Logiciels de cuisine intelligente : le pari OEM de l’IA

En 2025, la “bataille de l’IA” ne se joue plus seulement dans les applis. Elle se joue dans la nomenclature des produits (la fameuse bill of materials) et, surtout, dans les composants qui se cachent derrière les façades inox. Quand un fournisseur de matériel d’induction comme E.G.O. s’associe à Fresco (ex-Drop) pour intégrer des fonctions de cuisine connectée au niveau composant, ce n’est pas un simple partenariat “smart home”. C’est un signal industriel.

Ce signal concerne aussi l’agriculture et l’agroalimentaire. Parce que la promesse est la même, de l’atelier à l’assiette : standardiser la donnée, automatiser les décisions, réduire les pertes. Sur les lignes de production comme dans les champs, les projets IA échouent rarement par manque d’algorithmes. Ils échouent parce que l’intégration est trop lente, trop chère, trop “sur-mesure”.

Je défends une idée simple : l’IA utile est celle qui devient “par défaut”, intégrée dans les briques de base, plutôt qu’ajoutée après coup. Le duo Fresco–E.G.O. illustre exactement cette trajectoire — et offre des leçons très concrètes pour les fabricants canadiens qui construisent des usines intelligentes, et pour les acteurs agroalimentaires qui cherchent à connecter production, transformation et consommation.

Pourquoi intégrer l’IA “au niveau composant” change tout

La clé de ce partenariat, c’est l’endroit où l’intégration se fait. Pas à la fin du projet, quand la marque d’électroménager choisit une app et bricole une passerelle. Mais dans les systèmes d’induction et de contrôle fournis à de multiples fabricants.

Du sur-mesure à l’“out of the box”

Fresco a longtemps dû faire des intégrations spécifiques avec chaque marque. C’est coûteux, lent, et ça crée une dette technique : chaque client devient un cas particulier. En s’adossant à E.G.O., Fresco vise l’effet inverse : un socle logiciel et de connectivité disponible “prêt à l’emploi” pour toutes les marques qui utilisent les composants E.G.O.

Résultat attendu :

• Moins de cycles d’intégration (donc des lancements produits plus rapides)
• Moins de personnalisation (donc des coûts récurrents plus bas)
• Plus de cohérence des données (donc plus d’IA réellement déployable)

Dans l’industrie manufacturière, c’est une stratégie classique : les fournisseurs de “briques” montent dans la pile logicielle pour devenir l’option la plus simple à choisir. Ce qui est nouveau, c’est la vitesse à laquelle la couche IA se “déplace” vers l’amont.

Ce que ça dit aux fabricants : la donnée devient une pièce détachée

Quand l’intelligence est intégrée au niveau composant, la donnée n’est plus un sous-produit. Elle devient une fonction du matériel : températures, puissance, cycles, erreurs, comportements d’usage… Tout est instrumenté.

Dans une usine, c’est exactement le même mouvement avec :

• capteurs vibratoires sur moteurs et convoyeurs,
• vision industrielle sur postes de contrôle qualité,
• PLC et SCADA connectés aux MES,
• jumeaux numériques d’équipements critiques.

Le message est clair : si la donnée est standardisée en amont, l’IA devient industrialisable.

Du champ à la cuisine : même problème, même solution

On présente souvent l’agriculture de précision et la cuisine connectée comme deux mondes distincts. Pourtant, ils se ressemblent : tous deux cherchent à optimiser des systèmes variables (conditions météo vs. comportements humains, matières premières vs. ingrédients, rendements vs. résultats culinaires).

Parallèle #1 : l’intégration avant l’algorithme

En agriculture, une ferme peut acheter des outils IA pour la fertilisation, l’irrigation ou la détection de maladies. Mais si les données de sol, météo, matériel et parcelles sont dispersées, on retombe sur un bricolage. Le vrai saut de performance arrive quand l’IA est nativement intégrée aux machines et plateformes.

Dans la cuisine, Fresco veut éviter le scénario “une marque = une intégration”. Dans les champs, on vise le même objectif : une machine = un standard de donnée, afin que les modèles se déploient partout, sans réécrire le monde à chaque fois.

Parallèle #2 : moins de gaspillage, plus de répétabilité

Les systèmes intelligents ont une obsession : réduire la variabilité.

• En transformation alimentaire : stabiliser les temps de cuisson, de refroidissement, d’emballage.
• En cuisine : réussir une cuisson “comme prévu”, limiter les ratés.
• En agriculture : appliquer la bonne dose au bon endroit, au bon moment.

La répétabilité est un avantage économique. Et en décembre 2025, avec des consommateurs qui surveillent leur budget et une pression continue sur les coûts énergétiques, la réduction des pertes n’est plus un bonus “RSE”. C’est une ligne directe sur la marge.

Ce que les fabricants (et l’agroalimentaire) peuvent copier dès maintenant

Le partenariat Fresco–E.G.O. est une étude de cas utile pour notre série Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière, parce qu’il met le doigt sur trois leviers très concrets : plateformisation, maintenance prédictive, et expérience utilisateur.

1) Plateformiser : choisir la bonne couche “commune”

Le point fort du modèle “niveau composant”, c’est qu’il crée une couche commune.

