-19 est particulière, aussi, pour la suite de mon analyse j’exclurai toutes les données antérieures à mars 2021. Les autres années suivent une tendance commune ce qui sera très intéressant pour la suite. Par contre, on voit bien que la courbe bleue est en dessous des autres dès juin 2023. Étant donné que je souhaite en savoir plus sur cette partie atypique, je l’exclurai aussi pour la phase d’entrainement qui va suivre. Nous y reviendrons plus tard.

Entrainement de notre réseau de neurones

Après avoir soigneusement sélectionné et préparé nos données, l’étape suivante consiste à utiliser un réseau de neurones pour l’entrainement de notre modèle. Le choix de cette technologie s’inscrit dans notre volonté d’exploiter le potentiel du deep learning afin de créer un modèle capable de prédire les ventes de pizzas en fonctions des évènements du calendrier. Pour en savoir plus sur le modèle technique utilisé, l’entrainement et son évaluation, je vous invite à lire l’article suivant : Réseau de neurones avec modèle d’attention.

Une fois le modèle entrainé, nous le validons sur une période et constatons que le modèle arrive à estimer le nombre de pizzas qui seront à livrer pour une période. Évidement ce n’est pas parfait, mais les grandes tendances sont respectées.

Quelle est la cause de la perte du chiffre d’affaire de l’entreprise ?

Pour identifier plus précisément l’origine du changement dans les habitudes de commande, je vais utiliser notre modèle pré-entrainé sur la période de perte de chiffre d’affaire. Cette phase s’appelle l’inférence.

Sur les périodes récentes, je constate que les prévisions de notre modèle ne fonctionnent plus, l’écart devient significatif, et chose surprenante, seulement les mardis et les jeudis !

Je vais devoir confirmer cette déviation, pour cela je vais utiliser une carte de chaleur calendaire ( heatmap calendar).

En examinant cette cartographie, une tendance claire émerge : à partir de mai 2023, il y a une modification notable dans le profil des commandes, en particulier les mardis et jeudis. Cette constatation est cruciale car elle montre que le changement de comportement des clients n’est pas seulement une fluctuation temporaire, mais plutôt une évolution durable qui commence à ce moment précis. J’en alerte Mario, le propriétaire du restaurant !

Retour sur le terrain pour comprendre la cause.

Cette évolution suggère que certains facteurs, peut-être inattendus ou nouveaux, ont commencé à influencer les commandes. Ces facteurs pourraient inclure des changements dans la concurrence locale, des modifications des habitudes des consommateurs.

Lors d’une enquête auprès des clients de la pizzeria et l’analyse de la concurrence : une pizzeria concurrente, située dans une ville voisine, a mis en place une stratégie de réduction des prix spécifiquement les mardis et jeudis !

Cette découverte est particulièrement révélatrice. Elle explique non seulement la baisse des commandes les mardis et jeudis chez Mario, mais souligne aussi l’importance d’une veille concurrentielle active.

Les constats

Nous avons constaté et confirmé que :

• les pertes du nombre de commandes ont lieu les mardis et jeudis en raison d’une promotion chez un concurrent
• les passionnés de Football et particulièrement les supporters du PSG et de l’équipe de France commandent lors des matchs
• les autres sports ont une influence marginale sur le nombre de commandes
• les veilles de jours fériés et jours fériés et weekend sont des moments privilégiés pour les commandes
• les saisons et la météo influencent le nombre de commandes

Et en prime, nous avons maintenant un modèle capable de prédire le nombre de pizzas qui seront à livrer !

Solutions pour Booster les ventes et optimiser les dépenses du restaurant

Plan d’actions entreprises pour réagir face à cette nouvelle donne.

1. Programme de fidélisation et promotions ciblées : Répondant à la promotion de ses concurrents, Mario lance un programme de fidélité attractif, offrant des avantages les mardis et jeudis. Il capitalise également sur la passion de ses clients pour le football en distribuant des flyers les jours de matchs du PSG et de l’équipe de France.
2. Optimisation de l’équipe de livraison : En se basant sur les prédictions, Mario réorganise son équipe de livraison pour assurer une couverture optimale, réduisant l’attente des clients et les frais de livraison.
3. Gestion efficace des stocks : Les prédictions permettent à Mario d’acheter la quantité exacte de produits nécessaires, réduisant les pertes et le gaspillage alimentaire et économisant des coûts.
4. Préparation suffisante pour les pics de commandes : Les soirs de forte demande, Mario s’assure d’avoir suffisamment de pâtes à pizza et ingrédients pour éviter toute rupture de stock.

