Analyser les avis Google de vos restaurants avec l'IA (et Uber Eats) : la méthode en 5 étapes

Analyser les avis Google de vos restaurants avec l'IA, c'est possible dès aujourd'hui avec ChatGPT ou Claude : vous chargez un fichier qui regroupe vos avis, vous posez une question précise, et l'outil fait ressortir en quelques secondes les irritants récurrents par établissement. Ajoutez vos avis Uber Eats au même fichier et vous comparez enfin la salle et la livraison.

Le piège n'est pas l'IA, c'est la préparation. Lors de notre webinar du 16 septembre 2026, il a fallu 25 minutes pour consolider les exports de deux plateformes seulement, Google et Uber Eats, avant de pouvoir poser la moindre question. Mal préparés, les fichiers produisent des synthèses vagues ; bien préparés, ils produisent une décision.

Cet article donne la méthode en 5 étapes, de la récupération des avis à la décision, un prompt prêt à l'emploi, et la limite à connaître avant de l'appliquer à tout un groupe.

En bref

• Ce que l'IA fait bien : comparer des centaines d'avis par établissement et par canal, et compter les irritants qui reviennent, là où une lecture avis par avis s'arrête à l'impression générale.
• Le vrai coût : la préparation des exports. Il a fallu 25 minutes pour consolider seulement Google et Uber Eats lors de notre démo.
• Google et Uber Eats ne notent pas pareil : des étoiles par établissement d'un côté, un pouce levé ou baissé par plat de l'autre. Il faut une échelle commune avant toute analyse.
• La bonne question : demandez un ratio de mentions positives et négatives par thème et par établissement, jamais « résume mes avis ».
• Les données : une offre professionnelle (ChatGPT Business ou Enterprise, Claude Team ou Enterprise) et aucun nom de client dans le fichier.
• La limite : un export est une photo figée. Au-delà de deux ou trois plateformes, la consolidation manuelle ne tient plus chaque mois.

Résumez cet article avec :

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Pourquoi analyser ses avis avec l'IA plutôt que les lire un par un ?

Parce que lire un avis vous apprend ce qu'un client a vécu, alors que les analyser ensemble vous apprend ce qui se répète, où et sur quel canal. Un directeur de site qui lit ses avis chaque matin repère les urgences ; il ne voit pas qu'un même irritant revient dans trois établissements sur cinq, ni qu'il ne concerne que la livraison.

C'est exactement ce que l'IA sait faire : regrouper des centaines de commentaires par thème (attente, température des plats, accueil, emballage, oublis), les compter et les ventiler par établissement. Elle ne remplace pas la lecture des avis sensibles, qui doit rester humaine, mais elle transforme une pile de commentaires en priorités. Pour situer cette méthode dans l'ensemble des usages possibles, notre guide pour utiliser ChatGPT et Claude dans un groupe de restaurants en fait le niveau 2 : charger un fichier.

Étape 1 : récupérer les avis Google et Uber Eats

Commencez par réunir les avis des trois à six derniers mois, établissement par établissement, sur chaque plateforme. Critère de réussite : un fichier par plateforme, couvrant la même période pour tous les sites.

Côté Google, l'interface Business Profile permet de lire et de répondre aux avis, mais l'extraction complète et structurée passe par l'API Google Business Profile : elle renvoie jusqu'à 50 avis par appel, avec la note moyenne et le nombre total d'avis, et ne fonctionne que sur des fiches validées. En pratique, un groupe passe par un outil connecté à cette API plutôt que par des copier-coller.

Côté Uber Eats, tout se trouve dans Uber Eats Manager : la rubrique Feedback rassemble les avis clients, et la rubrique Rapports permet de télécharger des rapports détaillés, dont une catégorie consacrée aux retours clients, livraison et plats, en choisissant l'établissement et la période.

Étape 2 : consolider vos avis dans un format unique

Les deux exports ne parlent pas la même langue : il faut les ramener à un seul tableau avant de les confier à l'IA. Critère de réussite : une ligne par avis, les mêmes colonnes pour toutes les plateformes. Le tableau ci-dessous résume ce qui diffère et ce qu'il faut harmoniser.

Gardez au minimum ces colonnes : établissement, plateforme, date, sentiment, canal, texte de l'avis, réponse oui ou non. Supprimez en revanche le nom des auteurs : même publié, il reste une donnée personnelle et il n'apporte rien à l'analyse. C'est cette étape qui a pris 25 minutes lors de notre démo, pour deux plateformes seulement.

Étape 3 : charger le fichier dans ChatGPT ou Claude

Un fichier CSV ou Excel propre suffit : les deux outils savent le lire et faire les calculs. Critère de réussite : l'IA vous restitue le bon nombre d'avis et d'établissements avant toute analyse.

Côté limites, ChatGPT accepte des tableurs d'environ 50 Mo selon la FAQ d'OpenAI sur les fichiers, ce qui couvre largement plusieurs milliers d'avis. Claude accepte 30 Mo par fichier et jusqu'à 20 fichiers par conversation, d'après son centre d'aide ; pour un fichier Excel, l'option de création et d'analyse de fichiers doit être activée.

