Si l’une des plaies pour les restaurateurs est aujourd’hui l’inflation et la hausse des prix des matières premières et de l’énergie, ces derniers continuent de vivre, encore et toujours, avec une épine dans le pied : les avis en ligne, qui sont parfois positifs, mais le plus souvent négatifs – et pas toujours justifiés. Les chefs et restaurateurs, souvent trop occupés à tenir la baraque et s’occuper du flux quotidien, n’ont que rarement le temps de se défendre en répondant à ces commentaires. C’est ce qui a donné l’idée à Zenchef, plateforme de réservation en ligne pour les clients et de gestion de restaurant pour les professionnels, de lancer un petit outil révolutionnaire. Un bot, s’appuyant sur l’intelligence artificielle, qui offre la possibilité aux restaurants de générer des réponses personnalisées et automatiques aux commentaires positifs ou négatifs qu’ils reçoivent. On est allés poser quelques questions à Julien Balmont, CTO de Zenchef, pour en savoir davantage.
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Comment l’idée de ce bot est née ?
Avec la hype croissante sur le sujet ChatGPT, à titre personnel, j’ai commencé à utiliser ChatGPT de plus en plus dans mon quotidien. Résumer des textes, préparer des interventions, faire des recherches à ma place, même prémâcher le travail de réponse à certains e-mails un peu long, tout était bon pour en tirer le maximum de valeur. Au fur et à mesure de mon apprentissage de la technologie, je me suis rendu compte que ChatGPT était en mesure de comprendre, avec une certaine précision, le sentiment général qui se dégageait d’un texte.
En mélangeant les capacités à analyser du texte et à répondre à des questions, il est apparu comme une évidence que les restaurateurs, nos clients, pourraient tirer une valeur folle de ce genre d’outils, et notamment sur les avis, pour lesquels ils utilisent déjà des modèles de réponse préécrits par leurs soins. C’est comme ça que l’idée est née.
Pourquoi avoir décidé de le développer ?
Chez Zenchef, nous permettons aux restaurants d’utiliser le meilleur de l’humain et du digital pour créer une relation de longue durée avec leurs clients. Nous avons par ailleurs un événement bimensuel, que nous appelons le Zenchef Hackfest. L’objectif est simple : regrouper nos équipes de développement, le temps d’une journée, pour travailler tous ensemble sur une nouvelle fonctionnalité qui s’appuie sur la technologie et qui n’existe nulle part ailleurs, et dont on pense bien sûr qu’elle pourrait aider nos clients dans leur quotidien. De fait, nous avons tiré parti de cet événement pour développer la première version de cette fonctionnalité, en une journée.
Est-ce que cela change des choses dans le quotidien des restaurateurs ?
Ça commence et ça n’est que le début. Jusque-là, les restaurateurs pouvaient créer des modèles de réponses et les utiliser pour répondre à leurs avis clients ; c’est déjà une bonne chose, il est important de répondre à ses avis pour engager sa communauté. Mais les modèles ont le défaut de ne pas s’adapter au contexte de l’avis et de ne traiter les sujets que de manière générale. Désormais, avec la fonctionnalité que nous avons créée et en quelques secondes, les restaurateurs reçoivent une proposition de réponse, souvent assez précise, qu’ils peuvent modifier à leur guise, puis faire parvenir à leur client.
En quoi ce bot peut-il leur être bénéfique ?
De manière générale, je dirais que cela fait gagner du temps aux restaurants et rend les réponses moins standardisées. Je suis récemment tombé sur des avis Google pour un hôtel, les réponses aux avis sont toutes identiques. Grâce à notre fonctionnalité, on fournit de la personnalisation sans pour autant enlever tout le travail humain. On propose un texte, le restaurant le retouche et l’envoie. Le meilleur des deux mondes ! N’oublions pas la capacité des restaurants à répondre dans la langue du client désormais, c’est magique [rires].
Il y avait une demande des restaurateurs sur ce sujet, ou vous avez simplement anticipé leurs besoins ?
Il n’y avait pas vraiment de demande précise sur le sujet. Nous avions des demandes pour plus de personnalisation et flexibilité dans les modèles de réponse prédéfinis. Mais l’idée ici était très clairement d’anticiper les besoins et de fournir un accès simple — et surtout rassurant — à une technologie qui peut parfois faire peur.
Combien de restaurants utilisent-ils déjà cette technologie ?
Nous sommes toujours en train de tester et faire évoluer la fonctionnalité avec un nombre restreint de restaurants. 30 utilisateurs sont équipés et répondent à la plupart de leurs avis de cette manière. Une quinzaine d’autres sont équipés mais l’utilisent moins, car ils ont besoin d’encore plus de personnalisation de la fonctionnalité. Par exemple, pouvoir rajouter, à la fin de la réponse, un message qui demande à fournir plus de détails en cas de très mauvais avis, ou encore à inciter le client à recommander le restaurant en cas d’avis positif. D’ici la fin du mois de juin, nous serons en mesure de déployer cette fonctionnalité auprès de tous nos clients.
Mais alors, quel type de réponse offre ChatGPT aux restaurants ?
Voici quelques exemples concrets de réponses qu’il peut proposer. Une réponse à un avis positif : “Merci beaucoup pour votre recommandation et pour avoir pris le temps de partager votre expérience ! Nous sommes ravis que vous ayez passé un excellent moment chez nous et que notre cuisine et notre personnel aient été à la hauteur de vos attentes. Nous espérons avoir le plaisir de vous accueillir à nouveau très bientôt !”
Et pour une réponse à un avis négatif : “Cher client, nous vous remercions d’avoir pris le temps de partager votre expérience. Nous sommes heureux de voir que vous avez apprécié le cadre chaleureux et lumineux de notre restaurant. Cependant, nous sommes désolés d’apprendre que vous avez trouvé notre menu limité et cher en termes de rapport qualité/prix. Nous comprenons parfaitement votre déception et prenons en compte vos commentaires pour améliorer nos offres. Nous espérons avoir l’opportunité de vous accueillir à nouveau et de vous offrir une expérience culinaire plus satisfaisante. Cordialement”.
