🧠 Séance – L’IA prédictive

Anticiper et piloter l’activité en restauration collective

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🎯 Objectifs du sujet

Ce sujet a pour objectif d’amener les étudiants à :

• comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle prédictive,
• identifier les grandes familles de modèles mobilisées,
• repérer les outils intégrant des logiques prédictives,
• réfléchir aux usages possibles en restauration collective,
• développer une analyse critique et managériale de la prédiction.

Le travail est réalisé en groupe, en autonomie.

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1. Définir le type d’IA

Vous expliquerez ce que l’on entend par intelligence artificielle prédictive.
Vous préciserez :

• son objectif principal,
• ce qui la distingue des autres types d’IA (générative, agentique, prescriptive),
• le rôle joué par les données passées dans le processus de prédiction.

👉 Après avoir répondu à l’ensemble de ces questions, synthétisez en donnant votre définition en 3 à 5 phrases, rédigées avec vos propres mots.

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2. Explorer les principaux modèles et algorithmes de l’IA prédictive

Vous identifierez et présenterez les grandes familles de modèles utilisés en IA prédictive.

Il ne s’agit pas d’entrer dans les mathématiques, mais de :

• comprendre la logique générale des modèles,
• distinguer les approches statistiques et celles relevant du machine learning,
• préciser dans quels contextes ces modèles sont mobilisés.

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3. Identifier les outils d’IA prédictive

Vous rechercherez et présenterez des outils intégrant de l’IA prédictive, utilisés dans les domaines suivants :

• pilotage de l’activité,
• prévision de la demande,
• gestion des stocks,
• analyse de données clients ou convives.

Pour chaque outil, vous indiquerez :

• le type de prédiction réalisée,
• les données mobilisées,
• les bénéfices attendus,
• les limites éventuelles.

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4. Proposer des pistes d’utilisation de l’IA prédictive en restauration collective

Vous proposerez des cas d’usage concrets de l’IA prédictive appliqués à la restauration collective.

Les pistes devront couvrir au minimum :

• des usages opérationnels (production, ressources, organisation),
• des usages liés à la relation convives ou au marketing.

Les propositions devront être réalistes, contextualisées et argumentées.

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5. Synthèse réflexive

Vous rédigerez une synthèse critique permettant de prendre du recul sur l’usage de l’IA prédictive.

Cette synthèse pourra notamment interroger :

• la fiabilité des prédictions,
• la place de l’humain dans la prise de décision,
• les risques managériaux, organisationnels ou éthiques,
• les conditions d’un usage pertinent de la prédiction.

Livrables :

• Un dossier écrit à rendre à la fin du cours par mail
• Un support de présentation orale pour l’examen.

Références

Deloitte : Using AI in predictive maintenance to forecast the future