L'hôtellerie-restauration diffère de nombreux autres secteurs en ce que l'exploitation est répartie sur des sites qui ont chacun leurs propres compteurs, contrats et fournisseurs. Une chaîne comptant plusieurs établissements n'a pas un seul raccordement électrique mais des dizaines, pas un seul contrat de déchets mais un patchwork d'accords locaux. Là où une usine mesure la plupart de ses émissions en un seul endroit, l'hôtellerie-restauration se répartit entre cuisines, installations de réfrigération, chauffages de terrasse et blanchisseries qui sont chacun enregistrés séparément, souvent auprès d'une autre partie que le siège social.
À cela s'ajoute qu'une grande partie des données pertinentes ne naît pas au sein de l'entreprise elle-même, mais chez les fournisseurs : le grossiste qui livre les denrées alimentaires, la blanchisserie qui traite le linge, la brasserie qui livre les fûts. Le rapport entre ce qu'une entreprise de l'hôtellerie-restauration mesure elle-même et ce qu'elle doit récupérer via la chaîne s'avère donc structurellement différent de celui d'un secteur disposant de sa propre production. La plus grande partie de l'impact climatique ne se situe pas dans le bâtiment, mais dans ce qui y entre et en sort.
La consommation d'énergie est généralement le premier point de données que l'on souhaite rapporter, et immédiatement le point où la dispersion commence. Un restaurant avec sa propre cuisine a un profil de consommation différent d'un hôtel avec blanchisserie et piscine, et une chaîne avec des locaux loués n'a souvent pas d'accès direct aux relevés de compteurs parce que le bailleur gère le contrat. Les factures sont établies au nom de l'établissement, de la holding, ou d'un tiers qui gère le compteur. Quiconque veut additionner la consommation totale d'une chaîne doit d'abord déterminer quel compteur correspond à quel établissement et qui en reçoit la facture.
Les achats alimentaires constituent pour de nombreuses entreprises de l'hôtellerie-restauration la plus grande source d'émissions de la chaîne de valeur, et en même temps la source de données la moins structurée. Les commandes passent par des grossistes, des fournisseurs locaux et parfois directement auprès de producteurs, chacun avec sa propre méthode de facturation et son propre degré de détail sur l'origine et la transformation. Un bon de livraison indique ce qui a été livré, pas nécessairement d'où cela vient ou comment cela a été produit. Quiconque veut en extraire un point de données découvre que la source du facteur d'émission fait souvent défaut et que différents établissements achètent la même matière première auprès de différents fournisseurs, avec des hypothèses sous-jacentes différentes.
La collecte des déchets est généralement organisée localement dans l'hôtellerie-restauration : chaque établissement a son propre contrat avec un collecteur, parfois même plusieurs pour les déchets organiques, le verre et les déchets résiduels. Le gaspillage alimentaire est, dans le meilleur des cas, suivi par établissement dans un système de caisse ou un formulaire de suivi distinct, et dans le cas moins favorable, pas du tout. Lorsqu'une obligation de reporting demande un chiffre sur le gaspillage ou le tri des déchets, ce chiffre doit d'abord être composé à partir de tous ces enregistrements locaux disparates, avec le risque que la définition de « déchets » diffère d'un établissement à l'autre.
Les systèmes RH conservent des données sur les collaborateurs, les plannings et le turnover, tandis que les systèmes facilitaires ou immobiliers gèrent les données relatives au bâtiment : mètres carrés, installations de chauffage, isolation. Les deux sont pertinentes pour le reporting de durabilité, mais sont rarement reliées. Une chaîne qui veut savoir combien de mètres carrés par collaborateur sont chauffés découvre que ces deux données se trouvent dans deux systèmes qui n'ont pas été conçus à cette fin et ne se rejoignent donc pas automatiquement.
La somme de ces sources forme un paysage de compteurs, de factures, de bons de livraison et d'enregistrements locaux qui se trouvent chacun ailleurs, avec une responsabilité qui n'est pas toujours attribuée. Personne ne s'occupe par définition d'ordonner ces sources ; elles existent simplement, dispersées entre établissements et systèmes. Avant qu'un chiffre sur l'énergie, l'alimentation ou les déchets soit fiable, il faut d'abord établir clairement quel système constitue la source, qui en est responsable et quelle règle détermine si une valeur est plausible. Cela vaut pour l'hôtellerie-restauration tout comme pour d'autres secteurs ; qui souhaite faire la comparaison peut également lire d'où viennent les données de durabilité dans le secteur agricole, où la chaîne de fournisseurs joue un rôle comparable, ou comment le secteur immobilier gère des données de bâtiments dispersées, vu le chevauchement dans les données immobilières. Qui souhaite savoir précisément quels points de données sont réellement nécessaires pour sa propre exploitation plutôt que ce qu'une liste standard prescrit, trouvera davantage d'informations à ce sujet sur la page consacrée à quels points de données vous sont réellement nécessaires avec plusieurs établissements ou unités d'affaires.
La tentation est d'acquérir un outil de reporting dès que la demande de chiffres arrive. Un outil superposé à un ensemble désorganisé de compteurs, de factures et d'enregistrements locaux produit un rapport plus soigné sur les mêmes chiffres incertains. Le Data Readiness Scan est destiné à l'étape qui précède : un registre des points de données dont une entreprise de l'hôtellerie-restauration a besoin, avec pour chaque point de données l'indication de sa provenance, de qui le gère et de la règle qui détermine si la valeur est correcte. Ce scan est en cours de développement ; quiconque s'y intéresse peut s'inscrire sur la liste d'attente.
Dès qu'il est clair quels points de données existent et d'où ils doivent provenir, se pose naturellement la question de qui se charge désormais de la collecte, du contrôle et de la saisie de ces données. Ce travail se compose d'une série de tâches reconnaissables, de la lecture des factures à la consolidation des données des établissements, et chaque tâche ne requiert pas le même degré de jugement humain. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, pour chaque tâche, quelle part peut être reprise par l'IA, afin qu'il soit clair où les personnes restent nécessaires et où le travail peut être automatisé.
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