TechnologiesVous avez plus de 4 500 clients dans la foodtech. Quels sont les principaux « pain points » que vos logiciels permettent d'adresser ?
Valentin Pignolet, Co-fondateur d' Inpulse
VP - Le premier enjeu, c'est la maîtrise de la marge. Dans la restauration et la boulangerie, les achats de matières premières représentent un poste de dépenses majeur. Pourtant, pendant longtemps, les commandes, les inventaires et le suivi du coût matière ont été gérés sur papier, sur Excel ou à l'intuition des managers. Cela crée des erreurs, un manque de visibilité et des difficultés à piloter un réseau de manière homogène.
Concrètement, une mauvaise prévision peut entraîner une rupture, un surstock, du gaspillage ou une immobilisation de trésorerie inutile. À l'inverse, une commande plus juste permet de protéger la marge, de réduire le gaspillage et de faire gagner du temps aux équipes opérationnelles.
Inpulse centralise les données de ventes, les fiches recettes, les stocks, les commandes et les informations fournisseurs. La plateforme permet ensuite de prévoir l'activité, de recommander les quantités à commander, de simplifier les inventaires et de comparer en temps réel le coût matière théorique et le coût matière réel. L'objectif est de donner aux équipes terrain un outil simple à utiliser, tout en offrant au siège une vision fiable et consolidée de la performance du réseau.
Au-delà de la performance financière, il y a également un enjeu de transmission du savoir-faire. Dans un réseau de restaurants ou de boulangeries, il faut pouvoir faire appliquer les mêmes standards dans chaque point de vente, quel que soit le niveau d'expérience du manager ou du franchisé. C'est là que la digitalisation et l'IA apportent une vraie valeur. Certains de nos clients constatent ainsi des gains de l'ordre de 2 à 5 points de marge, selon leur situation de départ et leur niveau de maturité opérationnelle.
Concrètement, une mauvaise prévision peut entraîner une rupture, un surstock, du gaspillage ou une immobilisation de trésorerie inutile. À l'inverse, une commande plus juste permet de protéger la marge, de réduire le gaspillage et de faire gagner du temps aux équipes opérationnelles.
Inpulse centralise les données de ventes, les fiches recettes, les stocks, les commandes et les informations fournisseurs. La plateforme permet ensuite de prévoir l'activité, de recommander les quantités à commander, de simplifier les inventaires et de comparer en temps réel le coût matière théorique et le coût matière réel. L'objectif est de donner aux équipes terrain un outil simple à utiliser, tout en offrant au siège une vision fiable et consolidée de la performance du réseau.
Au-delà de la performance financière, il y a également un enjeu de transmission du savoir-faire. Dans un réseau de restaurants ou de boulangeries, il faut pouvoir faire appliquer les mêmes standards dans chaque point de vente, quel que soit le niveau d'expérience du manager ou du franchisé. C'est là que la digitalisation et l'IA apportent une vraie valeur. Certains de nos clients constatent ainsi des gains de l'ordre de 2 à 5 points de marge, selon leur situation de départ et leur niveau de maturité opérationnelle.
Votre logiciel automatise la gestion des stocks, des inventaires et des commandes. Comptez-vous également prendre le virage de l'IA « agentique » et offrir des solutions toujours plus autonomes ?
VP - Oui, c'est déjà le cas avec notre Agent IA. Nous avons développé un agent directement connecté aux données Inpulse, capable de répondre aux questions des utilisateurs, de produire des analyses et des visualisations, mais aussi d'aider à comprendre les écarts de consommation ou à identifier certaines anomalies.
Notre approche de l'IA agentique ne se limite pas à un assistant conversationnel. Nous développons également des agents spécialisés dans l'onboarding, capables d'accélérer l'intégration des mercuriales, des fiches recettes et des différents référentiels clients. Ces agents peuvent notamment aider à réaliser les mappings entre les produits, les fournisseurs et les recettes, qui constituent une étape essentielle dans le déploiement de notre solution.
Nous travaillons aussi sur des agents capables de digitaliser des documents réels, comme les factures fournisseurs ou les bons de livraison. L'objectif est de transformer automatiquement ces documents en données structurées, afin de limiter les ressaisies, de fiabiliser les stocks et d'accélérer le rapprochement entre les commandes, les livraisons et les factures.
Nous avançons donc vers une plateforme composée de plusieurs agents spécialisés, chacun intervenant à une étape précise du cycle opérationnel. Nous restons néanmoins très attentifs à la supervision humaine. Dans la restauration, une erreur de quantité, de prix ou de livraison peut avoir un impact direct sur la marge. L'objectif n'est pas de remplacer les équipes, mais de leur faire gagner du temps, de réduire les tâches chronophages et de leur permettre de se concentrer sur les décisions qui nécessitent réellement leur expertise.
