IA & déchets alimentaires : ce que Mill nous apprend

En Europe, la chaîne alimentaire génère encore des dizaines de millions de tonnes de déchets par an. Une partie se joue dans les champs et les usines. Mais une autre, très concrète, se joue… dans nos cuisines. Et c’est précisément ce qui rend l’histoire de Mill intéressante : elle met le doigt sur un point que beaucoup d’acteurs de l’agroalimentaire sous-estiment.

Quand une entreprise conçoit un appareil domestique “intelligent” pour traiter les restes alimentaires et les transformer en matière valorisable (dans leur cas, une filière type alimentation animale), elle ne fait pas seulement de l’électroménager. Elle crée un système de données, de logistique et d’incitation. Dit autrement : elle construit un mini “supply chain” piloté par le comportement humain.

Dans notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, j’aime relier les innovations côté consommateur à la réalité terrain. Parce que l’IA n’a d’impact que si elle connecte les maillons : production, transformation, distribution… et fin de chaîne.

Mill, ou pourquoi la réduction du gaspillage commence par le design

Réduire les déchets alimentaires ne se gagne pas à coups de slogans, mais par des frictions en moins. Mill (via son “bin” connecté et un service d’abonnement) part d’un constat simple : la majorité des foyers veulent “faire mieux”, mais au quotidien, trier, composter, nettoyer, transporter… devient vite pénible.

L’approche de Mill est intéressante pour l’agroalimentaire pour une raison : elle traite le gaspillage comme un problème d’expérience utilisateur.

Ce que raconte l’épisode avec Matt Rogers (et ce qu’on doit en retenir)

Dans l’épisode de podcast consacré à l’histoire de Mill avec son CEO Matt Rogers, on retient plusieurs leçons utiles pour les acteurs agricoles et agroindustriels :

• Construire un produit de recyclage alimentaire, ce n’est pas seulement de l’ingénierie : c’est un système complet (matériel + service + collecte + valorisation).
• Le déclic “anti-gaspillage” côté consommateur n’est pas automatique : il faut rendre l’action facile.
• Les données (quantité, fréquence, typologie) peuvent modifier le comportement si elles sont bien présentées.

Je vais plus loin : ces points décrivent exactement la trajectoire de nombreux projets d’IA en agri-agro. Les pilotes ne manquent pas. Ce qui manque, c’est l’adhésion et l’industrialisation.

Données : le vrai carburant de l’IA anti-gaspillage (du foyer au champ)

L’IA anti-gaspillage est d’abord une IA de mesure. Tant que vous ne mesurez pas correctement où, quand et pourquoi ça part à la poubelle, vous ne faites que deviner.

Le modèle “appareil + abonnement” a un avantage structurel : il peut produire des données régulières et comparables dans le temps. Dans une cuisine, ça peut être : volumes quotidiens, pics hebdomadaires, effet des fêtes (Noël, réveillons), ou variations saisonnières.

Ce que ces données peuvent débloquer côté agroalimentaire

Voici comment on peut traduire ce type de données en cas d’usage IA, pertinents pour l’agriculture de précision et l’agroalimentaire :

1. Prévision de la demande (demand forecasting) : si l’on comprend mieux les “restes” générés, on affine la demande réelle, pas la demande vendue.
2. Optimisation du merchandising et des promotions : mieux calibrer les promos pour limiter l’achat “aspirationnel” qui finit jeté.
3. Réduction des pertes en aval : adapter tailles de portions, formats, DLC/DDM, et recommandations de conservation.
4. Boucle de retour vers l’amont : orienter la production (calibres, variétés, volumes) vers ce qui est réellement consommé.

Une phrase qui résume bien l’enjeu : “On ne réduit pas le gaspillage en punissant, on le réduit en apprenant.” Et l’IA sert justement à apprendre vite.

Valoriser les biodéchets : la passerelle entre économie circulaire et IA

Traiter les biodéchets n’a d’intérêt climatique que si la valorisation est solide. Mill a popularisé une logique : transformer les restes en “grounds”, puis les diriger vers une filière (dans leur communication initiale : une voie type alimentation pour volailles).

Sans entrer dans les détails réglementaires (qui varient fortement selon les pays), retenons surtout le principe : un flux de déchets devient une ressource. C’est là que l’IA peut apporter de la rigueur.

