{"id":3738,"date":"2018-07-20T14:16:33","date_gmt":"2018-07-20T14:16:33","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3738"},"modified":"2020-11-09T10:11:54","modified_gmt":"2020-11-09T10:11:54","slug":"5-uses-of-big-data-in-the-food-industry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/","title":{"rendered":"5 utilisations du Big Data dans l'industrie alimentaire"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f41b2d5f588\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f41b2d5f588\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#1_On-Time_or_Faster_Deliveries\" title=\"1. Livraisons ponctuelles ou plus rapides\">1. Livraisons ponctuelles ou plus rapides<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#2_Sentiment_Analysis\" title=\"2. Analyse des sentiments\">2. Analyse des sentiments<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#3_PR_Stunts_and_Marketing\" title=\"3. Cascades de relations publiques et marketing\">3. Cascades de relations publiques et marketing<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#4_Mobile_Apps_and_Modern_Experiences\" title=\"4. Applications mobiles et exp\u00e9riences modernes\">4. Applications mobiles et exp\u00e9riences modernes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#5_Supply_Chain_Transparency\" title=\"5. Transparence de la cha\u00eene d&#039;approvisionnement\">5. Transparence de la cha\u00eene d'approvisionnement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/#Will_Big_Data_Revolutionize_the_Food_and_Beverage_Industry\" title=\"Le Big Data va-t-il r\u00e9volutionner l&#039;industrie alimentaire et des boissons ?\">Le Big Data va-t-il r\u00e9volutionner l'industrie alimentaire et des boissons ?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Les utilisations du Big data r\u00e9volutionnent les entreprises \u00e0 bien des \u00e9gards en raison de la grande quantit\u00e9 d'informations et de renseignements qu'elles offrent.  Les applications du<a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-analytics\/?utm_source=Blog_BigDataFood\"> donn\u00e9es massives<\/a> dans l'industrie alimentaire sont particuli\u00e8rement int\u00e9ressantes et tr\u00e8s diverses. L'industrie alimentaire est l'un des secteurs les plus<a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/10-innovative-food-science-startups\/\"> industries dynamiques<\/a> aujourd'hui, et les produits doivent continuer \u00e0 \u00e9voluer en m\u00eame temps que l'environnement. <span data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;uses of big data&quot;}\" data-sheets-userformat=\"{&quot;2&quot;:579,&quot;3&quot;:{&quot;1&quot;:0},&quot;4&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:14281427},&quot;9&quot;:1,&quot;12&quot;:0}\">les utilisations du big data et <\/span>les exigences des consommateurs. L'industrie englobe un certain nombre de participants, des producteurs et distributeurs aux \u00e9piciers et restaurants. Les aliments ou les marchandises sont achet\u00e9s, entretenus et exp\u00e9di\u00e9s - parfois conserv\u00e9s - et font ensuite l'objet d'un long voyage avant d'atteindre leur destination finale, qu'il s'agisse du garde-manger d'un consommateur ou des ingr\u00e9dients d'un restaurant gastronomique.<\/p>\n<p>Pendant tout le trajet, la qualit\u00e9 et les sp\u00e9cifications de stockage de ces aliments doivent \u00eatre contr\u00f4l\u00e9es et optimis\u00e9es. Si elles ne le sont pas, cela pourrait signifier une contamination massive, ce qui est mauvais pour la sant\u00e9 publique. Une telle situation a \u00e9galement de graves r\u00e9percussions financi\u00e8res, tant en raison des dommages que peut causer une mauvaise manipulation que de la perte globale de marchandises et de valeur.<\/p>\n<p>Bien s\u00fbr, il existe d'autres fa\u00e7ons dont le big data s'int\u00e8gre dans le secteur de l'alimentation et des boissons. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour suivre les tendances et les pr\u00e9f\u00e9rences des clients, offrir des exp\u00e9riences culinaires plus agr\u00e9ables, am\u00e9liorer le marketing et les promotions, et bien plus encore. Voici quelques-unes des utilisations les plus cr\u00e9atives et innovantes du big data dans le secteur de l'alimentation et des boissons.