Notre approche de l'IA agentique ne se limite pas à un assistant conversationnel. Nous développons également des agents spécialisés dans l'onboarding, capables d'accélérer l'intégration des mercuriales, des fiches recettes et des différents référentiels clients. Ces agents peuvent notamment aider à réaliser les mappings entre les produits, les fournisseurs et les recettes, qui constituent une étape essentielle dans le déploiement de notre solution.
Nous travaillons aussi sur des agents capables de digitaliser des documents réels, comme les factures fournisseurs ou les bons de livraison. L'objectif est de transformer automatiquement ces documents en données structurées, afin de limiter les ressaisies, de fiabiliser les stocks et d'accélérer le rapprochement entre les commandes, les livraisons et les factures.
Nous avançons donc vers une plateforme composée de plusieurs agents spécialisés, chacun intervenant à une étape précise du cycle opérationnel. Nous restons néanmoins très attentifs à la supervision humaine. Dans la restauration, une erreur de quantité, de prix ou de livraison peut avoir un impact direct sur la marge. L'objectif n'est pas de remplacer les équipes, mais de leur faire gagner du temps, de réduire les tâches chronophages et de leur permettre de se concentrer sur les décisions qui nécessitent réellement leur expertise.
Vos clients étaient habitués à recevoir des commandes d'êtres humains. Sont-ils également prêts à traiter les commandes réalisées par les agents IA de leurs propres clients ?
VP - Oui, mais cette transition se fera progressivement. La question n'est pas uniquement de savoir si un agent est capable de générer une commande. Il faut aussi que celle-ci soit exploitable par le fournisseur, qu'elle respecte ses catalogues, ses conditionnements, ses jours de livraison, ses seuils de commande et ses règles commerciales.
Sur ce point, l'écosystème est déjà en train de se structurer. Inpulse permet d'envoyer les commandes par e-mail dans un format standardisé, mais aussi via des connexions EDI lorsque le fournisseur est équipé. Ces connexions permettent de transmettre directement la commande dans le système du fournisseur et, dans certains cas, de récupérer les catalogues, les prix, les disponibilités et les plannings de livraison.
Nous avons donc déjà une partie de la chaîne automatisée. La commande peut être calculée à partir des prévisions de ventes et du niveau de stock, puis transmise directement au fournisseur. Le véritable enjeu est maintenant de passer d'une automatisation de tâches à une orchestration complète du processus, avec des échanges bidirectionnels entre le point de vente, la plateforme et le fournisseur.
Cela suppose une standardisation des données et une interopérabilité plus forte entre les acteurs. Les grands fournisseurs sont déjà engagés dans cette direction, mais tous ne disposent pas encore du même niveau de maturité technologique. C'est pourquoi nous devons conserver plusieurs modes de fonctionnement, de l'EDI à l'e-mail, tout en garantissant une expérience fluide pour les équipes.
À court terme, nous croyons davantage à un modèle d'autonomie supervisée qu'à une automatisation sans contrôle. L'agent prépare et sécurise la commande, vérifie qu'elle est cohérente, peut la transmettre automatiquement lorsqu'elle respecte les règles définies, mais l'humain reste responsable des exceptions et des décisions sensibles. C'est cette combinaison entre automatisation, fiabilité des données et supervision humaine qui permettra de généraliser les commandes réalisées par des agents IA.
Sur ce point, l'écosystème est déjà en train de se structurer. Inpulse permet d'envoyer les commandes par e-mail dans un format standardisé, mais aussi via des connexions EDI lorsque le fournisseur est équipé. Ces connexions permettent de transmettre directement la commande dans le système du fournisseur et, dans certains cas, de récupérer les catalogues, les prix, les disponibilités et les plannings de livraison.
Nous avons donc déjà une partie de la chaîne automatisée. La commande peut être calculée à partir des prévisions de ventes et du niveau de stock, puis transmise directement au fournisseur. Le véritable enjeu est maintenant de passer d'une automatisation de tâches à une orchestration complète du processus, avec des échanges bidirectionnels entre le point de vente, la plateforme et le fournisseur.
Cela suppose une standardisation des données et une interopérabilité plus forte entre les acteurs. Les grands fournisseurs sont déjà engagés dans cette direction, mais tous ne disposent pas encore du même niveau de maturité technologique. C'est pourquoi nous devons conserver plusieurs modes de fonctionnement, de l'EDI à l'e-mail, tout en garantissant une expérience fluide pour les équipes.
À court terme, nous croyons davantage à un modèle d'autonomie supervisée qu'à une automatisation sans contrôle. L'agent prépare et sécurise la commande, vérifie qu'elle est cohérente, peut la transmettre automatiquement lorsqu'elle respecte les règles définies, mais l'humain reste responsable des exceptions et des décisions sensibles. C'est cette combinaison entre automatisation, fiabilité des données et supervision humaine qui permettra de généraliser les commandes réalisées par des agents IA.
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