La gestion du personnel représente 35-45% des coûts d'un établissement. Les retards, absences et plannings mal optimisés coûtent des milliers d'euros par mois.
15% des shifts commencent avec un membre absent ou en retard. Vous découvrez le problème 5 minutes avant l'ouverture, trop tard pour trouver un remplaçant.
Vous sur-staffez les jours calmes (coût inutile) et sous-staffez les jours chauds (service dégradé). Résultat : masse salariale gonflée de 20-30% sans améliorer la qualité.
Quand un barman appelle malade 1h avant son shift, vous passez 30 minutes à appeler 10 personnes sans succès. Le service démarre en sous-effectif.
Badgeage manuel = fraude facile. Un employé arrive à 18h15 mais note 18h00 sur la feuille. Sur un mois, cela représente 5-10 heures payées mais non travaillées par employé.
Un système complet de gestion du personnel qui combine badgeuse connectée, SMS automatiques, marketplace de remplaçants et planning intelligent optimisé par IA.
Chaque employé badge à l'entrée et à la sortie via l'app B.B.A.A.R ou une borne physique. Le système enregistre automatiquement les heures travaillées avec précision à la seconde près. Fini les feuilles Excel et les fraudes aux heures.
2 heures avant chaque shift, B.B.A.A.R envoie un SMS automatique à l'employé : "Ton shift commence à 18h. Seras-tu présent ?" Réponses possibles : ✅ À l'heure / ⏰ En retard (combien ?) / ❌ Absent / 🔇 No-show (pas de réponse).
Si un employé répond "Absent", B.B.A.A.R active automatiquement la marketplace : l'app envoie une notification push à tous les barmans/chefs de rang/cuisiniers disponibles dans un rayon de 5km. Le premier qui accepte prend le shift. Temps moyen de remplacement : 12 minutes.
L'IA B.B.A.A.R analyse vos réservations, historique de fréquentation, événements locaux et météo pour générer automatiquement le planning optimal. Résultat : -10% de masse salariale sans dégrader le service. Le système suggère aussi les meilleurs shifts pour chaque employé selon leurs performances.
Des économies immédiates sur votre masse salariale tout en améliorant la qualité du service et la satisfaction de votre équipe.
Planning optimisé = moins d'heures payées inutilement. Pour un établissement avec 50k€/mois de masse salariale, cela représente 9,000€/mois d'économies (108k€/an).
Les SMS de confirmation réduisent les retards de 68%. Les employés savent qu'ils sont suivis et s'engagent à être ponctuels.
La marketplace B.B.A.A.R trouve un remplaçant qualifié en moyenne en 12 minutes. Fini les shifts en sous-effectif et le service dégradé.
L'IA place les meilleurs employés aux meilleurs moments. Résultat : service plus rapide, clients plus satisfaits, tips plus élevés.
Badgeage automatique avec géolocalisation = impossible de tricher. Économies moyennes de 8-12 heures/mois par employé (soit 5-8% de la masse salariale).
Les employés consultent leur planning, badgent, répondent aux SMS et postulent aux shifts de remplacement depuis l'app. Transparence totale.
Établissement
Bar à cocktails 120m²
Équipe
12 employés (8 barmans, 4 serveurs)
Période
Septembre - Novembre 2024
Témoignage du Propriétaire
"La Gestion d'Équipe B.B.A.A.R a transformé notre établissement. Avant, je passais 5 heures par semaine à faire les plannings et gérer les retards. Maintenant, l'IA fait tout automatiquement et je gagne 4,500€/mois. Le système de SMS est génial : je sais 2h à l'avance si quelqu'un sera absent et la marketplace trouve un remplaçant en 10 minutes. Mon équipe est plus heureuse car les plannings sont justes et transparents."
— Thomas R., Propriétaire, Bar à Cocktails Lyon
Une combinaison d'IA prédictive, géolocalisation, SMS automatiques et marketplace en temps réel pour optimiser chaque aspect de la gestion d'équipe.
L'app B.B.A.A.R utilise la géolocalisation GPS pour vérifier que l'employé est bien dans un rayon de 50 mètres de l'établissement au moment du badgeage. Si l'employé tente de badger depuis chez lui, le système refuse et envoie une alerte au manager. Le badgeage est enregistré avec horodatage précis (seconde) et coordonnées GPS.
Algorithme Anti-Fraude :
IF distance(GPS_employee, GPS_establishment) > 50m THEN reject_badge()
ELSE record_badge(timestamp, GPS_coords, employee_id)
Métriques : Précision GPS ±5m, latence badgeage <2s, taux de fraude détectée 98%
Le système envoie automatiquement un SMS 2 heures avant chaque shift via l'API Twilio. L'IA analyse l'historique de chaque employé (taux de présence, retards passés, jour de la semaine) pour prédire la probabilité de présence. Si la probabilité est <70%, le système envoie un SMS de rappel supplémentaire 4 heures avant.
Modèle de Prédiction :
P(presence) = f(historique_presence, jour_semaine, heure_shift, meteo, events_locaux)
IF P(presence) < 0.7 THEN send_early_reminder()
Métriques : Taux de réponse SMS 89%, précision prédiction 84%, réduction retards 68%
Quand un employé signale son absence, l'IA B.B.A.A.R active la marketplace et envoie une notification push à tous les remplaçants potentiels dans un rayon de 5km. L'algorithme de matching prend en compte : distance, compétences (barman/serveur/cuisinier), note moyenne, disponibilité déclarée et historique de shifts acceptés. Les remplaçants sont classés par score de matching et notifiés dans l'ordre.
Score de Matching :
score = w1×(1/distance) + w2×skills_match + w3×rating + w4×acceptance_rate
WHERE w1=0.3, w2=0.4, w3=0.2, w4=0.1
Métriques : Temps moyen de remplacement 12min, taux d'acceptation 76%, satisfaction remplaçants 4.6/5
L'IA B.B.A.A.R génère le planning optimal en résolvant un problème d'optimisation multi-objectifs : minimiser la masse salariale tout en maximisant la qualité du service et en respectant les contraintes légales (repos hebdomadaire, heures max, etc.). L'algorithme utilise des techniques de programmation linéaire et de machine learning pour prédire l'affluence et ajuster le staffing en conséquence.
Fonction Objectif :
minimize: total_cost = Σ(hours_worked × hourly_rate)
subject to: service_quality ≥ threshold AND legal_constraints = TRUE
WHERE service_quality = f(staff_count, predicted_affluence, employee_skills)
Métriques : Réduction masse salariale 18%, précision prédiction affluence 87% (MAE ±8 clients), respect contraintes légales 100%
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