Capteurs de fraîcheur IA : moins de gaspillage alimentaire

Un chiffre met tout le monde d’accord : une partie importante des aliments produits finit à la poubelle, souvent alors qu’ils étaient encore consommables. Et dans la chaîne du frais, la cause est rarement « la mauvaise volonté » — c’est surtout l’incertitude. Entre un trajet un peu plus long, une palette restée 45 minutes sur un quai, ou une chambre froide réglée un degré trop haut, la qualité réelle bouge… mais l’étiquette, elle, ne bouge pas.

C’est exactement là que les capteurs de fraîcheur intégrés à l’emballage, pilotés par la donnée (et de plus en plus par l’IA), changent la donne. L’exemple d’Evigence, une entreprise qui a levé 18 M$ pour industrialiser des capteurs assez petits pour tenir sur un sticker, illustre une tendance de fond : on passe d’une date théorique à une fraîcheur mesurée.

Dans cette série sur l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, je prends parti : si on veut réduire le gaspillage sans baisser nos exigences de sécurité sanitaire, il faut arrêter de piloter le frais « à l’aveugle ». La bonne nouvelle, c’est que la techno est déjà là.

Pourquoi les dates imprimées ne suffisent plus

La réponse est simple : une DLC/DDL est une estimation moyenne, pas un verdict basé sur l’historique réel du produit.

Dans le monde réel, deux barquettes identiques peuvent vivre deux vies totalement différentes :

• l’une reste à température contrôlée, du producteur au rayon,
• l’autre subit une micro-rupture de la chaîne du froid pendant le transport ou la mise en rayon.

Pourtant, elles affichent souvent la même date. Résultat :

• côté distributeur, on jette « par prudence » (ou on brade au dernier moment),
• côté consommateur, on hésite, on doute, et on jette aussi.

Ce point est crucial pour les équipes supply chain : tant qu’on ne sait pas objectivement où en est la fraîcheur, on surcompense. Or la surcompensation coûte cher et crée du gaspillage.

Fraîcheur : un problème de variabilité, donc de données

La fraîcheur n’est pas binaire. Elle se dégrade selon des cinétiques influencées par :

• la température (facteur n°1),
• la durée d’exposition,
• le type de produit (salade, fruits rouges, viande, poisson…)
• l’emballage, l’humidité, les chocs logistiques.

Donc la bonne approche n’est pas « une date pour tous », mais un calcul dynamique par lot (ou par unité).

Ce que change un capteur de fraîcheur au format sticker

L’idée clé : mesurer l’historique temps-température et traduire ce signal en une information compréhensible (visuelle ou scannable) sur l’état du produit.

Evigence conçoit des capteurs miniaturisés intégrables à un sticker apposé sur l’emballage. Concrètement, ils enregistrent :

• le temps écoulé,
• l’exposition thermique, et en déduisent une fraîcheur actuelle et projetée.

La valeur n’est pas seulement technique. Elle est opérationnelle : on peut décider, en rayon ou en entrepôt, quoi faire avec ce produit précis.

Du « meilleur avant » au « encore bon maintenant »

Ce type de dispositif peut fournir :

• un indice de fraîcheur (numérique via scan),
• un signal visuel (changement de couleur, symbole type sablier).

J’aime cette logique parce qu’elle réduit l’écart entre deux mondes :

• le monde réglementaire (dates),
• le monde physique (la réalité du froid).

Et ça ouvre une approche plus fine : FEFO (First Expired, First Out) devient enfin praticable à grande échelle, non pas avec une date statique, mais avec un risque de péremption calculé.

Résultats annoncés : des chiffres qui parlent

Selon les informations publiques partagées par l’entreprise, des « dizaines de millions » de capteurs auraient été déployés, avec à la clé :

• +20 % d’allongement de durée de vie en rayon (shelf life extension),
• -33 % de réduction du gaspillage.

Même en restant prudent sur la généralisation (tout dépend des catégories, des réseaux logistiques, et de la discipline opérationnelle), l’ordre de grandeur est intéressant : on parle d’un outil qui agit directement sur un poste de pertes souvent structurel.

Où l’IA entre vraiment en jeu (et pourquoi ça compte)

Réponse directe : l’IA devient utile dès qu’on veut passer de « je mesure » à « je prédis et j’optimise ».

Un capteur seul peut indiquer un état. Un système enrichi par l’IA peut :

• estimer la fraîcheur restante selon des modèles de dégradation,
• détecter des anomalies (rupture du froid, dérive de process),
• recommander des actions (prix, routage, priorité de picking).

1) Modéliser la dégradation : du signal brut à la décision

Les données temps-température ne suffisent pas si elles restent « brutes ». L’IA (ou des modèles statistiques avancés) sert à traduire ces données en probabilité de non-conformité ou en horizon de consommation.

Exemples d’usages concrets :

• Ajuster automatiquement les seuils selon la catégorie (fraises vs. tomates).
• Tenir compte de la saisonnalité (un flux logistique de Noël n’a pas le même profil de risque qu’un flux de février).
• Calibrer par origine et par variété (certains lots sont plus sensibles).

