Rechercher et analyser les cartes de menu de milliers de restaurants dans une géographie donnée est une tâche titanesque. Aller dans le restaurant concurrent, prendre le menu en photo, revenir au bureau, entrer manuellement le contenu et la structure dans un tableau, construire une base de données utilisable et enfin, pouvoir exploiter ces informations. Cette opération est à multiplier autant de fois qu’il y aura de restaurant à analyser. Les heures de travail et le temps nécessaires avant d’avoir une quantité solide de données démontrent que cette solution n’est pas efficace et certainement pas rentable. Une autre solution est possible. Nous vivons dans une époque moderne, tout ce travail peut être digitalisé ! Cet article vous expliquera comment automatiser ce processus d’analyse des menus de vos concurrents en utilisant la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le machine learning.
Qu’est-ce que l’OCR carte de menu ?
L’OCR des cartes de menu automatise le processus de numérisation de nombreuses cartes de menu en téléchargeant les photos ou scans vers une API afin qu’ils soient numérisés et transformés en données utilisables.
Les anciennes méthodes étant passées en revue, ce qui suit est une présentation des étapes prises en charge :
- Téléchargez une photo de la carte de menu à l’API.
- L’API la scanne, clarifie et corrige son contenu grâce aux détecteurs de flou et d’éblouissement.
- L’image est lue avec l’OCR et le texte en est extrait sous format TXT brut.
- Ce document TXT est converti au format JSON, ce qui permet aux données d’être contextualisées et catégorisées.
- Vous recevrez la sortie JSON, utilisable dans un logiciel de gestion des données et facilement transférable à vos plans de recherche.
La sortie JSON est automatiquement structurée avec les réglages des données préétablis. Vous n’aurez pas à placer chaque produit dans une cellule de votre tableur.
Comment était-ce fait avant ?
Afin d’avoir une vision claire et précise de ce que font vos concurrents, vous devez analyser constamment leurs prix, offres et toute autres information s’avérant utile. Amasser des informations pertinentes sur vos concurrents ou leurs restaurants dans votre secteur doit inclure les étapes suivantes :
- Prendre la photo du menu d’un restaurant. Cette photo peut être prise à la hâte ou être de basse luminosité.
- Les informations de la photo sont manuellement retranscrites dans un tableau, y compris les sections types : noms, menus, ingrédients, prix, mentions des allergènes… Elles sont ensuite regroupées avec le nom et l’adresse du restaurant.
- Le tableau est complété manuellement sur la base de plusieurs autres restaurants.
- Puis cette base de données issue du tableau est passée au peigne fin pour en dégager les informations pertinentes en vue de les analyser.
Afin de garder une longueur d’avance sur la concurrence, ces étapes seront à effectuer régulièrement. C’est-à-dire recommencer ce processus méticuleux tous les mois, ou parfois même chaque semaine, engendrant des coûts considérables et une surveillance accrue. Ce genre de travail à gros volume et à haute fréquence augmentera votre besoin de salariés. Vous serez alors tenté d’externaliser votre back-office dans des pays à faibles salaires. Compréhensible, certes, mais une meilleure solution est possible.
Comment ce devrait être fait ?
Automatiser votre processus est la meilleure option pour démarrer. Il faudra toujours télécharger une photo ou autre type de carte de menu, mais ce sera la seule tâche. Une IA (intelligence artificielle) se charge du reste. Fournissez le document, l’IA se charge du résultat. Voici les étapes que l’IA est en mesure d’exécuter :
- Téléchargez une photo ou un document PDF d’une carte de menu.
- Cette photo est automatiquement clarifiée et corrigée.
- Elle est ensuite lue grâce à l’OCR et convertie en texte brut.
- Le texte est converti en un format autorisant sa contextualisation, puis catégorisé en utilisant les algorithmes du machine learning.
- Les résultats peuvent être transférés dans un logiciel de gestion de données et automatiquement transférés dans les plans de recherche.
Ce procédé est 100% automatisé, précis, rapide et surtout moderne. L’API est soutenue par une IA entraînée avec des exemples pratiques et en apprentissage continu. Elle permet d’avoir un contrôle permanent sans être dépendant d’un travail laborieux et répétitif.
