Lorsque les algorithmes dictent la recette aux cuisiniers

Oliver Flüeler

2. août 2019 10:00 Dernière modification: 3. octobre 2019 14:44

Alors qu’il y a encore quelques années, le personnel de nettoyage nettoyait le siège principal de la Poste étage par étage, salle de réunion par salle de réunion et couloir par couloir à intervalles fixes, le bâtiment appelle désormais de façon autonome les brigades de nettoyage en fonction de l’occupation des locaux. De même, la mise en relation des données météorologiques, du jour de la semaine, du menu et de l’occupation du bâtiment détermine le degré de remplissage des casseroles au restaurant du personnel, ce qui permet entre autres de lutter contre le gaspillage alimentaire. En ce qui concerne la gestion numérique de ses biens immobiliers, la Poste est une pionnière au sein de la branche.

Le tapis insignifiant à première vue et le petit coffret à l’entrée et à la sortie du restaurant du personnel du siège principal de la Poste à la Wankdorfallee de Berne ont plus d’un tour dans leur sac: ils mesurent actuellement tous les jours les visiteurs entrants et sortants et les mettent en relation avec les données météorologiques, le calendrier des vacances ainsi que le degré d’occupation des quelque 1700 postes de travail. Sur la base des données collectées, les algorithmes auto-apprenants indiquent alors aux cuisiniers du restaurant du personnel les quantités qu’ils doivent préparer dans leurs casseroles. Dans l’idéal, le restaurant reçoit déjà les données les jours qui précèdent, avant d’acheter la nourriture pour quelque 1000 repas de midi les jours de pointe.

Les sources de données peuvent alors être librement élargies. Il peut s’agir par exemple des données sur la popularité des différents menus ou même sur le rapport offre/demande de divers produits lors de l’achat de denrées le plus possible issues de la région en tenant compte de la saison. Chaque donnée supplémentaire et chaque retour permettent d’aligner les quantités de façon toujours plus optimale sur les besoins effectifs des visiteurs et de la cuisine le jour correspondant. Il y a ainsi également moins de gaspillage alimentaire. Car il est nécessaire d’agir dans le domaine de la restauration en Suisse: selon un rapport de l’Office fédéral de l’environnement, 45 000 tonnes de restes de repas sont produites chaque année uniquement dans les plus de 7500 restaurants scolaires et d’entreprise.

Des données exactes à mettre en relation
«Les connaissances précises sur l’utilisation quotidienne jouent un rôle important dans l’application pratique et la mise en relation intelligente des données d’un immeuble», indique Stefan Dürig, responsable Immobilier. Il est le père spirituel de la numérisation croissante de la vie intérieure des immeubles de la Poste. «La précision des données sur l’occupation effective des locaux permet de s’éloigner des tâches à intervalles fixes pour se tourner vers une orientation en fonction du besoin effectif», selon Stefan Dürig. Âgé de 51 ans, le chef de l’immobilier de la Poste est membre du Digital Real Estate Think Tank, un groupement d’experts leaders du secteur de l’immobilier qui voient dans le numérique une grande opportunité. Ils prônent en conséquence un échange d’informations et de connaissances au sein de la branche.

Ombre numérique des ordinateurs portables
Déjà plus de trente immeubles de la Poste livrent de telles données, dont les sièges principaux de la Poste et de PostFinance. Depuis 2016, un logiciel spécial développé avec la start-up «Locatee» y suit presque l’ombre numérique des ordinateurs portables du personnel par LAN et WLAN, pour une exploitation rigoureusement anonymisée des données. Il permet d’analyser avec précision les divers bâtiments de bureaux ou étages et même les zones.

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  Les données d’occupation des zones de travail sur un mois montrent où il y a eu sur cette période des surfaces moins occupées (vert foncé) sur tout un étage

  

  Les données d’occupation des zones de travail dans une certaine partie du bâtiment: Les surfaces réellement nécessaires pour les différentes équipes peuvent ainsi être identifiées

 

 

 

 

 

 

 

 

Mises en relation avec les jours de la semaine et les mois, les données offrent une vue d’ensemble à chaque unité des jours et des endroits du bâtiment où il y a encore des postes de travail libres. Les surfaces louées inutilement vues comme facteur de coût des unités peuvent être éliminées. La surface de travail réellement nécessaire en cas d’augmentation du travail à temps partiel et du télétravail peut ainsi être optimisée. Pour orienter le personnel, un écran qui présente l’occupation actuelle du bâtiment ainsi que des différents étages est disposé à l’accueil.

La clarté des données d’occupation permet également de transformer les surfaces moins utilisées en salles de réunion très demandées par exemple. C’est ainsi que, depuis l’emménagement au siège principal de la Poste, les zones de rencontre peu utilisées ont été converties en espaces de réunion ainsi qu’en zones téléphone très souvent sollicitées. Pour éviter les moments de non-utilisation du restaurant du personnel le matin et l’après-midi, d’autres zones de réunion très demandées sont également prévues ici grâce à une transformation.

Les données pilotent le nettoyage

«Les enseignements tirés permettent également aujourd’hui d’affecter en priorité les équipes d’entretien et de nettoyage aux endroits où des personnes ont effectivement travaillé pendant la journée», indique Stefan Dürig. «En se projetant, il est envisageable – au besoin et lorsque l’architecture s’y prête – qu’à l’avenir les propriétaires chauffent et nettoient moins les surfaces inutilisées, les relouent momentanément à des personnes intéressées voire les ferment certains jours ou par exemple les semaines de vacances», poursuit Stefan Dürig.
Ces réflexions n’occupent pas une place centrale au siège principal de la Poste. Ici on mise plus fortement sur l’utilisation flexible par les membres du personnel des différentes zones de travail, telles que les zones de «réunion», de «rencontre et d’isolement dans le calme» ou de «co-working». Selon le travail du jour et l’heure, ils choisissent en toute flexibilité la zone de travail ad hoc. Dans l’idéal, ils se regroupent différemment chaque jour et non pas dans des «QG» fixes.

15% de temps gagné
Dans les faits, le futur basé sur les données se conjugue déjà au présent dans le service de nettoyage et l’entretien des bâtiments au siège principal de la Poste. En se basant sur les données des utilisateurs du bâtiment et en les mettant en relation avec des facteurs extérieurs, tels que les données météorologiques notamment, le personnel de nettoyage reçoit une liste des endroits à nettoyer en priorité sur la tablette de leur chariot de service.

Selon Stefan Dürig, cette exploitation intelligente des données avec un nettoyage axé sur les résultats permet d’économiser 15% du temps de nettoyage habituel. Et les sondages attestent que les clients sont tout autant satisfaits du service, voire davantage.

Dans le cadre de ce projet «IntelliClean», Poste Immobilier affine également la collecte de données en continu: pour pouvoir alimenter les algorithmes auto-apprenants avec des informations différenciées, le personnel de nettoyage colorie les surfaces effectivement nettoyées sur la tablette et enregistre la raison du besoin de nettoyage. Qu’il s’agisse de traces de doigts, de poussière, de vaisselle sur le mobilier, de miettes de pain, de traces de chaussures ou de poubelles pleines. À l’avenir, les tablettes sur les chariots de service indiqueront non seulement les salles à nettoyer, mais différencieront aussi les secteurs de la salle présentant par expérience différents degrés de salissure. «Car nettoyer une salle entière uniquement pour des traces de doigts sur le mobilier n’a pas beaucoup de sens. Ici aussi, il existe de la marge pour d’autres variantes de nettoyage», se réjouit Stefan Dürig.