RapidBar : Décodage et association d’ingrédients des recettes culinaires et algorithme de prédiction des commandes d’ingrédients

Dans le secteur compétitif de la restauration, une bonne gestion des stocks d’ingrédients est cruciale pour le succès d’un restaurant. Le projet RapidBar a été conçu dans cette perspective, avec l’objectif de mettre en place
un système technologique avancé pour révolutionner la façon dont les inventaires sont gérés dans les restaurants, bars et hôtels.
Le projet RapidBar se concentre sur deux buts essentiels. Premièrement, il cherche à incorporer les données de recettes en développant un système d’importation normalisé, apte à intégrer et uniformiser différents formats de
données de recettes fournies par les clients. Ceci devrait être rendu possible grâce à l’exploitation d’outils avancés de traitement du langage naturel pour assurer une correspondance exacte entre les ingrédients des recettes et
ceux des bases de données, ou au moins faciliter leur intégration. Deuxièmement, il vise à prédire les besoins en ingrédients en utilisant des modèles prédictifs pour estimer les exigences futures basées sur les tendances de
ventes, les variations saisonnières et les événements ayant un impact sur la consommation.

Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Richard Khoury

Student:

Partner:

Logiciel RapidBar

Discipline:

Computer science

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Université Laval

Program: