IA et anti-gaspi : le bac connecté qui change la donne

10 000 utilisateurs, 450 tonnes de déchets alimentaires évitées : ce sont les ordres de grandeur annoncés par Mill après un an sur le marché nord-américain. Leur promesse est simple à comprendre (et très actuelle à l’approche des repas de fin d’année) : transformer les restes et épluchures en une matière sèche et stable, plus facile à valoriser que la poubelle “classique”. Mill vient de dévoiler une deuxième génération de son bac de cuisine “intelligent”, plus rapide et plus silencieuse.

Ce sujet n’a rien d’anecdotique dans une série sur l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire. La réalité, c’est que l’IA ne sert pas seulement à surveiller des parcelles par satellite ou à optimiser une ration animale. Elle peut aussi agir au bout de la chaîne, dans nos cuisines, là où une part énorme de nourriture finit… à la poubelle.

Je prends une position claire : si on veut parler de sécurité alimentaire et de durabilité, on doit traiter le gaspillage comme un “gisement” au même titre qu’un rendement agricole. Et les objets connectés, quand ils sont bien conçus, peuvent rendre ce gisement mesurable, donc pilotable.

Le gaspillage alimentaire : un problème “data” avant d’être un problème moral

Le point central : on ne réduit durablement que ce qu’on mesure. À la maison, le gaspillage reste souvent invisible : on jette “un peu”, tous les jours, sans feedback. Dans l’agroalimentaire, c’est pareil : les pertes sont fragmentées entre production, transformation, distribution et consommation.

Quelques repères utiles pour situer l’enjeu :

• Environ un tiers de la nourriture produite dans le monde est perdue ou gaspillée selon les estimations largement reprises par les organisations internationales.
• Une part importante des émissions associées à l’alimentation provient d’aliments produits, transportés, réfrigérés… puis jetés.

Ce que les solutions de bacs connectés changent, ce n’est pas seulement la “fin de vie” des déchets : c’est l’apparition d’un signal. Un appareil qui pèse, suit des cycles, détecte des patterns d’usage, peut produire une donnée exploitable. Et dès qu’il y a donnée, il y a optimisation possible — à l’échelle d’un foyer, mais aussi d’un service de collecte et, potentiellement, d’une filière de valorisation.

Phrase à retenir : “Le gaspillage alimentaire est un problème de logistique et d’information autant qu’un problème de comportement.”

Mill 2e génération : ce que l’amélioration “mécanique” raconte sur l’adoption

Mill n’appelle pas son produit un composteur. Et ce détail est révélateur : ils vendent d’abord une expérience domestique (propreté, absence d’odeurs, simplicité), puis une boucle de valorisation.

D’après les informations publiées lors de l’annonce, la deuxième génération se distingue surtout par trois points :

1) Plus rapide grâce à une architecture de découpe repensée

Les premiers retours clients signalaient un traitement trop lent. Mill a revu la partie “cœur” : les lames de broyage passeraient d’un montage horizontal à deux lames verticales. Ce n’est pas glamour, mais c’est souvent ça qui fait (ou défait) un produit.

Pourquoi c’est important ? Parce que la vitesse conditionne la capacité : si le bac traite lentement, il se remplit vite, et l’utilisateur revient à des gestes anciens (sac, poubelle, évier). Autrement dit : l’adoption ne se joue pas sur une app, mais sur la friction quotidienne.

2) Chauffage sur toute la paroi interne

La première version chauffait surtout par le bas. La nouvelle intègre le chauffage sur l’ensemble de l’intérieur du bac, ce qui accélère la déshydratation et la stabilisation de la matière.

Traduction “terrain” : moins d’attente, moins de nuisances, plus de régularité. Dans un foyer, la régularité est la clé : un produit “anti-gaspi” qui demande de s’adapter à lui finit souvent au placard.

3) Plus silencieux (donc plus compatible avec la vraie vie)

Le bruit est un tueur d’usage, surtout en appartement. Une cuisine connectée qui fait du vacarme, c’est un non. Mill met en avant une réduction du bruit : c’est typiquement le genre d’amélioration qui n’apparaît pas sur une fiche technique, mais qui augmente fortement la rétention.

Où est l’IA là-dedans ? Dans l’orchestration, pas dans le gadget

On associe “IA” à reconnaissance d’images ou à chatbot. Dans un bac de déchets, l’IA peut être plus discrète — et plus utile.

Voici les usages concrets que l’on voit émerger (et que les industriels sérieux devraient viser) :

Optimisation des cycles : énergie, temps, résultats

Un appareil peut ajuster automatiquement :

• la durée de traitement,
• le profil de chauffage,
• l’intensité de broyage,
• les phases de repos,

selon le type de déchets (peaux, restes cuits, fruits très humides), la charge, l’historique d’usage. Même sans “IA marketing”, des modèles statistiques et du contrôle adaptatif font déjà une différence.

Résultat attendu : moins d’électricité consommée par kilo traité et un produit final plus homogène.

Maintenance prédictive et qualité d’expérience

Un bac connecté peut détecter des dérives :

• moteur qui force,
• lame émoussée,
• humidité anormale,
• cycles qui s’allongent.