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_On-Time_or_Faster_Deliveries\"><\/span>1. Livraisons ponctuelles ou plus rapides<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h2><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-3744\" src=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/pexels-photo-417005.jpeg\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"333\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/pexels-photo-417005.jpeg 640w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/pexels-photo-417005-300x200.jpeg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/pexels-photo-417005-300x200@2x.jpeg 600w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/h2>\n<p>La livraison de nourriture, surtout en temps voulu, est une science. Le simple fait d'acheminer une pizza chaude du restaurant \u00e0 la porte d'un client dans les d\u00e9lais impartis implique une tonne de logistique et d'aberrations. Mais les coursiers et les entreprises de livraison n'ont jamais eu \u00e0 leur disposition des technologies aussi avanc\u00e9es .<\/p>\n<p>Les syst\u00e8mes de big data et l'analytique peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour surveiller et mieux comprendre des \u00e9l\u00e9ments tels que le trafic, la m\u00e9t\u00e9o, les climats actuels, les changements d'itin\u00e9raire, les travaux et m\u00eame la distance. Ces informations roulent dans un syst\u00e8me plus \u00e9labor\u00e9 qui calcule le temps n\u00e9cessaire pour se rendre \u00e0 un point de livraison. Les syst\u00e8mes d'IA et d'apprentissage automatique, par exemple, peuvent \u00eatre exploit\u00e9s pour mieux pr\u00e9voir et fournir les d\u00e9lais de livraison.<\/p>\n<p>Le big data est \u00e9galement utilis\u00e9 d'autres mani\u00e8res innovantes. Munchery, par exemple, dispose de chefs sp\u00e9cialis\u00e9s dans diff\u00e9rentes cuisines dans diff\u00e9rentes villes. Les donn\u00e9es recueillies aupr\u00e8s des utilisateurs permettent d'adapter diff\u00e9rents menus, saveurs et m\u00eame ingr\u00e9dients en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences de l'utilisateur. Blue Apron applique l'analytique en utilisant un <a href=\"https:\/\/info.looker.com\/customer-stories\/blue-apron-offering-a-better-recipe-for-modern-analytics#\">plateforme<\/a> appel\u00e9 Looker, pour prendre des d\u00e9cisions presque en temps r\u00e9el concernant la livraison de nourriture et a r\u00e9duit son temps de d\u00e9cision de pr\u00e8s d'un jour.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Sentiment_Analysis\"><\/span>2. Analyse des sentiments<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les m\u00e9dias sociaux ont contribu\u00e9 \u00e0 mettre en lumi\u00e8re un aspect incroyablement important du monde moderne : le sentiment des clients. Il s'agit de l'inclinaison g\u00e9n\u00e9rale vers certaines \u00e9motions ou certains sentiments \u00e0 l'\u00e9gard d'une marque, de ses produits et de ses exp\u00e9riences personnelles.<\/p>\n<p>Cette technique est utilis\u00e9e par de nombreuses entreprises, en g\u00e9n\u00e9ral, pour en savoir plus sur leurs clients et sur le sentiment croissant \u00e0 l'\u00e9gard d'une marque. Les mentions sur les m\u00e9dias sociaux sont extraites, compil\u00e9es, analys\u00e9es et m\u00eame visualis\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9es statistiquement et qui peuvent guider les d\u00e9cisions commerciales. L'analyse des sentiments est utilis\u00e9e dans le secteur de l'alimentation et des boissons pour comprendre les tendances et les articles ou marchandises populaires. Par exemple, les acteurs de l'industrie de la bi\u00e8re artisanale peuvent utiliser les tendances des m\u00e9dias sociaux - les hashtags en sont un excellent exemple - pour identifier certaines boissons populaires pour leur prochain lancement de produit. Les India Pale Ales peuvent \u00eatre tr\u00e8s demand\u00e9es \u00e0 un moment de la saison mais boud\u00e9es \u00e0 un autre.<\/p>\n<p>Des outils tels que Natural Language Toolkit et Textblob permettent aux entreprises de mieux comprendre le comportement de leurs clients et d'en tirer parti pour stimuler les ventes.