IA et réduction du gaspillage alimentaire : passer à l’acte

En 2025, le gaspillage alimentaire a changé de statut. Pendant des années, beaucoup d’organisations ont traité le sujet comme un « plus » RSE : utile pour l’image, parfois motivant en interne, mais rarement piloté comme une performance opérationnelle. La réalité, c’est que la phase “enthousiasme + objectifs ambitieux” arrive à saturation. Et c’est précisément ce que décrit Andrew Shakman, CEO de Leanpath, quand il parle d’un « deuxième acte » : le moment où la nouveauté est passée, où les équipes sont déjà très sollicitées, et où il faut transformer les données en actions concrètes, au quotidien.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », j’insiste souvent sur un point : l’IA n’a de valeur que si elle raccourcit le chemin entre un signal et une décision. Le gaspillage alimentaire est un terrain parfait pour le prouver, parce que le coût est immédiat, mesurable, et souvent évitable. Et parce que l’IA peut relier ce qui est encore trop souvent séparé : ventes, stocks, production, menus, retours, déchets.

Le « deuxième acte » : moins de promesses, plus d’exécution

Le mouvement anti-gaspillage entre dans une phase de maturité : l’objectif n’est plus de convaincre que le sujet existe, mais d’industrialiser ce qui marche.

Shakman résume bien la situation : la première phase était portée par des engagements publics, des objectifs 2025, et une dynamique d’innovation. La deuxième phase est plus rugueuse : certaines organisations atteignent leurs cibles, d’autres non, et surtout… la question devient “comment tenir dans la durée ?”

Ce basculement est très visible dans l’agroalimentaire et la restauration : pression sur les marges, volatilité des prix des matières premières, pénuries de main-d’œuvre, exigences qualité et traçabilité. Dans ce contexte, un argument reprend le dessus : le business case.

« Sortir des euros de la poubelle » : c’est souvent le discours le plus efficace pour relancer un programme.

Et je suis d’accord avec ce retour au concret. Non pas parce que la dimension climatique ou éthique serait secondaire, mais parce que l’exécution quotidienne dépend de la simplicité : une équipe adhère quand elle voit clairement ce qu’elle gagne (temps, stress, argent, qualité).

Mythe à casser : « le gaspillage, c’est normal »

Dans beaucoup de cuisines et d’ateliers, on entend : “On ne peut pas éviter les pertes.” La vérité ? Une partie est structurelle, oui. Mais une autre partie est prédictible. Et ce qui est prédictible devient pilotable.

L’IA aide justement à distinguer :

• les pertes inévitables (variabilité biologique, contraintes sanitaires),
• les pertes évitables (surproduction, erreurs de prévision, défaut de rotation, portions mal calibrées, menus mal alignés avec la demande).

L’IA utile, c’est celle qui fait bouger la cuisine (pas les dashboards)

Point clé de l’interview : les équipes terrain ne veulent pas passer leur vie devant un écran. Et c’est là que de nombreux projets data échouent : ils produisent de beaux tableaux de bord… mais peu de décisions.

L’IA la plus rentable en réduction du gaspillage est “actionnable” : elle propose des micro-décisions simples, au bon moment.

Ce que l’IA devrait dire, concrètement

Une IA bien intégrée dans un site de production ou un restaurant ne devrait pas “analyser” pendant des semaines. Elle devrait générer des recommandations du type :

1. Avant le service / avant le lancement de lot :
   • “Réduis la production de 12% sur la référence A : demande en baisse sur 3 semaines, stock élevé, risque DLC.”
   • “Prévois un batch supplémentaire sur B : météo + événement local + historique du samedi.”
2. Pendant :
   • “Accélère la vente de C (promesse qualité + communication interne), sinon déclassement probable à 18h.”
3. Après :
   • “La perte vient à 63% du poste garnitures : problème de calibration portion/recette, pas un problème de vente.”

Le message de fond de Shakman est juste : la technologie doit réduire la friction, pas en ajouter.

Le vrai saut : casser les silos de données (ventes, stocks, déchets)

Le point le plus stratégique, à mes yeux : le gaspillage devient intelligible quand on triangule plusieurs sources. Isolé, un jeu de données raconte rarement la vérité.

• Les données de vente (POS) disent ce qui est parti.
• Les données d’inventaire/achats disent ce qui est entré.
• Les données de déchets/pertes disent ce qui a été jeté.

Quand on relie ces trois flux, on obtient une équation opérationnelle :

Achats – Stock final – Ventes = pertes + écarts + transformations.

