Conférence FHT 2026 - Food Hotel Tech, Paris Expo Porte de Versailles, 14 avril 2026
Intervenants : Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa et Guillaume Sarton, Directeur Commercial, Adoria
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Avec plus de 130 restaurants en France et à l'international, Pokawa s'est imposé comme le leader français du poké bowl en moins de dix ans. Mais derrière cette croissance se cache un enjeu que toute chaîne en expansion partage : comment piloter son coût matière avec précision lorsque le réseau grandit de 20 ouvertures par an ?
Lors de la conférence "Les innovations Adoria au service d'une chaîne en croissance" au salon Food Hotel Tech 2026, Thomas Le Breton et Guillaume Sarton ont retracé le parcours de Pokawa avec Adoria, depuis le changement d'ERP jusqu'aux premiers résultats du conseil de commande assisté par IA.
Lorsque Thomas Le Breton rejoint Pokawa il y a cinq ans, un outil de back-office est déjà en place. Mais les limites apparaissent rapidement : manque de fiabilité des données, ergonomie insuffisante pour le terrain, et surtout impossibilité de calculer un foodcost réellement exploitable.
L'expérience Pokawa illustre une logique applicable à l'ensemble des chaînes du secteur, qu'elles relèvent du fast food, du fast casual, des boulangeries en réseau ou du drive. Pour le périmètre complet et les modules dédiés, voir notre solution pour la restauration rapide multi-sites.
« Assez rapidement, on s'est aperçu qu'il n'était pas forcément aux attentes du réseau et du groupe en termes de fiabilité de données, en termes d'ergonomie d'utilisation. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
C'est un schéma que Guillaume Sarton observe régulièrement dans les chaînes en croissance : un outil choisi au démarrage pour sa simplicité apparente se révèle souvent vite limité dès que le réseau dépasse un certain seuil de complexité. Le risque est alors de devoir changer de système en pleine croissance, avec toute la disruption que cela implique.
« Chez Adoria, on préconise plutôt de prendre dès le départ, dès lors qu'on a une dizaine de sites, un outil vraiment fiable, vraiment robuste, vraiment rigoureux. Parce que l'avantage, c'est qu'on n'aura pas à en changer. Il va pouvoir accompagner la croissance de la chaîne. Il va agir comme un socle. »
Guillaume Sarton, Directeur Commercial, Adoria
Pokawa a lancé un appel d'offres formel impliquant un comité de pilotage élargi : services financiers, services supports, services supply chain. Chaque candidat a été évalué sur une grille de critères objectifs, élaborée en interne.
Les critères décisifs :
« Ce qu'on voulait éviter notamment, c'était les développements. On sait tous qu'un développement ça coûte de l'argent et ça prend du temps. Donc on voulait vraiment une solution qui soit le plus standard possible. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
La distinction entre foodcost réel et foodcost théorique est le fondement de toute maîtrise du coût matière en restauration multi-sites :
| Concept | Définition | Ce qu'il révèle |
|---|---|---|
| Foodcost théorique | Ce que j'aurais dû consommer compte tenu des ventes enregistrées et des grammages de recettes | La performance attendue si tout est respecté |
| Foodcost réel | Ce que j'ai réellement consommé, mesuré par les achats, réceptions et inventaires | La performance effectivement constatée |
| Écart (démarque) | Différence entre les deux, décomposée en démarque connue (pertes déclarées) et inconnue | Les gisements d'amélioration : grammage, casse, vol, erreurs de réception |
L'enjeu central chez Pokawa était précisément celui-ci : pouvoir mesurer cet écart de manière fiable et continue, restaurant par restaurant, semaine après semaine. Car sans cette mesure, impossible de savoir si un problème vient des achats, du grammage, de la formation terrain ou de la recette elle-même.
Le cas Pokawa illustre une logique applicable aux autres chaînes de restauration rapide à fort débit. Pour le détail des usages opérationnels de l'IA sur ce format (conseil de commande, prévisionnel de production, variables externes), voir notre article : l'IA appliquée aux chaînes de restauration rapide.
