IA & économie circulaire : nourrir des poules avec nos restes

En France, les biodéchets sont désormais au centre du jeu : depuis 2024, le tri à la source est généralisé, et beaucoup d’entre nous ont découvert une vérité assez banale mais têtue. Le gaspillage alimentaire n’est pas qu’un problème “moral” ; c’est un problème logistique, industriel et agricole. Et quand on parle de logistique, on finit souvent par parler de données.

C’est là qu’un produit comme le bac de cuisine de la société Mill devient intéressant. L’idée est simple à raconter, mais riche à analyser : transformer des restes alimentaires en une matière sèche, moins odorante, qui peut être réintroduite dans le système alimentaire… comme ingrédient d’alimentation pour volailles. Ce n’est pas (selon la marque) du compost. C’est une tentative de boucler une partie de la boucle.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, je vois surtout Mill comme un signal : la circularité ne se gagnera pas seulement dans les champs, mais aussi dans les cuisines, avec de la mesure, de la traçabilité et de l’optimisation — trois terrains où l’IA excelle.

Du déchet au flux de matière : ce que Mill change vraiment

Mill transforme un “déchet” ambigu en flux de matière standardisable. Et c’est exactement le passage nécessaire pour industrialiser l’économie circulaire.

Dans l’article source, le dispositif est présenté comme un bac de cuisine connecté (Wi‑Fi + application) qui “réduit” et “désodorise” les restes pour produire des “Food Grounds”, décrits comme un ingrédient sûr et nutritif pour l’alimentation des poules. L’utilisateur s’abonne, remplit le bac, puis expédie le contenu via un service de collecte.

Pourquoi ce n’est pas qu’un gadget de cuisine

Ce type de solution répond à trois irritants réels :

• L’odeur (qui rend le tri des biodéchets pénible en appartement)
• Le volume (moins de sacs, moins de nuisibles, moins de rotations)
• L’incertitude (“Qu’est-ce que j’ai le droit de mettre ? Que devient-ce que je trie ?”)

Le point le plus important, à mon avis, n’est pas le bac lui-même, mais la promesse implicite : rendre les sorties (outputs) plus homogènes que les entrées (inputs). Une matière homogène est mesurable, contrôlable, et donc revendable dans une filière.

Le vrai sujet : la réintégration dans la chaîne alimentaire

Dire “ce n’est pas du compost” n’est pas qu’un argument marketing. Le compost retourne au sol. L’aliment retourne à l’animal, puis à l’alimentation humaine. Les exigences de sécurité, de régularité et de conformité ne sont pas du tout les mêmes.

C’est ici que la technologie (et demain, l’IA) devient structurelle : sans standard, sans contrôle qualité, sans traçabilité, ce genre de boucle reste une expérimentation locale.

Où l’IA entre en scène : standardisation, sécurité et optimisation

L’IA est utile dès qu’on doit décider “quoi faire” avec un flux variable, à grande échelle, sans exploser les coûts. Les restes alimentaires sont précisément ça : variables, saisonniers, culturellement marqués, et difficiles à classer.

1) Contrôle qualité : rendre un output “alimentaire” fiable

Pour qu’un ingrédient de feed soit acceptable, il faut maîtriser :

• l’humidité finale (risque microbiologique)
• les contaminants (plastiques, verre, métaux)
• les déséquilibres nutritionnels (trop salé, trop gras)
• les molécules indésirables (selon les intrants)

Dans un système connecté, l’IA peut aider par étapes :

• Détection d’anomalies (capteurs température/humidité, profils de séchage atypiques)
• Classification des intrants (via l’app : photo + reconnaissance d’objets ; ou via des règles + apprentissage)
• Prédiction du risque (modèles qui estiment la probabilité de non-conformité selon les usages)

Phrase “citabile” : si on ne sait pas mesurer la sortie, on ne peut pas la remettre dans une filière animale.

2) Optimisation du procédé : énergie, temps, odeur

Les appareils domestiques ont une contrainte simple : on veut que ça marche sans y penser, et sans faire grimper la facture.

L’IA (ou plus largement, l’optimisation algorithmique) peut piloter :

• la durée de traitement selon la charge
• le cycle thermique selon le type de déchets
• des stratégies anti-odeurs (ventilation, phases de chauffe ciblées)

Même sans “IA générative”, le machine learning est pertinent pour apprendre des milliers de cycles réels et réduire l’énergie par kilo traité.

3) Logistique intelligente : collecte, regroupement, traçabilité

Le modèle “abonnement + collecte” est une logistique. Et la logistique, c’est un problème de prédiction.

