Robots en cuisine: la vraie méthode pour chiffrer l’IA

1,91 $ par pizza. Pas “en moyenne”, pas “à la louche” — un coût par unité reconstruit poste par poste, à partir de machines bien réelles, de gestes précis, et d’un objectif clair: produire de façon reproductible.

C’est ce que montre l’opérateur Andrew Simmons (restauration, San Diego) en décomposant le coût de chaque étape de sa chaîne de fabrication de pizzas robotisée: préparation de la pâte, portionnage, pressage, distribution des garnitures, cuisson. Derrière l’anecdote “pizza robot”, il y a surtout une méthode que beaucoup d’entreprises agroalimentaires… et agricoles… n’appliquent pas assez.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière », je prends position: l’IA n’apporte pas de valeur tant qu’on ne sait pas la chiffrer au niveau du geste et de la minute. La pizza robotisée sert ici de cas d’école pour parler d’optimisation des coûts, de robotique, et — par analogie directe — de l’IA en agriculture de précision et dans les chaînes agroalimentaires.

La leçon la plus utile: “coût par étape” avant “retour sur investissement”

Le point clé: Simmons ne commence pas par promettre un ROI. Il commence par attribuer un coût à chaque brique du process. C’est exactement ce qu’une usine, un atelier de transformation, ou une exploitation agricole devrait faire avant d’acheter un robot, des capteurs, ou un logiciel d’IA.

Quand on parle d’IA et d’automatisation, on saute souvent directement à la grande question: “Est-ce rentable?” Le problème, c’est que sans granularité, la réponse est forcément floue. Un vrai modèle économique se construit plutôt comme ça:

• Définir les étapes unitaires (ex.: pesée, dosage, mélange, conditionnement; ou semis, pulvérisation, récolte)
• Mesurer les temps, la variabilité et les reprises (retravail, pertes, rebuts)
• Attribuer un coût complet à chaque étape (main-d’œuvre, énergie, amortissement machine, maintenance, consommables)
• Simuler l’automatisation par “module” (ce que j’automatise maintenant vs plus tard)

Pourquoi cette granularité change tout

Parce qu’elle évite deux erreurs coûteuses:

1. Automatiser la mauvaise étape: celle qui “fait cool” mais ne pèse pas lourd dans le coût final.
2. Sous-estimer les coûts cachés: formation, arrêts, nettoyage, maintenance, gestion des données, intégration.

En restauration, la pression vient souvent de la pénurie de main-d’œuvre et des hausses de salaire minimum. En agroalimentaire et en agriculture, on ajoute d’autres contraintes: saisonnalité, énergie, normes, volatilité des intrants, traçabilité. La méthode “coût par étape” reste la même.

Ce que révèle la pizza robotisée sur l’automatisation (et ce que beaucoup ratent)

Le point clé: la valeur n’est pas “le robot” — c’est la réduction de la variabilité et la capacité à produire à coût stable.

Dans l’exemple de Simmons, une décision est particulièrement parlante: remplacer un système par un autre (Picnic vs Middleby) avec un arbitrage clair.

• Une option coûte moins cher par pizza, mais exige plus d’intervention humaine.
• L’autre coûte plus (il évoque environ +0,60 $/pizza), mais automatise davantage d’étapes, donc réduit la dépendance à la main-d’œuvre.

C’est une mécanique classique en industrie manufacturière: payer un peu plus d’amortissement pour acheter de la capacité, de la constance et du temps opérateur.

L’analogie directe avec l’agriculture de précision

En agriculture, on retrouve la même logique:

• Un “outil IA” peu cher (ex.: simple carte de vigueur) peut aider, mais nécessite beaucoup d’interprétation et d’actions manuelles.
• Un système plus complet (capteurs + modèle + action automatisée) coûte davantage, mais réduit le temps homme, standardise la décision, et améliore la répétabilité.

Exemples concrets de “modules” comparables aux étapes d’une pizza:

• Semis: modulation de densité vs semis uniforme
• Fertilisation: ajustement N par zone vs plan fixe
• Irrigation: pilotage par sondes/ETP vs calendrier
• Protection des cultures: pulvérisation ciblée (vision) vs plein champ
• Récolte: tri embarqué/optique vs tri aval

La question utile n’est pas “l’IA marche-t-elle?” mais “à quelle étape mon coût unitaire explose-t-il, et quelle technologie le fait baisser de manière mesurable?”

Optimisation des coûts: l’IA n’est pas une ligne budgétaire, c’est une chaîne

Le point clé: pour que l’IA optimise vraiment les coûts, il faut traiter l’ensemble comme une chaîne de production, pas comme une addition d’outils.

