3 raisons de mettre du code dans une pizzeria 🍕

Hervé Rincent

Hervé Rincent

5 janv. 2022

Bon, une pizza, c’est une pizza.

Et bien plus maintenant.

D’abord, une pizza ne sert à rien si personne ne la mange.

On ne contemple pas une pizza. On ne l’expose pas dans un musée.

Une pizza, c’est d’abord une "expérience de dégustation".

Oui, rien que ça.

Et pour aboutir à cette expérience, on a une succession d’étapes :

Cette liste de choses à faire pour arriver à un résultat satisfaisant pour le client (donc monétisable), c’est un processus.

Et il y a d’autres trucs nécessaires pour que l’affaire soit viable :

Tout ça tient dans un schéma qui résume comment on est organisé.

ma pizzeria

Parfois, quand on a cartographié son métier, on a furieusement envie de parler avec un développeur pour y mettre du code.

Ca arrive. Ce n'est pas grave.

Mais pourquoi voudrait-on faire ça ?

De l’efficacité

Dans ce processus, il y a de l’information qui circule.

Par exemple, il faut informer la cuisine d’une commande d’un client.

La cuisine doit informer son fournisseur d’un ré-approvisionnement en pâte à pizza.

Lorsque la pizza est cuite, il faut promptement informer le serveur pour aller la servir.

Même les processus annexes sont concernés : le marketing, c’est diffuser de l’information. Et le percolateur pourrait lui aussi informer son fabricant qu’un décrassage est à prévoir bientôt.

Alors la tech, c’est une affaire d’organisation de toutes ces informations, pour qu’elles circulent facilement.

Ecrit ainsi, ça semble un peu vieillot. Et pourtant, une grande partie du code écrit chaque jour est consacré à cet objectif : organiser la circulation et le stockage de données pour rendre un processus efficace.

Ou autrement dit, numériser les échanges qu'on fait de vive voix ou avec des papiers (ou qu'on ne fait pas, mais on devrait).

Mais il y a d’autres trucs intéressants à faire.

Du dégroupage

Avant, une pizzeria, c’était un restaurant.

Un mĂŞme lieu regroupe tout le processus : la production, la distribution et la consommation.

Mais lorsqu’on sait faire circuler de l’information, on peut découper le processus.

Le saucissonner. En petits morceaux orchestrés par la tech.

Par exemple, une cuisine fantôme (dark kitchen) :  c'est un endroit sans salle de restaurant, sans enseigne, dans lequel on se contente de cuisiner des pizzas exclusivement destinées à la livraison.

Ou bien juste enlever la salle de restaurant, et conserver l’enseigne en proposant un food-truck.

Quand je rencontre un entrepreneur qui veut innover en injectant de la tech dans un business traditionnel, on aborde souvent la question par ce dégroupage.

En détaillant les étapes du processus jusqu’au bout (= ce que le client fait du produit ou du service), on peut identifier une zone sur laquelle on va se concentrer.

Et on peut la connecter au reste du process par une application mobile, un chatbot, une API avec de faibles barrières à l’entrée.

La tech permet de démarrer humblement par un (petit) bout du processus, que l’on dépoussière et qu'on intègre grâce au web.

Et c’est frappant de voir combien l’architecture logicielle va se calquer sur ce modèle. Le code de la pizzeria gagnera à être organisé de la même façon.

Si vous codez un chatbot pour la prise de commande, il y a tout intérêt à définir une API permettant de se découpler de la préparation. En séparant ces 2 domaines, ce sera plus simple d’évoluer plus tard : ajouter une application mobile, un assistant vocal, ... .

De l’anticipation

Dans l’excellent podcast le code a changé, le directeur de l’innovation de Givaudan (à l’origine de Carto, un outil de conception de parfum assisté par l’IA) dit :

Je ne rêve pas trop de techno, je rêve de données.

Et ça résume bien la 3e bonne raison de mettre du code dans un processus : utiliser des données pour prévoir des comportements.

En analysant le passé, on peut y repérer des schémas qui servent à prévoir de futures situations semblables.

Grâce aux données, on peut anticiper ses commandes. Ses renforts de personnels. C’est la valeur apportée par un modèle de machine-learning entraîné par les données dont on dispose.

Un parfumeur y trouve aussi un espace de créativité. Avec sa masse de données, il explore les white spaces. Ce sont des associations de saveurs olfactives qui n’ont pas encore été réalisées alors qu’elles sont plausibles.

Des terrains inexplorés.

On se sert de la data pour trouver des liens qui manquent.

Comme une pizza mélangeant de l’ananas et du poulet au curry.

🤨

L’efficacité, le dégroupage, l’anticipation.

Si vous réfléchissez à ce que le code peut amener de nouveau pour un métier, ce sont 3 angles d’innovation qui méritent d’être explorés.


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