• Prévoir quand un foyer va remplir son bac (saisonnalité, taille du ménage, périodes de fêtes)
• Optimiser les tournées (réduction des kilomètres, empreinte carbone, coûts)
• Assurer la traçabilité lot par lot (prérequis pour l’alimentation animale)

Un détail de calendrier compte : en décembre, les volumes de restes augmentent (repas de fin d’année, sur-achats, invendus domestiques). Une solution intelligente doit absorber ces pics sans se dégrader.

Alimentation des volailles : opportunité réelle, mais cadrage indispensable

Transformer des restes en alimentation pour poules peut réduire la pression sur les matières premières du feed, mais seulement si le cadre sanitaire et nutritionnel est solide.

On sait que l’alimentation animale dépend fortement de chaînes d’approvisionnement sensibles (coûts des céréales, soja importé, aléas climatiques). Tout ce qui stabilise une partie des intrants a de la valeur.

Ce que les éleveurs (et micro‑éleveurs) y gagnent

• Réduction potentielle du coût d’une partie de la ration (surtout en complément)
• Moins de dépendance à des intrants “longue distance”
• Narratif produit (circuit court, circularité) — utile en vente directe

Mais je prends une position claire : le “feed issu de restes” ne doit jamais être une zone grise. C’est précisément le genre de sujet où une belle intention peut créer une crise de confiance si la transparence n’est pas impeccable.

Les questions qui reviennent (et que votre projet doit anticiper)

• Est-ce autorisé ? → Ça dépend des réglementations nationales/UE et des catégories de sous-produits ; il faut un cadre explicite.
• Quid des allergènes, du sel, des restes de plats préparés ? → Sans tri et contrôle, c’est un risque nutritionnel.
• Et les contaminations physiques (petits plastiques) ? → La détection et le tri sont non négociables.

Pour une approche “IA dans l’agroalimentaire”, la conclusion est nette : la donnée est le filet de sécurité. Sans enregistrement des lots, sans tests, sans règles, l’idée reste sympathique mais fragile.

Une agriculture circulaire “pilotée par la donnée” : le modèle à viser

Le futur crédible, c’est une circularité mesurée : chaque kilo détourné du déchet doit être compté, qualifié et orienté vers le bon usage.

Je vois trois niveaux de maturité, utiles si vous êtes une entreprise agro, une collectivité, ou un acteur foodtech :

Niveau 1 : détourner du déchet (le minimum utile)

Objectif : réduire l’enfouissement/incinération.

• collecte séparée
• diminution des nuisances (odeurs, volumes)
• reporting simple (kg détournés)

Niveau 2 : réintroduire dans une filière (le vrai saut)

Objectif : passer du “traitement” à la “valorisation”.

• standardisation matière
• contrôle qualité
• contractualisation avec des débouchés (feed, méthanisation, compost premium selon cas)

Niveau 3 : optimiser par IA (l’avantage compétitif)

Objectif : maximiser valeur + minimiser coûts et risques.

• prédiction des volumes et de la qualité
• allocation dynamique vers le meilleur débouché
• détection précoce des non-conformités

Une règle simple : plus l’usage final est “noble” (aliment animal), plus l’exigence de traçabilité et de contrôle monte.

Plan d’action : comment évaluer une solution “restes → feed” (sans se tromper)

La meilleure manière d’avancer est de tester comme un industriel, pas comme un bricoleur. Voilà une grille pragmatique que j’utilise souvent.

1. Définissez votre débouché cible : feed pour volailles, compost, méthanisation. Ne mélangez pas tout.
2. Fixez 5 indicateurs dès le départ : kg traités/semaine, humidité finale, incidents odeur, taux de refus (contaminants), coût par kg.
3. Établissez une politique d’intrants : ce qui est accepté/refusé, et comment vous l’expliquez aux utilisateurs.
4. Exigez la traçabilité : lots, dates, volumes, conditions de traitement.
5. Préparez le “plan B” : que fait-on des lots non conformes ? (autre valorisation)

Si vous êtes une organisation agricole ou agroalimentaire cherchant des leads/projets, c’est un terrain très concret : audit de flux, instrumentation, modèles de prédiction, optimisation logistique, gouvernance des données.

Ce que l’histoire de Mill nous apprend pour l’IA en agriculture

La bataille de l’IA agricole ne se joue pas seulement dans les drones et les satellites. Elle se joue aussi dans les flux invisibles : restes, co‑produits, invendus, retours. Ces flux pèsent sur les coûts, sur l’empreinte carbone, et sur la résilience.

L’idée de transformer des restes en ingrédient pour poules a un mérite : elle rend tangible une circularité que beaucoup trouvent abstraite. Mais la prochaine étape — celle qui fera la différence — c’est la rigueur : mesure, conformité, orientation intelligente vers le bon usage.

Si vous travaillez sur l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, posez-vous cette question pour 2026 : quel est le flux “sale et variable” de votre organisation que l’IA peut rendre propre, standard et rentable ? C’est souvent là que se cachent les gains les plus solides.