IA prédictive : éviter la rupture de stock et le gaspillage

Un resto qui manque de poulet un samedi soir, ce n’est pas “juste” un problème de cuisine. C’est un symptôme de quelque chose de plus large : une chaîne agroalimentaire qui réagit souvent trop tard, parce qu’elle pilote encore ses stocks et sa demande à l’instinct, au tableau Excel… ou à la dernière urgence.

Ce qui m’intéresse dans l’arrivée d’outils type ChatGPT branchés sur des systèmes de prévision (comme la bêta annoncée par ClearCOGS pour les restaurants), ce n’est pas l’effet “assistant conversationnel”. C’est l’idée, très concrète, qu’on peut poser une question simple en langage naturel — “Avec 9 kg de poulet en chambre froide, est-ce qu’on risque la rupture aujourd’hui ?” — et obtenir une réponse utile, chiffrée, actionnable. Et surtout : transposable du restaurant à la ferme, puis à l’usine et à la distribution.

Dans notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, ce sujet est central en décembre : fêtes, pics de demande, météo capricieuse, tensions logistiques… La bonne nouvelle ? Les mêmes briques d’IA qui aident un manager à ne pas tomber à court d’un ingrédient peuvent aussi aider la filière à réduire le gaspillage, mieux planifier, et sécuriser l’approvisionnement.

Ce que change vraiment un “ChatGPT” connecté aux données

Un chatbot seul ne “prévoit” rien. La valeur arrive quand il est branché sur des données d’exploitation et un moteur de prévision.

Dans le cas d’un restaurant, l’outil vise à répondre en temps réel à des questions sur :

• les ventes (par jour, par service, par produit)
• les stocks (quantités, DLC, rotations)
• la production (préparation, pertes, portions)
• les opérations (ruptures passées, heures de pointe)

Le point fort n’est pas l’interface “sympa”. C’est la vitesse de décision. Avant, on demandait à un responsable de : exporter les ventes, vérifier les stocks, comparer aux semaines précédentes, tenir compte d’un événement local, puis estimer un risque. Maintenant, on vise une réponse immédiate du type :

“Risque de rupture élevé sur le poulet au service du soir (70–80%). Recommandation : déclencher un réassort express ou activer un plat alternatif.”

Et cette logique “répondre vite, avec des probabilités” est exactement celle qu’on retrouve en agriculture de précision : on ne cherche pas une vérité absolue, on cherche une décision meilleure que l’intuition.

Pourquoi le langage naturel compte (plus qu’on le croit)

La plupart des outils analytiques échouent pour une raison simple : ils demandent un effort. Un tableau de bord, c’est bien… si quelqu’un l’ouvre, le comprend, et agit.

Le langage naturel réduit la friction :

• un chef pose une question comme il parlerait à son équipe
• un manager obtient une réponse orientée action
• l’entreprise capitalise (les mêmes questions reviennent, on les standardise)

Dans les exploitations agricoles et les coopératives, j’ai observé la même dynamique : les données existent (capteurs, parc matériel, interventions), mais l’accès est trop complexe. Une interface conversationnelle bien connectée peut faire sauter ce verrou.

De la ferme à l’assiette : la prévision, même combat

La rupture de stock en restauration est l’extrémité visible de l’iceberg. En amont, il y a la même équation : prévoir la demande, planifier l’offre, absorber l’incertitude.

Dans l’agroalimentaire, l’incertitude est structurelle :

• météo et aléas agronomiques
• saisonnalité (forte en fin d’année)
• volatilité des prix matières
• transport, froid, délais
• promotions, événements, tourisme

Les modèles de prévision de la demande et de pilotage de stock sont donc des outils de résilience.

Un chiffre qui met tout le monde d’accord

À l’échelle mondiale, environ un tiers des aliments produits finit perdu ou gaspillé (ordre de grandeur largement repris par les institutions internationales depuis les années 2010). Dans la pratique, ça veut dire que chaque amélioration de prévision — même de quelques points — a un impact direct sur :

• les marges
• l’empreinte carbone
• la disponibilité produit

Un restaurant qui évite 5% de surproduction sur les plats à base de volaille, c’est déjà significatif. Une chaîne qui fait la même chose sur 300 sites, puis l’industriel qui fournit ces sites… on change d’échelle.

Ce que les restaurants peuvent apprendre aux acteurs agricoles

Les restaurants ont un avantage : le retour d’information est très rapide. Ils voient chaque jour l’effet des décisions (rupture, invendus, substitutions, avis clients). Ce rythme “quotidien” force la rigueur.

Trois leçons utiles pour l’agriculture et l’agroalimentaire :

1. Décider avec des probabilités plutôt qu’avec des certitudes. Dire “80% de risque” déclenche une action.
2. Intégrer l’opérationnel (météo locale, événements, staff) au-delà des historiques.
3. Rendre l’analytique accessible à ceux qui agissent (terrain, atelier, logistique), pas seulement aux analystes.

Comment fonctionne une bonne prévision de stock (sans magie)

Une prévision robuste repose sur un triptyque : données propres, modèle adapté, boucle de feedback.

1) Les données qui font la différence

Dans un restaurant, les signaux utiles sont souvent :

• ventes par créneau (midi/soir, jours fériés)
• recettes et grammages réels (pas théoriques)
• pertes et retours (surcuisson, erreurs)
• stocks et inventaires (avec écarts)
• délai fournisseur et fiabilité de livraison

Côté agriculture/agroalimentaire, l’équivalent existe :

• rendements historiques + interventions culturales
• données météo, sol, irrigation
• qualité et calibrage à la récolte
• contraintes usine (cadence, rendements matière)
• prévisions distributeur / commandes

Sans cette base, un chatbot ne fera que “raconter” des choses.