Quelle est la technologie derrière l’OCR carte de menu ?
À chaque étape du processus OCR carte de menu, une technologie est actionnée. C’est cette collaboration entre les différents types de logiciels qui automatise le processus et le rend efficace. Voici comment les différentes parties du logiciel travaillent ensemble pour vous délivrer le résultat escompté :
- Une IUG (Interface utilisateur graphique) prête à l’emploi vous donne accès à la caméra au sein de l’app, ainsi prenez et téléchargez votre photo ou fichier PDF. Si besoin, les documents sont automatiquement corrigés, et la détection anti-flou et anti-éblouissement est appliquée.
- L’API (Interface d’application programmée) entre en œuvre à partir de là. Le logiciel exécute tout le travail et fait la navette entre le back-end (où le travail est fait) et le front-end (l’interface que vous voyez avec l’IUG). L’API relie le téléchargement au réseau neuronal formé qui déterminera quels caractères et quelles données se trouvent sur l’image.
- L’OCR est employé pour déterminer quels pixels présents sur une photo constituent du texte. Tout texte discernable est extrait au format TXT. La photo est maintenant transformée en donnée digitale.
- Le cerveau derrière ce processus est un réseau de travail neuronal sous la forme d’une intelligence artificielle. Elle a été entraînée à identifier le texte présent sur une image mais est également en mesure d’en dégager le contexte spécifique. Si un menu a une certaine mise en page avec plusieurs sous-catégories, alors l’IA détermine quel produit appartient à quelle section et quel est son prix. Cette forme de deep learning permet à l’OCR carte de menu d’aller plus loin dans l’analyse que de simplement transformer le texte en image.
- En utilisant les capacités de contextualisation du réseau neuronal, un format JSON est formé. Ce format est adapté pour la contextualisation de données et peut automatiquement lier et grouper les points de données, à la fois avec des entrées de base de données existantes ou simplement en tant que données idiosyncrasiques. Ce qui en fait l’outil idéal pour des fins de recherche.
Bien que ce processus semble compliqué et laborieux, d’une certaine manière dans le back-end il l’est, cela ne prend que quelques secondes à être effectué. La seule chose perçue par l’utilisateur est l’IUG par laquelle une photo peut être téléchargée et la sortie JSON produite. C’est-à-dire que ce processus peut être répété en masse et étend vos capacités de recherche plus loin que vos entrées de tableaux.
Pour quels usages utiliser l’OCR carte de menu ?
Utiliser l’OCR carte de menu permet d’obtenir des informations utilisables pour des besoins précis. C’est parfaitement adapté pour les besoins suivants :
Recherche de marchés
Situez rapidement ce que tel restaurant ou tel bar, au sein d’un groupe spécifique, propose pour un certain prix et comment cela change au fil du temps. Ce peut être à des fins exploratoires, descriptives ou occasionnelles et avoir pour but de déterminer une stratégie commerciale, la compétitivité ou simplement à des fins de recherche.
Analyse concurrentielle
Avoir une vue d’ensemble précise des menus proposés, des prix ou changements, de l’offre globale des concurrents permet une adaptation à la concurrence tout en gardant une longueur d’avance.
Analyse géographique des tarifs
En sélectionnant une région ou un endroit spécifique, vous pourrez utiliser ces données pour évaluer la tendance des prix dans les bars ou restaurants à proximité. Vous pourrez adapter vos propres prix sur ce schéma précis avec des informations fiables.
Numérisation des menus à grande échelle
En plus de la recherche, utilisez également l’OCR pour numériser les menus afin de les publier en ligne. Surtout si vous travaillez avec une plateforme de livraison de repas : analyser et structurer toutes les cartes de menu simplifie l’enregistrement de nouveaux restaurants.
Cas d’utilisation pour l’OCR carte de menu
À qui exactement profite l’OCR carte de menu ? Bien que les possibilités d’utilisation des données soient innombrables, nous vous présentons 3 possibilités d’utilisation de l’OCR carte de menu :
Propriétaires de restaurants
Les chaînes de restaurants ont besoin de garder un œil sur ce que font leurs concurrents. C’est particulièrement vrai lorsque vous menez un business compétitif par nature, vous aurez donc beaucoup de concurrents dans les environs. Que vous challengez le marketing en termes de prix, d’originalité des menus, de la variété ou tout autre chose impliquant ce qui se trouve sur une carte de menu, garder un œil constant sur ce que fait la concurrence est primordial.
