États-Unis : des dizaines de franchises, dont KFC et Taco Bell, utilisent l’IA pour surveiller leurs employés

Le système d’IA, baptisé Riley, surveille et analyse les échanges entre les employés et les clients et attribue des primes à ceux qui génèrent davantage de ventes.

Un article de Rashi Shribastava pour Forbes US – traduit par Lisa Deleforterie

Comme de nombreux restaurateurs, Andrew Valkanoff distribue des primes aux employés qui ont fait du bon travail. Mais dans cinq de ses franchises Dairy Queen en Caroline du Nord, ces primes sont déterminées par l’IA.

Le système d’IA, nommé Riley, recueille des flux de données vidéo et audio pour évaluer les performances des employés, puis attribue des primes à ceux qui sont capables de vendre davantage. M. Valkanoff a installé le système, développé par Hoptix, une société de surveillance basée à Rochester, il y a moins d’un an, dans l’espoir qu’il contribuerait à augmenter les ventes à une époque où les marges se réduisaient et où les coûts de la nourriture et de la main-d’œuvre montaient en flèche. Grâce à Riley, il a pu augmenter ses ventes de 3 %, a-t-il déclaré. « Chaque centime compte en ce moment dans mon entreprise », a-t-il ajouté.

Riley, installé dans une centaine de magasins à travers les États-Unis, dont des franchisés de KFC et de Taco Bell, ingère des données comprenant les conversations des employés avec les clients et utilise l’IA pour détecter si et combien de fois les employés ont essayé de faire de la « vente incitative » (proposer des ajouts ou des garnitures supplémentaires), d’augmenter la taille (proposer une taille plus grande) ou de faire adhérer un client à un programme de fidélisation. Les employés qui font le plus de suggestions et dont les suggestions sont converties en ventes reçoivent des primes en espèces sur la base d’un tableau de bord généré par le système d’IA d’Hoptix. Le logiciel suit également la rapidité avec laquelle les repas sont préparés (quelles sont les heures d’affluence dans un magasin et quelles sont les causes des longues files d’attente au drive-in) ainsi que la quantité de nourriture gaspillée.

Un outil de management ? 

« L’outil est destiné à être utilisé comme une plateforme de coaching, aidant les managers à identifier et à se concentrer sur les employés individuels dont les performances ne sont peut-être pas à la hauteur et qui pourraient avoir besoin d’une formation supplémentaire », a déclaré Ken Bianchi, fondateur et PDG d’Hoptix, à Forbes.

« Lorsque vous décomposez ces données en employés individuels, vous pouvez commencer à voir qui convertit le plus, et comment », affirme M. Bianchi. « Et maintenant, vous avez créé une plateforme de formation qui vous permet d’observer les meilleurs des meilleurs et ce qu’ils font. La ludification qui en a découlé m’a époustouflé. »

Certains experts craignent que ce type d’outils d’intelligence artificielle ne serve d’excuse pour imposer aux travailleurs des normes de productivité injustes. « Bien souvent, ce que l’on appelle les problèmes de productivité, en particulier dans la restauration rapide, sont souvent le résultat d’une grave pénurie de personnel », a déclaré à Forbes Alexandra Mateescu, chercheuse au sein du groupe de recherche à but non lucratif Data and Society. « On peut craindre qu’une telle surveillance ne comprime encore davantage les travailleurs dans un contexte déjà très tendu. »

Cela n’a pas empêché l’industrie de la restauration rapide d’adopter sans réserve des outils de surveillance basés sur l’IA qui enregistrent et jugent l’efficacité des travailleurs. En 2019, Domino’s a déployé le DOM Pizza Checker dans tous ses magasins d’Australie et de Nouvelle-Zélande. Le checker était une caméra aérienne programmée avec l’IA et l’apprentissage automatique qui a scanné des millions de pizzas pour s’assurer que les travailleurs avaient ajouté les bonnes garnitures et les avaient réparties uniformément. Outback Steakhouse, une chaîne de restaurants décontractés à thème australien, a également utilisé l’intelligence artificielle pour contrôler la vitesse à laquelle ses plats sont servis et la fréquence à laquelle un serveur s’occupe des tables. Les chaînes de restauration rapide ont également adopté d’autres méthodes moins techniques pour évaluer les performances de leurs employés, comme les évaluations des clients, qui déterminent ensuite les horaires et le nombre d’heures de travail des employés et peuvent même entraîner leur licenciement.

Aujourd’hui âgé de 48 ans, M. Bianchi a fait ses premiers pas dans le secteur de la surveillance il y a 20 ans, lorsqu’il a fondé le fournisseur de vidéosurveillance Omni Security. En 2018, Hoptix s’est détaché d’Omni Security après que l’entrepreneur a réalisé que si les propriétaires d’entreprise pouvaient enregistrer les actions de leurs employés, ils n’avaient pas le temps d’examiner les images et d’en tirer des conclusions utiles. Joueur de baseball amateur, M. Bianchi a été inspiré par l’importance accordée aux données dans ce sport, où les équipes ont bénéficié de mesures détaillées des performances de chaque joueur.

« Ce que nous mesurons réussit », a-t-il déclaré. « Nous faisons de la recherche et du développement. Nous reproduisons ce qui a fonctionné pendant des décennies dans d’autres industries, nous faisons simplement la même chose avec d’autres industries basées sur la performance physique, en commençant par les restaurants. »

Riley a mis en place des contrôles pour s’assurer que l’audio transcrit par l’IA est exact et que la reconnaissance faciale identifie le bon employé dans une interaction (l’entreprise affirme que sa précision sur ces points se situe entre 96 % et 99 %). Pour les cas où l’IA se trompe, la carte de pointage des employés renvoie également à la séquence de la caméra vidéo pour qu’un directeur de magasin puisse l’examiner manuellement.

« Mais certains employés ont besoin d’être convaincus », a déclaré M. Valkanoff, gérant d’un magasin Dairy Queen. « Nous n’avons jamais géré nos restaurants à partir d’une caméra installée au plafond », a-t-il déclaré, et il s’est donc assuré de répondre aux questions et aux inquiétudes des employés sur le fait de savoir si « tous leurs mouvements étaient surveillés ». « Mais lorsqu’ils commencent à voir l’impact de cette mesure sur leurs salaires et que leur nom apparaît sur le tableau en tant que « gagnant de la semaine », les craintes commencent à se dissiper. »

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