<\/p>\n<p>Les avis sur les restaurants et les \u00e9tablissements de restauration jouent un r\u00f4le \u00e9norme dans la croissance d'une entreprise, dans la mesure o\u00f9 les avis sur les restaurants et les \u00e9tablissements de restauration ne sont pas toujours les m\u00eames. <a href=\"https:\/\/www.vice.com\/en_uk\/article\/434gqw\/i-made-my-shed-the-top-rated-restaurant-on-tripadvisor\">on peut m\u00eame faire passer un faux restaurant pour un vrai<\/a> simplement en faisant un peu de battage autour d'elle.  Cela montre que nos sentiments peuvent facilement \u00eatre manipul\u00e9s par des m\u00e9thodes simples - et c'est exactement ce que les entreprises veulent exploiter. Gr\u00e2ce \u00e0 l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent \u00e9galement mieux concevoir et d\u00e9velopper leurs futurs sites pour offrir des environnements de haute qualit\u00e9. Une chose aussi simple que la conception des toilettes d'un restaurant peut impliquer divers facteurs susceptibles d'influencer une exp\u00e9rience positive ou n\u00e9gative. Le big data facilite grandement les choses.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_PR_Stunts_and_Marketing\"><\/span>3. Cascades de relations publiques et marketing<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dans toute entreprise, il est parfois important de donner un coup de fouet au bon vieux marketing pour faire conna\u00eetre l'entreprise et la fid\u00e9liser. C'est dans ce domaine que les technologies du big data entrent vraiment en jeu. Ces technologies permettent de savoir quand et o\u00f9 votre marque ou vos produits peuvent \u00eatre pertinents.<\/p>\n<p>En 2012, Uber - oui, le service de covoiturage - a lanc\u00e9 <a href=\"https:\/\/pando.com\/2012\/03\/08\/uber-providing-on-demand-bbq-to-sxsw-attendees\/\">une campagne de livraison de barbecue \u00e0 la demande<\/a> pour les participants de SXSW, en collaboration avec Iron Works BBQ. Dans ce sc\u00e9nario, vous pouvez voir qu'Uber et Iron Works ont cibl\u00e9 les endroits o\u00f9 le barbecue - ou la livraison de nourriture en g\u00e9n\u00e9ral - serait tr\u00e8s demand\u00e9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Mobile_Apps_and_Modern_Experiences\"><\/span>4. Applications mobiles et exp\u00e9riences modernes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Have you ever used a restaurant or food chain\u2019s mobile app to make reservations, place an order or <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">recherche<\/a> menu items? What about leveraging those same apps for exclusive deals and promotions or loyalty rewards programs?<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.mcdonalds.com\/us\/en-us\/mobile-order-and-pay.html\">McDonald's est l'un des meilleurs exemples.<\/a> dans le paysage actuel. Non seulement vous pouvez commander et payer par l'interm\u00e9diaire de leur application, mais vous pouvez aussi avoir acc\u00e8s \u00e0 des offres exclusives, des promotions et des articles gratuits. En m\u00eame temps, l'entreprise obtient en retour des donn\u00e9es essentielles sur ses clients. Elle peut voir quels sites vous visitez, \u00e0 quelle fr\u00e9quence et ce que vous commandez. Elle peut \u00e9galement voir vos exp\u00e9riences, en substance, comme le temps qu'il vous a fallu pour commander et recevoir votre nourriture, la dur\u00e9e de votre visite et si vous avez ou non d\u00e9pos\u00e9 une plainte ou un grief.<\/p>\n<p>Cette strat\u00e9gie est une fa\u00e7on nouvelle et innovante pour des marques comme McDonald's de mieux conna\u00eetre leurs clients afin de leur offrir des exp\u00e9riences plus personnalis\u00e9es et plus pertinentes.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Supply_Chain_Transparency\"><\/span>5. Transparence de la cha\u00eene d'approvisionnement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Comprendre une cha\u00eene d'approvisionnement existante - y compris tous les participants et les sources de marchandises - est absolument vital pour le bon d\u00e9roulement des op\u00e9rations sur le march\u00e9 actuel. <a href=\"https:\/\/tdwi.org\/articles\/2018\/07\/10\/data-all-supply-chain-visibility-and-transparency.aspx\">Par la transparence<\/a>Les marques peuvent am\u00e9liorer les relations avec les clients, instaurer la confiance et les liens, fournir des produits de meilleure qualit\u00e9 et asseoir leur autorit\u00e9. Ce potentiel est particuli\u00e8rement vrai lorsqu'il s'agit d'initiatives \u00e9cologiques ou respectueuses de l'environnement, de mat\u00e9riaux s\u00fbrs et sans danger, etc.