Un point singulier distingue le modèle Pokawa de beaucoup de chaînes de restauration rapide. Comme l'explique Thomas Le Breton, le client choisit sa base, sa protéine, son topping : chaque commande est une composition unique parmi plusieurs centaines de milliers de combinaisons possibles. Il est donc impossible de paramétrer une fiche recette pour chaque choix de consommateur.
« On ne peut pas paramétrer une recette pour chaque choix de consommateur. On est bien obligé de fonctionner en éléments de recettes qui vont s'agréger pour créer un foodcost. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Cette complexité a nécessité quelques ateliers collaboratifs entre Pokawa et Adoria pour paramétrer l'interprétation des données de caisse : chaque commande tapée sur borne, application ou web devait être compréhensible par l'ERP pour être traduite en foodcost réel et théorique. Un travail d'intégration entre le système de caisse et Adoria, mené en amont et anticipé dans le planning projet.
Les chiffres communiqués par Thomas Le Breton lors de la conférence sont sans ambiguïté :
« Cette amélioration du foodcost de 3 points, c'est 3 points d'EBITDA en plus pour le franchisé, c'est immédiat, c'est tout de suite sur leur P&L. Et ça c'est vraiment un argument qui leur parle. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Au-delà du gain financier, la fiabilisation du foodcost a produit un effet en cascade sur l'ensemble de l'organisation. Le contrôle de gestion s'appuie désormais sur les données Adoria. La finance valide ses prévisions sur ces mêmes chiffres. Les analyses Power BI intégrées ont permis de détecter des recettes sous-valorisées ou mal pricées, ouvrant un levier d'optimisation qui était invisible auparavant.
« L'analyse des foodcosts réels et théoriques via la Power BI intégrée dans Adoria nous a permis de déceler des recettes qui étaient sans doute sous-valorisées ou qui étaient trop grammées ou pas assez pricées, et nous a permis d'intervenir directement sur les recettes. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
La fiabilité du foodcost ne se décrète pas : elle se construit en fiabilisant chaque maillon de la chaîne de données, de la commande fournisseur jusqu'à la réception en restaurant.
Chez Pokawa, l'ambition était claire dès le départ de l'appel d'offres : déployer un EDI complet sur les deux flux critiques.
| Flux EDI | Fonction | Impact terrain |
|---|---|---|
| EDI Orders (commande) | La commande part directement du système vers le fournisseur, sans ressaisie humaine | Suppression des erreurs d'interprétation (email, téléphone, ADV) |
| EDI DESADV (bon de livraison) | Le BL informatisé arrive dans le système avant la marchandise physique | Le restaurant voit les quantités attendues, les prix, les écarts - avant même de réceptionner |
« On sait très bien qu'une commande qui part par email ou par téléphone, elle est traitée par une ADV, donc un humain, donc la marge d'erreur est assez élevée. La solution la plus simple pour éviter ce type d'erreur, c'est de développer des EDI. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Concrètement, dès le go-live, toutes les commandes partaient en EDI Orders. Le DESADV a été déployé progressivement sur l'ensemble des fournisseurs au fil du projet. Résultat : la digitalisation complète de la commande et de la réception, un gain de temps considérable pour les sites et une fiabilisation de bout en bout du foodcost et des inventaires.
Avant le terrain, il y a eu un travail de préparation méthodique, structuré en plusieurs phases :
« On a fait le choix au déploiement avec Adoria de prendre une option support niveau 1 fourni par Adoria, tout simplement parce qu'on imaginait que dans une phase de déploiement sur 100 restaurants, on n'aurait pas eu la bande passante pour répondre à toutes les questions. Au final, je pense que c'était plutôt une bonne décision. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Le basculement s'est opéré progressivement par les résultats financiers très positifs. Quand un franchisé voit son foodcost baisser de 3 points et sa démarque divisée par deux, l'impact est immédiat et tangible sur son compte de résultat.