2) Le modèle : simple, mais bien posé

En stock, on revient presque toujours à quelques notions opérationnelles :

• consommation prévue (par heure/jour)
• stock disponible (physique, utilisable, DLC)
• délai de réappro (lead time)
• stock de sécurité (pour absorber l’aléa)

Ce qui change avec l’IA, c’est la capacité à :

• intégrer davantage de variables (météo, événements, promos)
• détecter des ruptures “avant-coureuses”
• recalculer en continu

3) La boucle de feedback (le vrai nerf de la guerre)

Les systèmes performants apprennent des écarts :

• prévu 120 portions, vendu 150 → pourquoi ?
• prévu 150, vendu 90 → météo, absence, concurrence, événement annulé ?

Sans ce retour, on reste dans l’approximation. Avec lui, on progresse semaine après semaine.

Cas d’usage concrets : ce qu’on peut automatiser dès maintenant

La promesse la plus crédible, c’est une IA qui aide à mieux arbitrer entre deux risques coûteux : la rupture et le surstock.

En restauration : décisions rapides, marges protégées

Exemples de questions réellement utiles (et actionnables) :

• “Quels sont mes top ventes cette semaine, et lesquels chutent ?”
• “Si je garde le menu actuel, quelle probabilité de rupture sur la volaille ce soir ?”
• “Quel volume commander pour couvrir le réveillon du 31/12 sans surstock ?”
• “Quels produits génèrent le plus de pertes, et à quel moment du service ?”

Actions derrière ces réponses :

• ajuster une commande avant la cutoff fournisseur
• activer un plat de substitution (menu engineering)
• reparamétrer une préparation (batch plus petit, plus fréquent)
• sécuriser une livraison alternative

En agroalimentaire : planifier production et logistique

Même logique, autre échelle :

• ajuster un plan de production selon la demande prévue
• optimiser l’allocation matière (qualité, calibrage)
• réduire les fins de série et les rebuts
• anticiper les tensions sur la chaîne du froid

En agriculture : piloter l’offre et la disponibilité

Là où je prends position : la prévision ne doit pas s’arrêter au champ. Les exploitations et organisations de producteurs qui connectent leurs prévisions de volume/qualité avec l’aval (collecte, transformation, distribution) prennent une longueur d’avance.

Concrètement :

• estimer un volume récoltable à J+7/J+14
• ajuster la main-d’œuvre et la logistique de récolte
• orienter des lots vers les bons débouchés (frais vs transformation)

Les pièges à éviter avant de déployer une IA “conversationnelle”

Une IA branchée sur l’opérationnel peut faire gagner du temps… ou en faire perdre si on la déploie trop vite.

Qualité de données : 80% du succès

Trois problèmes reviennent partout :

• inventaires approximatifs
• recettes/grammages non tenus à jour
• pertes non déclarées (ou mal catégorisées)

Si vos données sont “sales”, l’IA va produire des réponses nettes… mais fausses. Et c’est pire que de ne rien avoir.

Gouvernance : qui a le dernier mot ?

Une recommandation de réassort doit avoir un “propriétaire” :

• qui valide la commande ?
• qui tranche en cas de conflit avec le chef ?
• que fait-on si l’outil se trompe ?

Mon conseil : définir une règle simple dès le départ, par exemple : “L’IA recommande, le manager décide, et on mesure.”

Sécurité et confidentialité

Dès qu’on parle de données de vente, de marges, de fournisseurs, on parle de patrimoine. Il faut des garde-fous :

• droits d’accès par rôle
• traçabilité des requêtes
• séparation des environnements (test vs prod)

Une méthode simple pour démarrer (et obtenir des résultats en 30 jours)

Pour éviter le projet “trop ambitieux”, je recommande un démarrage par un cas d’usage à fort ROI.

1. Choisir 3 produits sensibles (fort volume, DLC courte, risque de rupture) : par exemple volaille, salade prête, crème.
2. Fiabiliser 4 données : ventes jour/service, stock réel, délai fournisseur, pertes.
3. Définir une règle de décision : seuil de risque (ex. >60%) → action.
4. Mesurer 2 KPI : taux de rupture et valeur de gaspillage.
5. Faire une revue hebdo : écarts, causes, ajustements.

En agriculture/agroalimentaire, on peut faire la même chose avec 2–3 matières premières ou références à forte variabilité (produits frais, saisonniers, sous tension).

Ce que je retiens pour l’agriculture et l’agroalimentaire

Un outil comme la bêta de ClearCOGS illustre une tendance de fond : l’IA ne sert pas seulement à produire des rapports, elle sert à prendre des décisions opérationnelles plus vite, au bon niveau, avec un langage simple.

Et c’est exactement l’enjeu de l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire : mieux prévoir, mieux allouer, mieux transformer, et réduire les pertes du champ à l’assiette. Fin décembre, quand la demande bouge vite et que la pression monte sur les équipes, cette capacité devient un avantage très concret.

Si vous voulez avancer sans vous perdre dans un projet IT interminable, partez d’un flux critique (stocks, pertes, prévision), connectez-le à des règles simples, puis seulement ensuite, ajoutez l’interface conversationnelle.

La question qui compte pour 2026 n’est pas “Est-ce qu’on aura des chatbots partout ?”. C’est plutôt : qui saura relier prévision, stock et décision sur toute la chaîne alimentaire — et qui continuera à subir les ruptures et le gaspillage ?