IA et reconnaissance alimentaire : du four à l’usine

En septembre, à l’IFA, plusieurs marques d’électroménager ont présenté la même promesse, avec de légères variantes : une caméra dans le four + un logiciel “IA” = une cuisson plus simple et plus précise. On pourrait hausser les épaules. Des fours “intelligents”, on en voit depuis des années.

Sauf que ce petit détail — reconnaître un aliment, puis décider automatiquement d’un procédé — ressemble fortement à ce que l’industrie agroalimentaire et manufacturière tente de faire à grande échelle : contrôler la qualité, réduire les pertes, standardiser le résultat, et documenter tout ça. La réalité? Les cuisines connectées servent de vitrine grand public à des briques technologiques qui, elles, intéressent énormément les usines et les transformateurs.

Je fais une hypothèse assez tranchée : la vraie valeur n’est pas la caméra dans le four, mais la chaîne de décision (détection → classification → réglages → traçabilité). Et c’est précisément ce que recherchent les fabricants canadiens qui investissent dans l’IA pour le contrôle qualité, la maintenance prédictive, la robotique et les usines intelligentes.

Ce que les “fours IA” montrent vraiment (et ce qu’ils ne montrent pas)

Réponse directe : les annonces IFA montrent une industrialisation de la reconnaissance alimentaire, mais pas encore une fiabilité industrielle. En clair, on voit la tendance, pas la maturité.

La reconnaissance alimentaire devient un standard de produit

À l’IFA, plusieurs approches se ressemblent :

• Siemens iQ 700 : caméra intégrée, reconnaissance de plus de 80 plats, ajustement automatique des paramètres. Objectif : “tu mets la pizza surgelée, tu appuies sur start, le four gère”.
• Hisense Hi9 : technologie InCamera, plus de 140 recettes préprogrammées, et un frigo “hub” avec suivi d’inventaire (détails encore flous sur le fonctionnement).
• Beko : reconnaissance d’environ 30 types d’aliments, avec un point intéressant : la personnalisation du brunissage (le système termine la cuisson selon le niveau souhaité).
• Electrolux / AEG Taste Assist AI : pas seulement une caméra. L’idée est de récupérer une recette en ligne, proposer des améliorations (ex. injection de vapeur), puis pousser des consignes au four.
• SideChef RecipeGen AI : générer une recette étape par étape à partir d’une photo. Utile pour l’inspiration, mais avec un risque classique : erreurs, oublis, ingrédients inventés.
• Samsung Food : listes de courses à partir de photos et abonnement Samsung Food+ (environ 7 $/mois) pour planification de repas, personnalisation et suivi nutritionnel.

Ce tableau d’ensemble raconte une chose : les marques veulent “coller” de l’IA à des usages très concrets (cuire, planifier, acheter). Et elles ont raison : c’est là que l’IA doit prouver son intérêt.

Là où ça coince : nuance, contexte, et “hallucinations”

Réponse directe : dès qu’il y a de la nuance (texture, épaisseur, garniture cachée), les systèmes se trompent. L’essai de RecipeGen AI illustre bien le problème : l’IA peut repérer beaucoup d’ingrédients, mais rater l’essentiel (un type de pain, un beurre aromatisé) ou en ajouter.

Dans une cuisine domestique, c’est une contrariété. En agroalimentaire, c’est une non‑conformité.

De la cuisine au terrain : même logique, autres contraintes

Réponse directe : la reconnaissance alimentaire dans un four est un cousin direct de la vision par ordinateur en agriculture et en transformation, mais l’usine exige un niveau de robustesse bien supérieur.

La “recette” technologique est similaire :

1. Captation (caméra, capteurs, parfois spectre proche infrarouge)
2. Compréhension (modèle de vision : classification, détection, segmentation)
3. Décision (paramètres de procédé : température, humidité, vitesse, temps)
4. Boucle de contrôle (mesure du résultat, correction)
5. Traçabilité (preuve, logs, audit)

En agriculture, l’équivalent est évident :

• Reconnaissance de maladies foliaires → décision de traitement ciblé
• Estimation de maturité → planification de récolte
• Cartographie de vigueur → modulation d’irrigation/engrais

La différence, c’est le contexte : lumière variable, poussière, variations biologiques, contraintes de cadence, et responsabilité réglementaire.

Phrase “snippet” : La cuisine connectée popularise l’IA de décision; l’usine impose l’IA de preuve.

L’impact le plus sous-estimé : la standardisation du procédé

Réponse directe : l’IA dans la cuisine sert de démonstrateur pour un besoin industriel majeur : standardiser un résultat malgré la variabilité des intrants.

Un four qui ajuste la cuisson selon le plat vise un résultat constant (croustillant, moelleux, doré). En transformation alimentaire, c’est exactement le même problème, à une autre échelle :

• Une pâte peut avoir une humidité légèrement différente.
• Un lot de légumes peut varier en taille, teneur en sucre, fibres.
• Un produit peut sortir d’un refroidissement avec une température de cœur variable.

L’opportunité IA : passer d’un réglage fixe à un réglage adaptatif, piloté par capteurs.

