Developpement Logiciel Gestion Restaurant

Client : Une chaîne de "Ghost Kitchens" en pleine expansion aux États-Unis.

Défi : Le client rencontrait des difficultés majeures avec son **Developpement Logiciel Gestion Restaurant**, incapable de synchroniser les commandes provenant de multiples plateformes de livraison (UberEats, DoorDash, Grubhub) en temps réel, causant des erreurs et des retards.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe dédiée de 3 développeurs Python seniors en moins de 72 heures. Utilisant Django et une architecture micro-services, l'équipe a conçu un middleware robuste pour centraliser les flux API. Ils ont mis en place un système de file d'attente intelligent pour traiter les commandes par priorité et automatiser l'envoi vers les écrans de cuisine (KDS).

Résultat : La solution a permis une **réduction de 90% des erreurs de commande** et a diminué le temps de traitement moyen de 4 minutes par ticket. Le client a pu ouvrir 5 nouvelles cuisines en 3 mois sans friction technique.

Client : Un groupe hôtelier de luxe européen.

Défi : Moderniser le **Developpement Logiciel Gestion Restaurant** existant pour intégrer un système de réservation prédictif basé sur l'IA, afin d'optimiser le taux d'occupation des tables.

Solution : Nos experts Python, spécialisés en Data Science, ont intégré l'équipe interne du client. Ils ont développé un algorithme de machine learning analysant l'historique des réservations, la météo et les événements locaux. Ce module a été intégré via une API RESTful au système POS existant sans perturber les opérations quotidiennes.

Résultat : Grâce à cette intervention ciblée, le groupe a observé une **augmentation de 18% du taux de remplissage** en semaine et une meilleure anticipation des besoins en personnel et en stocks, réduisant le gaspillage alimentaire de 12%.

Client : Une startup innovante de bornes de commande libre-service.

Défi : Accélérer le **Developpement Logiciel Gestion Restaurant** pour lancer une nouvelle gamme de bornes tactiles avant un salon international majeur, avec un backend Python capable de supporter une charge élevée.

Solution : Smartbrain a fourni une équipe augmentée de 5 développeurs Full-stack (Python/React). L'équipe a travaillé en sprints agiles de deux semaines, se concentrant sur la stabilité du backend et la sécurité des transactions de paiement. Ils ont également optimisé le code pour garantir une réponse instantanée de l'interface utilisateur.

Résultat : Le produit a été lancé à temps pour le salon, recevant un prix d'innovation. La solution a supporté sans faille plus de **50 000 transactions simultanées** lors des tests de charge, validant la scalabilité de l'architecture.