Mario, le restaurateur gagne sur tous les tableaux :

1. Récupération des parts de marché : Le programme de fidélité et la stratégie de marketing ciblée devraient aider Mario à regagner des parts de marché perdues face à la concurrence.
2. Communication plus efficace : En distribuant des flyers uniquement les jours de match ou avant les jours fériés, Mario optimise ses dépenses de communication.
3. Amélioration des marges et croissance potentielle : Les gains anticipés de ces stratégies devraient non seulement sécuriser l’avenir de la pizzeria, mais aussi potentiellement permettre l’embauche de nouveaux livreurs les soirs de match.

Cerise sur le gâteau :

Planification des Congés : Le modèle prédictif offre la possibilité d’anticiper les besoins en personnel, permettant aux livreurs et cuisiniers de planifier leurs congés plus efficacement, améliorant ainsi le moral de l’équipe !

En exploitant les capacités prédictives de l’IA, la pizzeria de Mario se transforme en une entreprise plus réactive, efficiente et adaptée aux fluctuations du marché. Ces améliorations opérationnelles ne se traduisent pas seulement par une réduction des coûts, mais aussi par une meilleure expérience client, ce qui est essentiel pour la croissance et la pérennité de l’entreprise.

Et maintenant ?

L’expérience a également été une révélation pour Mario quant à la valeur de l’analyse de données dans la gestion de son entreprise.

Fort de ce nouvel élan, nous envisageons d’explorer d’autres pistes. Notre prochaine étape consistera à analyser les préférences et les habitudes des clients. L’objectif sera d’adapter la carte de la pizzeria pour mieux répondre aux goûts et besoins de sa clientèle pour les périodes estivales.

Nous allons également créer un outil qui ira, chaque jour, vérifier automatiquement sur internet les nouvelles promotions chez la concurrence: Pizzerias mais également tous les restaurants du secteur.

Cette aventure dans le monde de l’analyse de données et du deep learning ouvre un champ de possibilités pour la pizzeria de Mario. En se basant sur des données concrètes et des analyses prédictives, Mario est bien armé pour faire face aux défis du marché et saisir les opportunités de croissance.

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Les principes de base de l’IA évolutive

• a. L’évolution naturelle et la sélection
  L’évolution naturelle est un processus fondamental qui façonne la diversité et l’adaptation des espèces dans le monde vivant. Elle repose sur trois mécanismes clés : la variation, la sélection et l’hérédité. Les organismes présentent des variations génétiques au sein d’une population, et ces différences peuvent influencer leur capacité à survivre et à se reproduire. Ceux qui sont mieux adaptés à leur environnement sont plus susceptibles de transmettre leurs gènes à la génération suivante, conduisant ainsi à une sélection naturelle.
  
  La sélection naturelle est donc le mécanisme par lequel les individus les mieux adaptés à leur environnement ont une probabilité plus élevée de se reproduire et de transmettre leurs caractéristiques à la descendance. Au fil du temps, ces caractéristiques favorables s’accumulent dans la population, tandis que les caractéristiques moins adaptées disparaissent progressivement. Ce processus d’adaptation et d’évolution continue façonne la diversité et la complexité des espèces que nous observons aujourd’hui.
  
  L’intelligence artificielle évolutive s’inspire de ces principes pour développer des algorithmes et des systèmes d’apprentissage capables de s’adapter et de s’améliorer au fil du temps. En imitant les processus d’évolution naturelle, les algorithmes évolutionnaires cherchent à optimiser les solutions à des problèmes complexes en sélectionnant, en combinant et en modifiant les éléments les plus performants dans une population de candidats.
  