Exemple concret côté usine : cuisson, séchage, pasteurisation

Là où les “fours IA” inspirent l’industrie, c’est sur des procédés comme :

• Cuisson en tunnel : ajuster la vitesse de bande et les zones de chauffe selon l’apparence/texture mesurée.
• Séchage : moduler température et débit d’air selon l’humidité estimée en continu.
• Pasteurisation : optimiser les profils temps/température pour limiter la surcuisson tout en respectant la sécurité.

Même logique que la vapeur ajoutée à la lasagne dans la démo AEG : améliorer le rendu en utilisant une capacité machine que la recette “standard” n’exploite pas.

Ce que les fabricants canadiens peuvent en tirer (approche usine intelligente)

Réponse directe : les cas d’usage gagnants sont ceux qui relient vision + contrôle qualité + maintenance prédictive, avec un ROI mesurable en rebuts, rendement et énergie.

Dans notre série “Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière”, on revient souvent au même point : l’IA ne vaut rien sans intégration au plancher.

4 cas d’usage à prioriser (pragmatiques, mesurables)

1. Contrôle qualité par vision

   • Détection de défauts de surface, couleur, brunissage, fissures, calibrage.
   • KPI : baisse du taux de rebut, meilleure constance.

2. Tri et classement automatique

   • Fruits/légumes, pièces de viande, produits boulangerie : classification par grade.
   • KPI : hausse du rendement matière, réduction des réclamations.

3. Optimisation de recette / formulation

   • Ajuster paramètres selon lot et objectifs (texture, teneur en eau, coût).
   • KPI : stabilité produit, coût matière, vitesse de mise au point.

4. Traçabilité augmentée

   • Associer images + paramètres machine + lot + opérateur.
   • KPI : réduction du temps d’enquête qualité, conformité.

Les “questions qu’on devrait se poser” avant de lancer un pilote

Réponse directe : la réussite dépend plus des données et de l’exploitation que du modèle. Voici les questions que j’utilise pour cadrer un projet :

• Que doit décider le système? (rejeter, reclasser, ajuster un réglage, alerter)
• Quel est le coût d’une erreur? (faux rejet vs faux accept)
• Le signal est-il observable? (caméra suffit? faut-il capteurs thermiques, NIR, poids?)
• Quel volume de données réalistes peut-on collecter en 30 jours?
• Qui “possède” l’action sur la ligne? (automate, opérateur, MES)

Si on n’a pas ces réponses, on fabrique une démo. Pas un système.

De l’effet “wahou” à la fiabilité : le vrai chemin industriel

Réponse directe : pour passer de l’électroménager à l’agroalimentaire, il faut traiter trois sujets : robustesse, gouvernance des données, et intégration OT.

Robustesse : l’ennemi, c’est la variabilité

En cuisine, l’éclairage est à peu près stable et la cadence faible. En usine : vapeur, reflets, vibrations, changements d’emballage, nettoyage. Le modèle doit être entraîné et testé avec ces réalités.

Gouvernance : images et données produit sont sensibles

Une caméra “qui voit” le produit, c’est aussi :

• une donnée potentiellement confidentielle (recette, process)
• un enjeu de cybersécurité (accès au réseau usine)
• un sujet de conformité (selon contexte)

Le bon réflexe : définir dès le départ où les données sont stockées, combien de temps, et qui y accède.

Intégration : sans automate/MES, pas de valeur

Le four domestique peut décider tout seul. En usine, une IA doit souvent :

• envoyer une consigne à un PLC/automate,
• publier un événement vers le MES,
• déclencher une maintenance (GMAO),
• tracer une non‑conformité.

C’est là que se joue l’écart entre “IA gadget” et usine intelligente.

Passer à l’action en 2026 : une feuille de route simple

Réponse directe : commencez petit, mesurez fort, puis industrialisez. Pour les acteurs agroalimentaires et manufacturiers (au Canada comme ailleurs), voici une séquence qui marche :

1. Choisir un point de douleur unique (ex. défaut visuel récurrent, surcuisson, variabilité de calibre)
2. Instrumenter (caméra adaptée, éclairage industriel, collecte de données)
3. Définir un seuil d’acceptation (erreurs tolérées, impact financier)
4. Piloter en mode “shadow” (l’IA observe, ne décide pas encore)
5. Boucler la décision (l’IA déclenche une action limitée)
6. Déployer et maintenir (surveillance des dérives, réentraînement planifié)

L’apprentissage tiré des produits grand public est utile ici : si l’utilisateur ne fait pas confiance, il désactive. En usine, si l’opérateur ne fait pas confiance, il contourne.

Ce que votre four “IA” dit de l’avenir de l’agroalimentaire

La multiplication des fours à caméra et des applis photo→recette raconte une histoire simple : l’IA s’installe dans les gestes du quotidien dès qu’elle réduit une friction (quoi cuire, comment, combien de temps, quoi acheter).

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, l’enjeu 2026 n’est pas d’ajouter “IA” sur une fiche produit. C’est de bâtir des systèmes capables de : reconnaître la matière, décider d’un procédé, et prouver le résultat — avec une intégration propre aux environnements industriels.

Si vous travaillez en fabrication, transformation ou équipement, je vous suggère un exercice cette semaine : prenez une ligne, un poste, un défaut. Puis demandez-vous : quelle décision pourrait être automatisée si la machine “voyait” mieux? C’est souvent là que commencent les projets qui génèrent vraiment des leads… et des résultats.