Et c’est là que l’IA devient vraiment intéressante : elle peut attribuer des causes, pas seulement constater des volumes.

Exemple concret : la surproduction déguisée

Cas typique : une cantine ou un traiteur observe “beaucoup de déchets” sur un plat du jour. Sans croiser les données, on conclut : “Le plat ne plaît pas.”

En croisant ventes + production + déchets, on découvre parfois que :

• le plat se vend correctement,
• mais la production a été dimensionnée sur un pic historique non reproduit,
• et le gaspillage vient d’un paramètre mal réglé (taille de bac, minimum de batch, règle interne de “sécurité”).

La solution n’est pas marketing. Elle est industrielle.

Pont direct avec l’agriculture de précision

Dans l’agriculture, on parle beaucoup de capteurs, prévisions, modulation, pilotage fin. Appliquer ce raisonnement à l’aval (transformation, distribution, restauration) est logique :

• moins de gaspillage aval = moins de pression amont,
• donc moins de surfaces mobilisées pour produire “au cas où”,
• donc un impact direct sur la sécurité alimentaire.

Une chaîne agroalimentaire performante, c’est une chaîne où la demande est mieux prédite et la production mieux ajustée. L’IA sert exactement à ça.

Mettre en place une stratégie IA anti-gaspillage (sans projet interminable)

La bonne approche : commencer petit, mesurer, puis étendre. Les organisations qui réussissent ne démarrent pas par une “plateforme data” gigantesque. Elles démarrent par un cas d’usage très clair : réduire une perte précise, sur un périmètre précis.

Étape 1 : choisir un KPI simple et incontestable

Je recommande un indicateur qui parle à tout le monde : euros de pertes par jour (ou par 100 couverts / par tonne produite).

Ajoutez ensuite 2 KPI de pilotage :

• taux de surproduction (ou “production vs ventes”),
• pertes par catégorie (préparation, retours, DLC, casse, rebuts).

Étape 2 : instrumenter le terrain sans l’épuiser

L’erreur classique : demander une saisie trop lourde. Mieux vaut :

• une saisie minimaliste mais régulière,
• des catégories simples,
• et une automatisation progressive (photos, reconnaissance, intégration inventaire/POS).

Objectif : moins de 30 secondes par événement.

Étape 3 : connecter les données (même imparfaitement)

Vous n’avez pas besoin d’une intégration “parfaite” pour démarrer. Vous avez besoin de :

• ventes quotidiennes par produit/famille,
• achats et stock (même hebdo),
• déchets avec horodatage et catégorie.

Ensuite, l’IA peut déjà produire :

• des alertes de dérive,
• des prévisions de demande,
• des recommandations de batch.

Étape 4 : transformer les recommandations en rituels

Une recommandation qui reste dans un outil est inutile. Il faut un rituel simple :

• 10 minutes avant service / avant lancement de ligne,
• 10 minutes en fin de journée.

Et une règle : une recommandation = un responsable = une action (même petite).

Questions fréquentes (et réponses franches)

« Est-ce que l’IA suffit à elle seule ? »

Non. L’IA amplifie une organisation disciplinée. Sans routine, sans responsabilité, sans standard, elle devient un reporting de plus.

« Par quoi commencer si on manque de données ? »

Commencez par les pertes les plus coûteuses et les plus visibles (rebuts, DLC, retours). Une mesure imparfaite mais régulière vaut mieux qu’un modèle parfait sans données.

« Quel est le lien avec la sécurité alimentaire ? »

Il est direct : chaque point de gaspillage évité réduit la pression sur la production et améliore la disponibilité réelle. L’efficacité aval est une forme de “rendement” du système alimentaire.

Ce que je retiens : le prochain progrès sera organisationnel autant que technologique

Le « deuxième acte » du gaspillage alimentaire, c’est une période moins glamour mais plus décisive : celle où l’IA doit prouver qu’elle accélère les décisions et simplifie le travail du terrain. Les meilleurs projets ne cherchent pas à “tout savoir”. Ils cherchent à faire mieux, tous les jours, avec des signaux clairs.

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, la restauration collective, la transformation ou la distribution, la question utile n’est pas “faut-il une IA ?”. C’est plutôt : où se cache votre gaspillage prédictible, et quel flux de données vous manque pour agir demain matin ?

Si vous voulez, je peux vous aider à cadrer un premier cas d’usage (périmètre, KPI, sources de données, plan de déploiement) pour obtenir des résultats mesurables en 8 à 12 semaines. Quel poste de pertes vous coûte le plus cher aujourd’hui : surproduction, DLC, retours, ou rebuts qualité ?