Le meilleur moyen est de prévoir une photo mensuelle des menus des concurrents principaux dans le voisinage. Si vous prenez une photo directement dans l’application, elle sera téléchargée et traitée instantanément. Admettons que vous traitez 1.000 cartes de menu par mois dans une large zone urbaine et avez besoin de ces données rapidement. Chaque fois qu’un employé télécharge une photo, elle est convertie en format de données JSON en l’espace de quelques secondes. Votre base de données est donc systématiquement à jour. Ce qui signifie que vous pouvez, par exemple, clamer avoir le menu plus attractif du quartier sereinement.
Agence de recherche de marché
Si votre but est de servir le marché de l’industrie avec des données précises, vous aurez besoin d’élaborer un moyen efficace de les réunir. Que cela concerne une simple analyse SWOT ou l’optimisation du menu d’un restaurant, vous devez être en mesure d’offrir à vos clients des conseils rapides et précis basés sur une solide investigation. Bien sûr, vos employés doivent pouvoir réunir manuellement des données, ou vous avez peut-être choisi d’externaliser votre back office dans un pays à faible salaire. Toujours est-il que réunir et traiter des données est un travail automatisable et totalement délégable à un ordinateur.
Utiliser une API afin de prendre en charge ce travail est un processus plus rapide, plus économique et plus précis. La transformation d’une carte de menu en données utilisables et segmentées est effectuée par l’OCR carte de menu en l’espace de quelques secondes.
Plateformes de livraison de nourriture
En ces temps de COVID-19, la prédominance des plateformes de livraison de nourriture s’est accrue. Si vous souhaitez faire votre place dans ce marché quelque peu saturé, il est évident que vous aurez besoin d’un moyen d’enregistrement simple et rapide. Toutefois, il est tout aussi important de garder votre plateforme à jour. Pour rivaliser, vous aurez besoin d’offrir la livraison de centaines de restaurants et bars, ces derniers adaptent leurs menus avec une incroyable régularité. Vous aurez besoin d’un moyen de traitement rapide, afin qu’aucune de vos informations ne soit dépassée.
Un moyen rapide est de faire participer vos restaurants clients au téléchargement d’une photo de leur nouveau menu à notre API. Avec l’OCR carte de menu, chaque menu est scanné, lu, les données pertinentes sont extraites au format JSON. Ce format vous permet, rapidement et automatiquement, de mettre à jour tous les menus listés sur votre plateforme de livraison. C’est une excellente façon de faire participer les restaurateurs mais également de rendre vos clients satisfaits.
Foire aux Questions
Est-ce que cela fonctionne sur toutes les cartes de menu ?
Étant donné que pratiquement toutes les cartes de menu sont sous le même format, notre API OCR peut en distinguer toutes les informations et les introduire au format JSON. Que ce soit les apéritifs, plats, desserts … mais également les plats végétariens ou vegan tout comme les prix, tout cela est détecté par notre application.
Est-ce que cela fonctionne avec les photos de basse qualité ?
Précisément lorsque vous prenez en hâte la photo de la carte de menu d’un restaurant concurrent, la qualité peut être compromise. Heureusement, notre API inclut le pré-traitement de l’image. Notre application est à même d’améliorer et de pivoter une image de mauvaise qualité en une image apte à être analysée. En plus de cela, Klippa offre le SDK scanner implémentable dans les smartphones. Ce SDK inclut le traitement de l’image et la possibilité de détecter et corriger le flou ou l’éblouissement afin de clarifier le contenu de la photo. Ainsi, vous ne recevrez que des photos corrigées avec les informations pertinentes, valides et visibles.
Quelles langues peuvent-être prises en charge ?
L’API de Klippa travaille mieux avec les langues de l’Ouest telles que l’anglais, le néerlandais, le français, l’espagnol, le portugais, le suédois, le norvégien, le danois le finlandais et l’italien. D’autres langues peuvent être prises en charge sur demande.
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