• Techniques et algorithmes clés de l’Evolutionary AI
  
  • Les algorithmes évolutionnaires (EA) sont une famille d’algorithmes d’optimisation inspirés des processus évolutifs naturels. Ils fonctionnent sur des populations d’individus, qui représentent des solutions potentielles à un problème donné. Les EA explorent l’espace des solutions en appliquant des opérateurs évolutifs tels que la sélection, la mutation et la recombinaison.
    wiki sur les algorithmes évolutionnaires
  • Algorithmes génétiques (GA) : Les algorithmes génétiques sont un type d’EA qui manipulent des représentations codées des solutions, souvent sous forme de chaînes binaires ou symboliques. Les GA appliquent des opérateurs de sélection, de croisement (recombinaison) et de mutation pour générer de nouvelles solutions à chaque génération. Les solutions sont évaluées en fonction de leur « fitness », qui mesure leur performance par rapport au problème à résoudre.
  • Stratégies d’évolution (ES) : Les stratégies d’évolution sont un autre type d’EA qui se concentrent sur l’optimisation des solutions dans un espace de recherche continu. Les ES utilisent des représentations numériques des solutions et appliquent des opérateurs de mutation et de sélection pour explorer l’espace des solutions. Les ES se distinguent des GA par leur utilisation d’opérateurs de mutation adaptatifs, qui ajustent l’amplitude de la mutation en fonction de la performance des solutions.
  • Programmation génétique (GP) : La programmation génétique est une technique d’EA qui manipule des représentations de programmes informatiques, souvent sous forme d’arbres syntaxiques ou de graphes. La GP applique des opérateurs de croisement et de mutation pour générer de nouveaux programmes, qui sont évalués en fonction de leur performance sur un ensemble de tests ou de tâches. La GP peut être utilisée pour évoluer des solutions sous forme de fonctions, de règles, de modèles ou d’autres structures de données complexes.
  • Algorithmes d’estimation de distribution (EDA) : Les algorithmes d’estimation de distribution sont un type d’EA qui modélisent la distribution des solutions dans l’espace de recherche. Les EDA utilisent des méthodes statistiques pour estimer la distribution des solutions de haute qualité et générer de nouvelles solutions en échantillonnant à partir de cette distribution. Les EDA peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d’optimisation discrets ou continus et peuvent être combinés avec d’autres techniques d’EA pour créer des approches hybrides.
  • Ces algorithmes évolutionnaires offrent différentes approches pour explorer l’espace des solutions et résoudre des problèmes d’optimisation et d’apprentissage automatique. En fonction du type de problème et des contraintes spécifiques, un algorithme évolutionnaire particulier peut être plus adapté pour obtenir des solutions optimales ou quasi-optimales.
    
• Applications de l’Evolutionary AI
  • a. Optimisation
    Les algorithmes évolutionnaires sont souvent utilisés pour optimiser des fonctions complexes et des espaces de recherche. Ils permettent d’explorer de manière plus efficace des espaces de solutions possibles et de trouver des solutions optimales ou quasi-optimales.
    
  • b. Apprentissage automatique
    L’Evolutionary AI peut être utilisée pour optimiser les architectures de réseaux de neurones, les hyperparamètres et les fonctions de coût. Cela peut aider à améliorer la performance des modèles d’apprentissage profond et à résoudre des problèmes d’apprentissage plus complexes.
    
  • c. Robotique
    Dans le domaine de la robotique, les algorithmes évolutionnaires sont utilisés pour concevoir des contrôleurs pour des robots autonomes, optimiser leur morphologie et leur comportement, et adapter leur stratégie de mouvement à des environnements changeants.
    
  • d. Conception assistée par ordinateur
    Les techniques d’Evolutionary AI peuvent être appliquées à la conception de circuits électroniques, d’antennes, de matériaux et de structures, en optimisant leurs propriétés et leur performance.
    
  • e. Recherche opérationnelle
    Les problèmes de recherche opérationnelle, tels que la planification, la logistique et la gestion des ressources, peuvent également bénéficier de l’application d’algorithmes évolutionnaires pour trouver des solutions efficaces et optimales.
    
• Études de cas : Exemples concrets d’Evolutionary AI
  • Voici quelques études de cas qui illustrent comment l’intelligence artificielle évolutive a été utilisée pour résoudre des problèmes concrets dans divers domaines :
  • a. Optimisation des hyperparamètres d’un réseau de neurones : L’un des défis dans l’apprentissage profond est de trouver les hyperparamètres optimaux pour un réseau de neurones, tels que les taux d’apprentissage, la taille des lots et les architectures de réseau. Les algorithmes évolutionnaires peuvent être utilisés pour explorer l’espace des hyperparamètres et trouver des configurations qui minimisent l’erreur de validation ou maximisent la performance du modèle. Par exemple, Google a utilisé une approche d’Evolutionary AI appelée AutoML pour optimiser automatiquement les architectures de réseaux de neurones et obtenir des performances de pointe dans plusieurs tâches de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.
  • b. Conception de contrôleurs pour robots autonomes : Les algorithmes évolutionnaires peuvent être utilisés pour concevoir des contrôleurs pour des robots autonomes, tels que des drones, des véhicules sous-marins ou des manipulateurs robotiques. Dans ces applications, l’Evolutionary AI peut être utilisée pour optimiser les paramètres du contrôleur, les topologies de réseau ou les règles de décision pour maximiser la performance, l’efficacité énergétique ou la robustesse du robot. Par exemple, des chercheurs ont utilisé la programmation génétique pour concevoir des contrôleurs de vol pour des drones quadrirotor, permettant une stabilisation et un contrôle précis du mouvement dans des environnements dynamiques.
  • c. Résolution de problèmes de planification et de logistique : Les algorithmes évolutionnaires peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de planification et de logistique, tels que le problème du voyageur de commerce, la planification de la production ou l’optimisation des itinéraires de transport. Dans ces applications, l’Evolutionary AI peut être utilisée pour explorer l’espace des solutions possibles et trouver des plans ou des itinéraires qui minimisent les coûts, les délais ou les risques associés. Par exemple, des chercheurs ont utilisé des algorithmes génétiques pour résoudre des problèmes de planification de la production dans des usines de fabrication, permettant d’optimiser l’utilisation des ressources et de réduire les coûts de production.
  • Ces études de cas montrent que l’Evolutionary AI est une approche puissante et flexible pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines. En exploitant les mécanismes de l’évolution naturelle, les algorithmes évolutionnaires peuvent s’adapter et s’améliorer au fil du temps, offrant des solutions innovantes et performantes pour un large éventail de défis.
    