Ce sont autant de points d'EBITDA gagnés, qui valident le modèle économique de la franchise et créent un cercle vertueux d'investissement.
L'un des enseignements les plus marquants de la conférence concerne l'effet structurant d'Adoria sur l'organisation de Pokawa dans son ensemble. Ce qui était au départ un outil de back-office achats est devenu le point de convergence de multiples services.
« Ce qui est intéressant, c'est de voir à quel point Adoria s'est imposé comme un ERP restauration chez Pokawa et est devenu le lieu commun pour les services finance, les services opérations, les services R&D, les services marketing, les services achats et supply. C'est aujourd'hui l'outil central pour tout ce qui est opération achat. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Tout ce travail de structuration a un effet concret sur la capacité de Pokawa à absorber sa croissance. Aujourd'hui, l'ouverture d'un nouveau restaurant ne nécessite, côté back-office, que quelques paramétrages (jours de livraison, supply chain). Le compte est créé dans Adoria, le paramétrage EDI est en place, les opérateurs n'ont plus qu'à envoyer leurs commandes.
« Aujourd'hui, tout ce travail qu'on a mené en amont nous permet d'industrialiser les ouvertures en France et en Europe. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Une fois la donnée fiable et la chaîne de valeur maîtrisée, Pokawa a pu s'engager dans la prochaine étape : l'intelligence artificielle appliquée à la commande fournisseur.
Le constat de départ est connu de tous les opérateurs de restauration : la commande repose largement sur des pratiques empiriques. On se base sur la commande de la semaine dernière, sur l'habitude, sur le ressenti du manager. Or, Pokawa a une particularité qui rend cette approche particulièrement risquée : une forte sensibilité à la saisonnalité et à la météo.
« Pokawa a la particularité d'être un réseau de restauration assez sensible à la saisonnalité et aux températures. On a des grosses variations d'activité entre l'été et l'hiver. Et dès qu'il fait beau, concrètement, on vend beaucoup de pokés. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Conséquence : des restaurants qui terminent le week-end à zéro stock, des lundis matin en panique pour récupérer de la marchandise, et un manque d'anticipation structurel que même un manager expérimenté ne peut compenser par sa seule intuition.
Le conseil de commande assisté par IA d'Adoria a été testé pendant plusieurs mois sur deux restaurants pilotes. Le modèle s'appuie sur un ensemble de variables : historiques de ventes, données météorologiques, pondérations saisonnières, promotions en cours.
| Critère | Commande manuelle (manager) | Conseil de commande IA |
|---|---|---|
| Déviation prévision vs réel | 10 à 15 % | 5 % |
| Continuité en cas d'absence | Dégradée (le remplaçant a moins de connaissance) | Identique (le système conserve la connaissance) |
| Prise en compte météo/événements | Intuitive, non systématique | Intégrée au modèle de calcul |
« Ce qu'on constate, c'est que la prévision de chiffre d'affaires calculée par l'IA est fiable. Vraiment fiable. On est à peu près à 5 % de déviation par rapport au réel, et ce qui est un très bon résultat puisque les managers, même expérimentés, sont toujours à 10 ou 15 % de déviation. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Thomas Le Breton insiste sur un point essentiel, corroboré par Guillaume Sarton : le conseil de commande IA ne fonctionne que si toute la chaîne de valeur est fiable en amont. Un site qui ne fait pas correctement ses inventaires ou ses réceptions ne tirera pas de bénéfice du conseil de commande. C'est en ce sens que les parties 1 et 2 de cet article ne sont pas seulement un préalable chronologique : elles sont un prérequis fonctionnel.
« Je pense que le conseil de commande ne marche que si toute la chaîne de valeur, si toutes les informations sont correctement vérifiées et implémentées dans le système. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
A contrario, le conseil de commande a un effet révélateur : il met en lumière les erreurs d'information résiduelles dans le système (réceptions mal saisies, inventaires incomplets), ce qui permet d'identifier et de corriger les derniers axes d'amélioration.