Où l’IA est concrètement utile dans la valorisation

• Classification de la matière : identifier ce qui entre (types de restes) pour orienter vers la meilleure filière (méthanisation, compost, autre valorisation).
• Contrôle qualité : détection d’anomalies, contaminants, ou dérives de procédé (odeur, humidité, température) via capteurs.
• Optimisation logistique : planifier les collectes en fonction du remplissage réel (comme on le fait déjà sur certains flux industriels), au lieu d’horaires fixes.
• Traçabilité : produire des preuves de flux (quantités, dates, lots) utiles pour des partenaires et, à terme, pour des reporting ESG plus crédibles.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, la question n’est pas “faut-il valoriser ?”. C’est : quelle valorisation maximise la valeur économique et environnementale dans votre territoire.

Le point dur : changer les comportements (et pourquoi l’IA n’y arrivera pas seule)

Le frein principal n’est pas technologique, il est psychologique. Beaucoup de projets “smart” échouent parce qu’ils supposent que les utilisateurs vont changer par conviction. En réalité, ils changent quand :

• c’est simple,
• c’est gratifiant,
• et ça s’intègre à leurs routines.

Le podcast met en avant la difficulté de faire réfléchir les gens à leurs déchets. C’est vrai. Et c’est exactement la même difficulté dans les organisations : un atelier, une cantine, un site de transformation… personne ne veut passer ses journées à “gérer les rebuts”.

La bonne approche : des indicateurs actionnables, pas des tableaux culpabilisants

Si vous déployez de l’IA anti-gaspillage (en cuisine centrale, en industrie, en retail, ou sur une exploitation), visez :

• 3 indicateurs maximum au départ (ex. kg/jour, coût estimé, top 3 familles de produits).
• Une recommandation claire associée à chaque signal (ex. ajuster la production de 8% le mardi, modifier la taille de portion, changer l’ordre de préparation).
• Un feedback rapide : on adopte ce qu’on voit fonctionner en 2-3 semaines, pas en 12 mois.

Mon avis : l’IA doit être au service d’une décision facile, sinon elle devient un reporting de plus.

De la cuisine au champ : ce que Mill suggère pour l’agriculture de précision

Le gaspillage en bout de chaîne influence l’amont. Quand on jette beaucoup, on sur-produit. Quand on sur-produit, on augmente pression sur l’eau, l’azote, l’énergie, le transport.

Là où l’agriculture de précision entre en scène, c’est dans la capacité à produire “au plus juste” :

• ajustement des apports (eau, engrais) grâce à des modèles,
• pilotage des rendements par parcelle,
• segmentation variétale selon les besoins réels,
• réduction des pertes en récolte via détection et planification.

Le chaînon manquant : relier données de consommation et décisions de production

Beaucoup d’acteurs ont déjà :

• des données agronomiques (capteurs, images, météo),
• des données industrielles (MES/SCADA),
• des données commerciales (ERP, ventes).

Mais peu ont une lecture fine de la non-consommation (ce qui est acheté puis jeté). Or c’est une variable déterminante.

Si vous êtes un acteur agri-agro, l’idée à retenir de Mill est simple : créez une boucle de données qui ne s’arrête pas à la caisse.

Plan d’action (pragmatique) pour lancer un projet IA anti-gaspillage

Vous n’avez pas besoin d’un grand programme à 18 mois pour démarrer. Voici une approche en 4 étapes que je recommande souvent.

1. Cartographier 3 points de perte (ex. préparation, retours, invendus) et choisir le plus coûteux.
2. Mesurer pendant 2 semaines avec un protocole simple (pesée + photo + catégorie). Objectif : obtenir une baseline fiable.
3. Tester un modèle ou des règles (prévision, classification, recommandations) sur un seul site.
4. Industrialiser si et seulement si vous prouvez :
   • une baisse mesurée (ex. -10% à -20% sur le flux ciblé),
   • une charge opérationnelle acceptable,
   • un sponsor métier impliqué.

Une règle utile : si la collecte de données est plus pénible que le problème, le projet est mal cadré.

Ce que l’histoire de Mill dit sur 2025 : l’IA utile est celle qui s’intègre

En 12/2025, on voit une tendance nette : les organisations ne veulent plus “de l’IA”, elles veulent moins de pertes, plus de résilience, et des coûts maîtrisés. Les projets qui gagnent sont ceux qui s’intègrent dans une opération existante, avec un ROI compréhensible.

Le récit de Mill rappelle une vérité : la technologie ne remplace pas une stratégie de filière. Elle la rend exécutable.

Si vous travaillez dans l’agriculture, l’agroalimentaire, la restauration collective ou le retail, la prochaine étape est souvent la même : relier vos initiatives “durables” à des systèmes de données robustes, et utiliser l’IA pour transformer ces données en décisions quotidiennes.

Et maintenant, la question qui compte vraiment : quelle est la prochaine boucle de données que vous pouvez fermer — entre production, transformation et consommation — pour éviter qu’une tonne de valeur finisse en déchet ?