Travaillez sur une offre professionnelle, jamais sur un compte personnel : c'est elle qui garantit que les données de l'entreprise ne servent pas à entraîner les modèles et que les accès sont administrés. Nous détaillons les garde-fous RGPD et anti-hallucinations à poser avant d'utiliser ChatGPT ou Claude dans notre guide complet.

Étape 4 : poser les bonnes questions à l'IA

La qualité de l'analyse dépend de la question : demandez des comptes, des ratios et des comparaisons, pas un résumé. Critère de réussite : chaque réponse se termine par une action attribuable à un établissement. Voici un prompt de départ à adapter :

Tu es analyste qualité pour un groupe de restaurants. Le fichier joint contient nos avis Google et Uber Eats des 6 derniers mois, une ligne par avis. 1) Regroupe les commentaires en 8 thèmes maximum. 2) Pour chaque thème, compte les mentions positives et négatives, par établissement et par canal. 3) Classe les 3 problèmes au pire ratio négatif sur positif, avec 2 verbatims chacun. 4) Propose une action concrète par problème. N'invente aucun chiffre : si une donnée manque, dis-le.

Lors du webinar, une question de ce type sur des sources consolidées a fait ressortir une priorité qu'aucun tableau de bord du groupe n'avait isolée : la commande à emporter, avec 2 mentions positives contre 12 négatives, le pire ratio de tout le jeu de données. Pour d'autres idées de questions, voyez nos 7 prompts ChatGPT sur la rentabilité de vos restaurants.

Étape 5 : vérifier et transformer l'analyse en décision

Avant de diffuser un résultat, vérifiez-le. Critère de réussite : chaque chiffre présenté en comité a été contrôlé sur un échantillon. Demandez à l'IA les verbatims qui justifient chaque thème, relisez-en une dizaine, et recomptez vous-même un thème sur un établissement : les IA peuvent se tromper de catégorie ou arrondir généreusement.

Ensuite, nommez un responsable et une échéance par action, puis relancez la même question le mois suivant pour mesurer l'effet. Et si l'analyse révèle des avis restés sans réponse, nos 30 modèles de réponses aux avis Google vous aident à rattraper le retard, en gardant une relecture humaine sur les sujets sensibles comme une intoxication ou une allergie.

Comment gérer les avis Google de plusieurs restaurants en même temps ?

Pour quelques établissements et deux plateformes, la méthode manuelle fonctionne une fois par mois. Au-delà, elle se heurte à deux limites : le temps de consolidation grandit avec chaque plateforme ajoutée (TheFork, TripAdvisor, Deliveroo), et le fichier est périmé dès le lendemain de l'export. L'IA sait analyser ; elle ne sait pas aller chercher.

La solution consiste alors à centraliser les avis de tous vos points de vente dans un même outil, connecté en continu à chaque plateforme, pour que l'analyse parte toujours de données à jour. C'est aussi ce qui permet de répondre de façon homogène sur tous les sites, en appliquant les bonnes pratiques de gestion des avis clients.

Vous voulez voir la différence entre un export consolidé à la main et des sources déjà connectées, sur de vraies données de restaurants ? Regardez le replay du webinar avec Waad Toumi et Adrien Angelvy.

Questions fréquentes

Comment analyser les avis de mes restaurants avec ChatGPT ?

Exportez vos avis de chaque plateforme, regroupez-les dans un seul fichier CSV ou Excel avec une ligne par avis et des colonnes communes (établissement, plateforme, date, sentiment, canal, texte), puis chargez-le dans ChatGPT sur une offre professionnelle. Posez ensuite une question précise : regrouper les commentaires par thème, compter les mentions positives et négatives par établissement, et classer les problèmes au pire ratio.

Comment comparer les avis Google et Uber Eats ?

En les ramenant à une échelle commune. Google note l'établissement de 1 à 5 étoiles, alors qu'Uber Eats recueille un pouce levé ou baissé par plat. Classez chaque avis en positif, neutre ou négatif, ajoutez une colonne canal, puis comparez les thèmes qui reviennent en salle et en livraison, établissement par établissement.

Peut-on mettre les avis clients dans ChatGPT ou Claude sans enfreindre le RGPD ?

Oui, avec deux précautions. Utilisez une offre professionnelle (ChatGPT Business ou Enterprise, Claude Team ou Enterprise), dont les données ne servent pas à l'entraînement par défaut, et retirez le nom des auteurs avant de charger le fichier : même publié en ligne, il reste une donnée personnelle. Le texte de l'avis suffit à l'analyse.

Comment repérer les irritants récurrents dans ses avis clients ?

Demandez à l'IA de regrouper les commentaires en thèmes, puis de compter, pour chacun, les mentions positives et négatives par établissement. Un irritant récurrent se reconnaît à un ratio négatif élevé sur plusieurs mois ou plusieurs sites. Vérifiez toujours un échantillon de verbatims avant d'agir, et suivez le même ratio le mois suivant.

Chez Malou, nous aidons les groupes de restaurants à piloter leur visibilité locale — fiches, avis, contenus — sur tous leurs établissements, et à centraliser les avis de toutes leurs plateformes pour les analyser sans export manuel. Testez la visibilité de votre groupe avec notre outil de diagnostic.