Fort des résultats sur les deux sites pilotes, Pokawa passe à une nouvelle phase de déploiement : 7 restaurants sélectionnés pour leurs KPI de gestion déjà solides.
Ce que Pokawa attend de cette montée en charge :
La dernière partie de la conférence a ouvert une perspective qui intéressera les réseaux les plus matures. Après le conseil de commande, la suite logique est le conseil de préparation : le système calcule automatiquement les quantités à produire le matin pour le service du midi ou du soir, en tenant compte des DLC secondaires, des durées de décongélation et des avant-produits (sauces, vinaigrettes, bases).
« La suite logique après le conseil de commande, ça serait d'avoir un conseil de préparation assisté par l'IA. Que le système calcule automatiquement les quantités de production à préparer le matin. On déploiera ce conseil de préparation qui leur permettra d'ajuster même le planning des employés en fonction de la charge de travail. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Guillaume Sarton a complété cette vision en évoquant la proactivité croissante de l'outil : au-delà du constat (reporting, indicateurs), Adoria évolue vers la force de proposition. Alertes sur les incohérences de données, détection des recettes non à jour, signalement des écarts statistiques en saisie. L'ERP ne se contente plus d'enregistrer : il anticipe, recommande et alerte.
| Palier | Objectif | Briques clés | Résultat Pokawa |
|---|---|---|---|
| 1. Mesurer | Foodcost réel vs théorique fiable et continu | Intégration caisse, recettes, inventaires | 3-4 pts de foodcost gagnés, démarque /2 |
| 2. Fiabiliser | Données de bout en bout sans ressaisie ni erreur | EDI Orders + DESADV, app mobile offline, formation terrain, support N1 | 120 sites en 3 mois, ouvertures plug and play |
| 3. Anticiper | Prévision et recommandation automatisées | Conseil de commande IA, prochaine étape conseil de préparation | 5 % de déviation vs 10-15 % en manuel |
Le message central de cette conférence tient en une phrase de Thomas Le Breton, répétée au fil de la conférence :
« Adoria nous a apporté de la rigueur, de la fiabilité, un gain financier indéniable, un confort de travail pour les équipiers. Le mot, c'est : on est serein aujourd'hui pour envisager et accélérer le déploiement. »
Thomas Le Breton, Directeur Achats Groupe, Pokawa
Dans le cas de Pokawa, le déploiement terrain a duré environ 3 mois pour plus de 120 restaurants, après une phase de préparation (migration de données, paramétrage, formation) d'environ un mois.
La méthodologie Adoria permet un rythme moyen de 40 sites par mois.
Le conseil de commande s'appuie sur des historiques de ventes et des données externes (météo, événements, saisonnalité).
Il est particulièrement pertinent pour les réseaux à forte variabilité d'activité.
Deux bénéfices immédiats : en commande, la suppression des erreurs liées à la ressaisie humaine (email, téléphone).
En réception, le BL informatisé apparaît dans le système avant même l'arrivée de la marchandise, avec les quantités attendues, les prix et les écarts par rapport à la commande. Le restaurant contrôle et valide en quelques clics au lieu de ressaisir manuellement chaque ligne.
Pour les concepts à forte personnalisation, Adoria fonctionne par éléments de recettes qui s'agrègent automatiquement. La commande client (base + protéine + toppings) est interprétée via l'intégration avec le système de caisse et traduite en food cost réel et théorique.
Thomas Le Breton a mentionné que le travail mené en amont permet d'industrialiser les ouvertures en France et en Europe. Il avait d'ailleurs déjà déployé Adoria chez Hana Group sur 14 pays, dans un contexte différent (opérateur de sushi en grande distribution, sans système de caisse).
Directrice Marketing chez Adoria, Virginie Vidal évolue au cœur de l’écosystème FoodTech et collabore avec des acteurs de la restauration commerciale et collective sur des enjeux d’optimisation de la performance et de structuration des organisations.