Pour un fabricant d’équipements (agroalimentaires ou industriels), la question à trancher est : quelle est votre couche standard ?

• une bibliothèque de données capteurs (schéma, fréquence, qualité),
• un bus événementiel (alertes, états machine, anomalies),
• un SDK interne pour intégration rapide,
• un catalogue de modèles IA validés.

Une usine intelligente ne devient pas intelligente parce qu’elle a un modèle IA. Elle le devient quand elle peut déployer le même modèle sur 50 équipements sans renégocier 50 intégrations.

2) Penser “maintenance prédictive” dès la conception

Quand la connectivité est “out of the box”, vous obtenez des historiques exploitables : cycles, surchauffes, micro-coupures, dérives. C’est l’or noir de la maintenance prédictive.

Dans l’agroalimentaire, c’est particulièrement rentable sur :

• groupes de froid et tunnels de surgélation,
• pompes, compresseurs, moteurs,
• systèmes de dosage et d’embouteillage,
• fours industriels et autoclaves.

Un plan simple en 90 jours :

1. Lister 10 actifs critiques (pannes coûteuses + temps d’arrêt élevé).
2. Instrumenter 2–3 signaux par actif (vibration, température, intensité, pression).
3. Définir un indicateur d’arrêt non planifié (minutes/mois).
4. Déployer un modèle d’anomalie (même basique) + procédure d’intervention.
5. Mesurer : baisse des arrêts, baisse des pièces remplacées “au cas où”, hausse du taux de disponibilité.

La plupart des entreprises voient un ROI quand elles combinent IA + process terrain, pas quand elles “attendent le modèle parfait”.

3) Passer de la “fonction” à l’“orchestration”

Fresco n’est pas seulement dans la recette. C’est dans l’orchestration : l’appareil, la consigne, la sécurité, le guidage, et potentiellement la personnalisation. Dans l’industrie, c’est l’équivalent d’une IA qui ne fait pas juste une détection, mais qui déclenche une action dans le flux.

Exemples agroalimentaires :

• ajuster automatiquement un paramètre de cuisson selon l’humidité mesurée,
• modifier une vitesse de ligne selon le taux de défaut,
• re-router un lot vers un contrôle renforcé si un signal dérive.

Là, on parle d’IA intégrée à l’exécution (MES/SCADA), pas d’un tableau de bord “joli mais passif”.

Les questions que vos équipes devraient se poser (avant d’acheter une solution IA)

Les projets IA échouent souvent parce que la gouvernance est floue. Voici des questions de terrain, directement inspirées par la logique “source” de Fresco.

Qui contrôle le standard d’intégration ?

Si votre intégration dépend d’un acteur unique, vous gagnez en vitesse… mais vous pouvez perdre en autonomie. Négociez dès le départ : formats de données, accès, réversibilité, et droits d’usage.

Où vit la donnée : chez vous, chez le fournisseur, ou hybride ?

En manufacturier, on voit émerger des architectures hybrides :

• inference locale (latence + continuité),
• remontée cloud pour entraînement et comparaison multi-sites.

Le bon choix dépend de la criticité : sécurité alimentaire, conformité, exigences clients.

Quel est le “coût de personnalisation” acceptable ?

Si chaque nouveau site ou chaque nouvelle ligne nécessite 3 mois d’intégration, l’IA restera un pilote. Fixez une cible : moins de 2 semaines pour déployer un modèle standard sur un équipement déjà instrumenté.

Ce que le partenariat Fresco–E.G.O. annonce pour 2026

Je parie sur trois conséquences très concrètes côté marché :

1. La connectivité deviendra un critère d’achat industriel, pas une option marketing. Comme l’OPC UA s’est imposé dans certains environnements, on verra davantage d’exigences “API-ready” et “data-ready”.
2. Les fabricants chercheront des raccourcis d’intégration via des partenaires “source” (composants, automates, plateformes). Moins de projets one-shot, plus de plateformes.
3. Le rapprochement “farm to fork” va s’accélérer : traçabilité, qualité, énergie, gaspillage. Une cuisine intelligente qui comprend mieux les usages peut aussi influencer la demande, donc la production. Et inversement, une agriculture mieux instrumentée peut fournir des ingrédients plus prévisibles, donc des procédés plus stables.

Décembre 2025, c’est aussi la saison des pics de production (fêtes, promotions, tension logistique). Dans ces moments-là, l’IA utile est celle qui tient en exploitation, pas celle qui impressionne en démo. L’intégration “out of the box” est un avantage brutal : elle réduit le risque projet.

Prochaine étape : appliquer la logique “aller à la source” chez vous

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire ou la fabrication d’équipements, retenez ceci : aller “à la source” de l’intégration (composants, automates, standards de données) vaut souvent mieux que courir après des dizaines d’intégrations spécifiques.

La bonne démarche pour générer des leads (et des résultats) n’est pas “faire un pilote IA de plus”. C’est de construire une trajectoire : instrumenter, standardiser, déployer, mesurer. Ensuite seulement, on complexifie.

Vous voulez que votre usine ressemble à une cuisine intelligente… ou l’inverse : une cuisine qui bénéficie des méthodes industrielles ? La question est la même dans les deux cas : où met-on l’intelligence pour qu’elle devienne la norme, et non l’exception ?