Et prévenir avant la panne. Là encore, c’est crucial : la meilleure technologie du monde ne sert à rien si l’utilisateur vit un incident et abandonne.

Données agrégées : pilotage de la collecte et de la valorisation

Là, on touche à la chaîne agroalimentaire : si des milliers de foyers produisent une matière stabilisée (les “grounds” dans le cas de Mill), on peut :

• dimensionner des tournées de collecte au plus juste,
• stabiliser des volumes pour une filière (alimentation animale, amendement, méthanisation selon les cadres),
• améliorer la traçabilité.

C’est exactement l’esprit “IA dans l’agroalimentaire” : relier des micro-décisions (je jette une épluchure) à une optimisation macro (logistique, valorisation, bilan carbone).

Le vrai frein : le modèle économique (et ce que ça implique pour l’Europe)

Mill annonce un prix d’environ 999 $ à l’achat, avec une formule de location mensuelle, et des options de collecte. Même en tenant compte de l’écosystème local et des services, le constat est simple : le ticket d’entrée est élevé.

Et c’est là que le débat devient intéressant pour notre marché français (et européen).

Le consommateur compare… à des alternatives moins chères

Sur le marché, on trouve déjà des appareils de “food recycling” domestique à des prix nettement inférieurs. Ils n’offrent pas forcément un service, ni la même boucle de valorisation, mais pour beaucoup de foyers, le calcul est basique : “Je veux réduire les odeurs et le volume, point.”

Donc, pour justifier un prix premium, il faut apporter des bénéfices tangibles :

• silence,
• vitesse,
• fiabilité,
• simplicité,
• et idéalement un service qui enlève la charge mentale.

La location baisse le frein… mais change la psychologie

Mill a aussi appris quelque chose d’assez universel : les gens aiment posséder leurs appareils de cuisine. La location rassure certains (moins de risque), mais rebute d’autres (engagement mensuel, logistique, dépendance au service).

Mon avis : en Europe, les modèles hybrides “achat + abonnement optionnel” ont plus de chances de fonctionner, surtout si l’abonnement est réellement utile (collecte, sacs, maintenance, extension de garantie, reporting).

Les collectivités et la réglementation deviennent des accélérateurs

Dans plusieurs territoires, le tri des biodéchets se généralise. Résultat : les foyers cherchent des solutions pratiques. Un appareil intelligent peut devenir un outil de conformité confortable.

Mais attention : la valorisation (alimentation animale, retour au sol, etc.) dépend de cadres réglementaires précis. Les acteurs qui gagneront sont ceux qui feront de la “tech” un chaînon, pas une fin.

Comment évaluer un bac connecté “anti-gaspi” (checklist terrain)

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, une collectivité, une startup agri/foodtech, ou même si vous êtes simplement en veille, voici une grille simple que j’utilise.

1) Mesure : l’appareil produit-il une donnée utile ?

• Poids et volumes estimés
• Catégories (au moins “humide” vs “sec”)
• Historique et saisonnalité
• Export ou tableau de bord compréhensible

2) Performance : vitesse, bruit, odeurs

• Temps moyen pour stabiliser une charge
• Niveau sonore en usage réel (cuisine ouverte)
• Gestion des odeurs sans consommables coûteux

3) Énergie : coût et cohérence environnementale

• Consommation par cycle
• Optimisation automatique selon la charge
• Fonctionnement en heures creuses (si pertinent)

4) Sortie matière : que devient le “produit” ?

• Utilisable au jardin (et sous quelles conditions)
• Collecté pour une filière
• Stockable sans nuisance
• Qualité constante (sinon, filière instable)

5) Service : qui gère le dernier kilomètre ?

• Maintenance
• Remplacement
• Collecte (si proposée)
• Support client

Une phrase qui pique un peu, mais vraie : “Un produit durable qui finit au placard est un échec écologique.”

Ce que Mill révèle sur l’IA dans la chaîne agroalimentaire

Le message de fond dépasse largement un bac de cuisine : l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire gagne quand elle relie des maillons. La ferme produit, l’industrie transforme, la distribution vend, le consommateur jette. Chaque maillon optimise dans son coin… et on perd de la valeur entre les deux.

Les objets connectés anti-gaspi créent un pont :

• Ils transforment un déchet “mou” en flux plus stable.
• Ils rendent visible ce qui ne l’était pas.
• Ils ouvrent la porte à des boucles de valorisation plus industrielles.

Et, à l’échelle 2025, ça colle parfaitement aux attentes : budgets serrés, attention aux déchets, tri des biodéchets qui se structure, et envie de solutions qui marchent sans militantisme.

Si vous envisagez un projet IA dans l’agroalimentaire, je vous invite à regarder ce type d’usage : il est moins spectaculaire qu’un drone, mais il est souvent plus rentable, parce qu’il se cale sur un besoin quotidien.

La suite logique ? Voir apparaître des systèmes capables non seulement de traiter, mais aussi de recommander : “Cette semaine, vous jetez beaucoup de pain : ajustez vos quantités”, ou “vos restes cuits augmentent : changez votre planification repas”. Quand la donnée des déchets remonte, l’IA peut agir en amont — là où le gaspillage se décide vraiment.