GOGAING-AI/SmartResto

SmartResto SmartResto est un système de gestion intelligente de restaurant conçu dans le cadre de la Formation Cohorte MAKERS à l'Orange Digital Center de Douala, Cameroun. Il répond à un besoin concret : moderniser l'expérience culinaire dans les restaurants africains en intégrant des technologies interactives # 🍽️ SmartResto & TalkTable — Système Analytique Complet **Auteur :** Gogaing Foguen Baudouin Legrand **Projet :** Orange Digital Center — Cohorte MAKERS **Contexte :** Restaurant camerounais connecté — Douala 🇨🇲 --- ## 📁 Structure du Projet ``` SmartResto_Project/ ├── smartresto_dashboard.py -- Application Streamlit (Dashboard interactif) ├── smartresto_analytics.py -- Pipeline ETL + Analyse + Rapport Excel ├── generate_dataset.py -- Générateur de dataset camerounais (~12 Mo) ├── kpis_smartresto.json -- KPIs exportés en JSON ├── dataset/ -- 17 fichiers CSV (~12.8 Mo) │ ├── 01_plats.csv │ ├── 02_boissons.csv │ ├── ... │ └── 17_sessions_talktable.csv └── figures/ ← 7 graphiques PNG ``` --- ## 🚀 Installation & Lancement ### 1. Installer les dépendances ```bash pip install streamlit plotly pandas numpy scikit-learn openpyxl matplotlib seaborn ``` ### 2. Lancer le dashboard Streamlit ```bash streamlit run smartresto_dashboard.py --server.port 8501 ``` → Ouvrir : localhost ### 3. Générer le rapport Excel + figures ```bash python3 smartresto_analytics.py ``` --- ## 📊 Pages du Dashboard | Page | Description | |------|-------------| | 🏠 Dashboard KPIs | Vue d'ensemble, KPIs temps réel | | 📈 CA & Tendances | Évolution mensuelle, prévisions 6 mois | | 🍽️ Analyse des Plats | Top ventes, CA, carte chaleur | | ⭐ Satisfaction | Notes, avis, évolution mensuelle | | 👥 Segmentation RFM | Clients VIP, Réguliers, Passifs | | 📅 Réservations | Sources, statuts, tendances | | 📦 Stock & Alertes | Inventaire, alertes seuil | | 🤖 Modèles ML | 5 modèles IA interactifs | | 📋 Données Brutes | Explorer & télécharger CSV | --- ## 🤖 Modèles ML Disponibles 1. **Prédiction CA** — Régression Linéaire / Polynomiale / Gradient Boosting 2. **Prédiction Panier** — Random Forest Regressor + simulateur 3. **Classification Statut** — Random Forest Classifier + matrice de confusion 4. **Clustering Clients** — K-Means …