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-3743\" src=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-1024x682.jpg\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"400\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-1080x720.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280.jpg 1280w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/canned-food-570114_1280-300x200@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/p>\n<p>La transparence est \u00e9galement souvent impos\u00e9e par la surveillance et les r\u00e9glementations gouvernementales. Elle n'est donc pas n\u00e9cessairement le fruit d'un choix, mais la question de savoir si elle doit \u00eatre fournie par d\u00e9faut est une toute autre discussion.<\/p>\n<p>Le big data alimente l'optimisation de cette transparence, permettant aux entreprises et aux fournisseurs de mieux suivre leurs marchandises sourc\u00e9es et transport\u00e9es. L'IoT et les capteurs connect\u00e9s, par exemple, permettent aux fournisseurs de surveiller les aliments et les boissons tout au long de leur processus d'exp\u00e9dition et de livraison.<\/p>\n<p>Il est m\u00eame souvent question d'int\u00e9grer et de d\u00e9ployer les technologies blockchain dans le secteur, ce qui n'est qu'une autre forme de big data \u00e0 la base.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Will_Big_Data_Revolutionize_the_Food_and_Beverage_Industry\"><\/span>Le Big Data va-t-il r\u00e9volutionner l'industrie alimentaire et des boissons ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>C'est d\u00e9j\u00e0 le cas ! Il suffit de regarder les exp\u00e9riences am\u00e9lior\u00e9es et rationalis\u00e9es que des entreprises comme McDonald's, Taco Bell et de nombreuses autres marques de restauration rapide offrent \u00e0 leurs clients. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne s'\u00e9tend m\u00eame aux entreprises de restauration similaires en dehors de la restauration rapide. Les fournisseurs de porte-\u00e0-porte utilisent les donn\u00e9es pour atteindre des zones plus larges avec une meilleure efficacit\u00e9. Les fournisseurs utilisent le big data pour rester transparents et livrer des marchandises de meilleure qualit\u00e9 en minimisant les pertes. Les applications du big data dans l'industrie alimentaire se d\u00e9veloppent rapidement, avec un champ immense pour de nouvelles innovations.<\/p>\n<p>&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8211;<br \/>\nVous avez besoin de faire appel \u00e0 un expert de l'industrie alimentaire ? Prenez contact avec un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/food-science-and-technology\/?utm_source=Blog_BigDataFood\">scientifique ind\u00e9pendant sp\u00e9cialis\u00e9 dans l'alimentation<\/a> sur Kolabtree.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les utilisations du Big data r\u00e9volutionnent le monde des affaires \u00e0 bien des \u00e9gards, en raison de la grande quantit\u00e9 d'informations et de connaissances qu'il offre.  Les applications du big data dans l'industrie alimentaire sont particuli\u00e8rement int\u00e9ressantes et tr\u00e8s diverses. L'industrie alimentaire est l'une des industries les plus dynamiques aujourd'hui, et les produits doivent \u00e9voluer en permanence.<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/5-uses-of-big-data-in-the-food-industry\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":42,"featured_media":3747,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,397,247,433],"tags":[119,424,352],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>5 Uses of Big Data in the Food Industry | Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Quicker deliveries, supply chain transparency and more: The applications of big data in the food industry are diverse and will lead to new innovations.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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