Défis et perspectives d’avenir

Bien que l’intelligence artificielle évolutive ait montré un potentiel prometteur dans divers domaines, plusieurs défis et perspectives d’avenir subsistent, notamment :

• a. Scalabilité : Les algorithmes évolutionnaires peuvent être coûteux en termes de temps et de ressources de calcul, en particulier pour les problèmes de grande taille ou à haute dimension. Des efforts continus sont déployés pour améliorer la scalabilité et l’efficacité des algorithmes évolutionnaires en exploitant les techniques de parallélisme, les métaheuristiques et les modèles d’apprentissage par transfert.
• b. Hybridation : Combiner les algorithmes évolutionnaires avec d’autres techniques d’apprentissage automatique ou d’optimisation peut offrir des avantages en termes de performance et de robustesse. Les recherches futures devraient explorer davantage les approches hybrides, en tirant parti des forces complémentaires des différentes techniques pour résoudre des problèmes encore plus complexes.
• c. Apprentissage en ligne et adaptatif : L’évolution artificielle a un fort potentiel pour s’adapter aux changements de l’environnement ou aux nouveaux défis en temps réel. Les recherches futures pourraient explorer les mécanismes d’apprentissage en ligne et adaptatif pour les algorithmes évolutionnaires, permettant une meilleure adaptation aux dynamiques environnementales et aux contraintes changeantes.
• d. Interprétabilité et transparence : Les solutions générées par l’intelligence artificielle évolutive peuvent être complexes et difficiles à comprendre pour les humains. Les recherches futures pourraient se concentrer sur l’amélioration de l’interprétabilité et de la transparence des solutions évoluées, en utilisant des techniques d’explication, de visualisation et de simplification pour faciliter la compréhension et la confiance des utilisateurs.
• e. Coévolution et apprentissage collaboratif : L’évolution artificielle offre des opportunités pour explorer la coévolution et l’apprentissage collaboratif entre plusieurs agents ou systèmes. Les recherches futures pourraient étudier les mécanismes de coévolution et de compétition pour développer des systèmes multi-agents plus avancés et plus performants, capables de résoudre des problèmes complexes dans des environnements dynamiques et incertains.
• f. Applications émergentes : L’intelligence artificielle évolutive a un potentiel énorme pour s’attaquer à de nouveaux défis et applications, tels que la conception de matériaux avancés, l’optimisation des réseaux énergétiques ou la personnalisation des traitements médicaux. Les recherches futures devraient explorer ces domaines émergents et développer des algorithmes évolutionnaires spécifiques pour résoudre les problèmes uniques et les contraintes associées à ces applications.

En surmontant ces défis et en explorant ces perspectives d’avenir, l’intelligence artificielle évolutive continuera à se développer et à offrir des solutions innovantes et performantes pour un large éventail de problèmes complexes dans divers domaines.

Un exemple d’utilisation

Un exemple d’utilisation de l’IA évolutive est l’optimisation de la conception d’antennes pour les satellites. La NASA a utilisé des algorithmes évolutionnaires pour concevoir une antenne pour le satellite ST5 (Space Technology 5).

L’objectif était de créer une antenne légère, compacte et efficace, capable de maintenir une communication robuste avec la Terre dans diverses conditions spatiales. Les ingénieurs ont utilisé des algorithmes génétiques pour explorer l’espace des conceptions possibles d’antennes et optimiser leurs formes et dimensions afin de maximiser la performance en termes de gain d’antenne, de largeur de faisceau et d’autres critères.

Le résultat final était une antenne aux formes inhabituelles, mais qui offrait une performance supérieure aux conceptions traditionnelles. Cette antenne évoluée a été lancée avec succès dans l’espace et a démontré une excellente performance en mission, validant ainsi l’efficacité de l’IA évolutive pour la conception d’antennes dans des applications spatiales réelles.

En Bref…

L’intelligence artificielle évolutive offre un potentiel considérable pour améliorer l’efficacité et la performance des algorithmes d’intelligence artificielle et pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines. En comprenant les mécanismes, les techniques et les applications de l’Evolutionary AI, nous pouvons exploiter pleinement son potentiel pour créer des solutions innovantes et performantes.

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