2) Détecter les points de rupture de la chaîne du froid

Quand on instrumente les flux, on découvre souvent un fait gênant : les problèmes se répètent aux mêmes endroits.

Avec une couche analytique, on peut établir :

• quels quais,
• quels transporteurs,
• quelles plages horaires,
• quelles tournées, concentrent les excursions de température.

Ça transforme la discussion interne : on passe de « on a eu des pertes » à « voici la cause et le plan de correction ».

3) Orchestrer la réduction du gaspillage (sans fragiliser la sécurité)

Le piège classique, c’est de vouloir réduire le gaspillage en « tirant » sur les marges de sécurité. Mauvaise idée.

La bonne approche : réduire l’incertitude, donc améliorer la sécurité et réduire les pertes.

Une phrase à garder :

Quand la fraîcheur est mesurée, on n’a plus besoin de jeter “au cas où”.

Cas d’usage agroalimentaires : du champ à l’assiette

Réponse directe : la valeur est maximale quand plusieurs maillons utilisent la même information.

En distribution : tri, démarque, et pricing plus intelligent

En magasin, l’outil sert à :

• prioriser la mise en avant des produits les plus avancés,
• déclencher plus tôt des actions anti-gaspillage (remise ciblée, panier anti-gaspi),
• réduire la démarque inconnue (produit jeté car doute).

Et surtout : éviter les promotions « à l’aveugle » qui dégradent la marge.

En logistique : FEFO réel et réduction des litiges

En entrepôt et transport, on peut :

• affecter les lots les plus fragiles à des clients proches,
• réserver les lots « plus frais » aux circuits plus longs,
• documenter objectivement les conditions de transport.

Cet aspect « preuve » est sous-estimé : dans le frais, les litiges qualité coûtent du temps, de l’argent, et de la relation commerciale.

En vente directe et meal kits : la confiance côté consommateur

Evigence cite un partenariat avec une entreprise de meal kits : le client peut scanner à la réception pour confirmer la fraîcheur.

C’est malin : les meal kits vivent une logistique plus « exposée » (dernier kilomètre, variations de délais). Donner un signal fiable :

• réduit les réclamations,
• rassure,
• évite que le consommateur jette « par doute » dès l’ouverture.

Déployer des capteurs de fraîcheur : ce que les décideurs doivent anticiper

Réponse directe : la techno ne suffit pas, il faut un design opérationnel et des garde-fous data.

Voici ce qui, dans la pratique, fait la différence entre un pilote sympa et un vrai ROI.

Checklist rapide (terrain + data)

1. Choisir la bonne catégorie produit

   • Démarrer sur une catégorie à forte casse (fruits rouges, herbes, produits ultra-frais) ou à forte valeur.

2. Définir les décisions associées au signal

   • Qui fait quoi quand l’indice passe sous un seuil ?
   • On route, on réaffecte, on solde, on retire ?

3. Intégrer au SI sans usine à gaz

   • L’objectif : remonter l’info dans l’outil de gestion des stocks / WMS / outil magasin.

4. Gérer la gouvernance des données

   • Traçabilité, confidentialité (partage entre partenaires), durée de conservation.

5. Former les équipes

   • Un capteur ignoré est un coût. Un capteur compris devient un réflexe.

Obstacles fréquents (et comment les contourner)

• “On a déjà une DLC, pourquoi payer plus ?” Parce que la DLC ne voit pas les excursions de température. L’enjeu, c’est la variabilité.

• “Trop complexe pour les magasins.” Si le signal est visuel et associé à 2–3 actions simples, ça marche. Le reste doit être automatisé.

• “Et si le capteur se trompe ?” On commence par des tests comparatifs, on calibre, on documente. Un modèle se gouverne comme un outil qualité.

Ce que cette tendance dit de l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire

On associe souvent l’IA à la ferme (détection de maladies, irrigation, rendement). C’est vrai. Mais la sécurité alimentaire se joue aussi après la récolte, dans des kilomètres de transport, des entrepôts, des frigos, des rayons.

Les capteurs de fraîcheur type sticker montrent une direction claire : l’IA devient une infrastructure invisible de l’agroalimentaire. Elle ne remplace pas les équipes qualité et logistiques ; elle leur donne un tableau de bord du réel.

Si vous travaillez côté producteurs, coopératives, industriels, distributeurs ou restauration, ma recommandation est simple : testez ces approches là où la casse est chronique. Pas sur 3 magasins “vitrine”, mais sur un périmètre suffisamment représentatif pour mesurer :

• la baisse de gaspillage,
• l’évolution des réclamations,
• l’impact sur la marge et les ruptures.

La question qui va compter en 2026 n’est pas « est-ce qu’on peut mesurer la fraîcheur ? ». C’est plutôt : qui, dans votre chaîne, a le droit d’agir sur cette information… et à quelle vitesse ?