Simmons ne “teste pas un gadget”: il ajuste toute sa pile technologique (machines, process, organisation) et il partage ses apprentissages en continu. Cette mentalité “laboratoire opérationnel” est exactement celle qu’on voit dans les usines qui réussissent leur virage IA.

Le modèle mental à copier: coût complet + flux + qualité

Pour transposer à l’agroalimentaire (et, par extension, au monde agricole), je recommande un triptyque simple:

1. Coût complet par unité (€/kg, €/barquette, €/tonne, €/hectare)
2. Flux (goulots d’étranglement, temps de cycle, files d’attente)
3. Qualité (écarts, non-conformités, pertes matière)

Un système d’IA ou de robotique gagne rarement “partout”. Il gagne souvent fort sur 1-2 leviers. L’art, c’est de choisir lesquels.

“People Also Ask” — questions qu’on me pose souvent

Est-ce que l’automatisation supprime forcément des emplois? Non. Dans les opérations, elle supprime surtout des tâches répétitives et recrée des besoins en supervision, maintenance, qualité, data. Mais ça n’arrive pas “tout seul”: il faut un plan de compétences.

Est-ce que l’IA vaut le coup pour une petite structure? Oui, si vous visez un cas d’usage étroit, mesurable, avec un coût d’intégration faible. Les petites structures ont même un avantage: moins d’héritage informatique.

Quel est le risque numéro 1? Acheter un outil avant d’avoir défini un indicateur opérationnel (temps, rebut, consommation, rendement) et une méthode de mesure. Résultat: on “a de l’IA”, mais on ne sait pas si ça paie.

La méthode “pizza” pour l’agro: un plan d’action en 30 jours

Le point clé: vous pouvez appliquer cette logique sans gros projet, en 4 étapes courtes.

1) Cartographier votre process comme une recette

Choisissez un produit (ex.: une ligne de conditionnement, une serre, une culture clé). Découpez en 8 à 15 étapes maximum.

Une bonne cartographie ressemble à une recette: ingrédients, ordre, durées, points de contrôle.

2) Mesurer 3 indicateurs simples

Sur 2 semaines, mesurez:

• Temps par étape (moyenne + variabilité)
• Pertes/rebuts (kg, %, valeur)
• Arrêts (minutes, causes)

Même avec un simple tableur, vous aurez déjà une base solide.

3) Chiffrer un coût unitaire “complet”

Incluez:

• Main-d’œuvre (temps réel, pas théorique)
• Énergie (quand c’est un poste majeur)
• Consommables
• Amortissement/locatif des machines
• Maintenance + pièces

Objectif: obtenir un coût par unité comparable au “coût par pizza”.

4) Tester 1 module d’automatisation à fort levier

Choisissez un module qui:

• touche une étape coûteuse ou très variable
• a un impact qualité mesurable
• s’intègre sans refondre tout le site

En agro: ça peut être une détection d’adventices par vision, un pilotage d’irrigation, un tri optique, ou une maintenance prédictive sur une machine critique.

Ce que la hausse des coûts de main-d’œuvre change vraiment

Le point clé: quand la main-d’œuvre augmente, le calcul bascule en faveur de l’automatisation… mais seulement si vous automatisez là où ça compte.

Simmons cite l’évolution des règles du travail en Californie comme accélérateur d’adoption. En 2025, la logique est la même ailleurs: coûts salariaux, tension de recrutement, exigences de traçabilité, et attentes de régularité. Dans l’agroalimentaire comme dans l’agriculture, cela pousse vers:

• des process plus standardisés
• des capteurs et une meilleure collecte de données
• des robots spécialisés (pas forcément humanoïdes)
• des modèles IA pragmatiques (prévision, contrôle qualité, optimisation)

Mon avis: les gagnants ne seront pas ceux qui “ont des robots”, mais ceux qui ont une comptabilité industrielle assez fine pour piloter leurs robots.

Ce que vous devriez faire dès maintenant

La pizza robotisée nous donne une règle simple: si vous ne pouvez pas expliquer votre coût unitaire étape par étape, vous ne pouvez pas piloter une stratégie IA.

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, commencez par une ligne, un atelier, un produit. Si vous êtes côté agriculture, choisissez une culture, une parcelle, ou une opération (irrigation, pulvérisation, récolte) et traitez-la comme une mini-usine.

Pour la suite de cette série « Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière », je préfère les projets qui améliorent un indicateur dès le premier trimestre plutôt que les grands programmes “IA” sans métriques. Votre prochain pas, c’est un modèle de coût par étape.

Et vous, si vous deviez “décomposer votre pizza” — quelle est l’étape qui vous coûte le plus cher aujourd’hui: la main-d’œuvre, l’énergie, la matière… ou la variabilité?