Robot et IA en cuisine: l’exemple concret d’OMM

Le chiffre que je retiens: 60 œufs par heure, sur un simple plan de travail. C’est la performance annoncée d’OMM, un robot de cuisson d’œufs déployé chez un premier client commercial (un coffee shop). Ce n’est pas un gadget de salon. C’est un marqueur très concret d’une tendance plus large: l’automatisation pilotée par l’IA qui descend du “grand industriel” vers les petites unités, là où la marge est fine, le personnel rare et la demande irrégulière.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière », on parle souvent de maintenance prédictive, de contrôle qualité et d’usines intelligentes. Mais l’agroalimentaire vit aussi une autre réalité: des “micro-usines” partout—cuisines, comptoirs, corners, chaînes de cafés—qui produisent chaque jour des milliers de portions. Quand on automatise là, on touche directement la sécurité alimentaire, le gaspillage, la constance produit, et même la résilience des opérations.

L’histoire d’OMM est simple: des fondateurs coincés dans une file d’attente au petit-déjeuner, puis cinq ans de développement, et enfin un déploiement réel dans un établissement. Ce qui m’intéresse surtout, ce n’est pas le robot en soi. C’est ce que ce cas révèle sur la manière dont l’IA et la robotique s’installent dans l’agri-food—du champ à l’assiette.

Ce que le robot OMM prouve vraiment (au-delà des œufs)

Réponse directe: OMM montre que l’automatisation utile en agroalimentaire n’a pas besoin d’une “usine du futur” pour créer de la valeur; elle peut commencer par une tâche ultra-ciblée, mesurable, répétable.

OMM est un robot de comptoir conçu pour cuire des œufs rapidement et de façon standardisée. Les données opérationnelles communiquées autour du déploiement sont parlantes:

• 2 œufs en environ 2 minutes
• ~60 œufs/heure
• +15% de panier moyen après l’ajout d’une offre sandwich (selon le retour terrain)
• 1 client sur 5 ajoute un sandwich à sa commande café (tendance en hausse)

On pourrait réduire ça à une “success story” de robotique en restauration. Je préfère y voir un cas d’école de manufacturing alimentaire en petite série, avec des contraintes très proches de l’industrie:

• cadence et goulots d’étranglement
• traçabilité et hygiène
• variabilité de la demande (pics matinaux)
• qualité constante malgré le turnover

Cette logique est exactement celle qu’on retrouve en transformation agroalimentaire: optimiser une étape critique peut suffire à améliorer toute la ligne.

Le vrai sujet: standardiser la qualité sans surcharger l’équipe

Dans beaucoup d’établissements, la cuisson des œufs est un point sensible: ça semble simple, mais c’est chronophage, salissant, variable, et ça monopolise une personne aux heures de pointe. Un robot dédié transforme cette tâche en process.

Et quand on transforme une tâche en process, on ouvre la porte à l’IA: réglages automatiques, suivi d’utilisation, alertes de nettoyage, contrôle des paramètres, et plus tard optimisation des recettes selon les retours clients.

IA + robotique: pourquoi l’agroalimentaire y gagne sur trois fronts

Réponse directe: dans l’agri-food, l’IA appliquée à la robotique crée de la valeur surtout via la précision, la réduction du gaspillage et la sécurité alimentaire.

1) Précision et répétabilité (la base de la rentabilité)

La répétabilité, c’est l’obsession de toute production alimentaire. Un œuf trop cuit, un sandwich irrégulier, une attente trop longue: ce sont des ventes perdues et des avis négatifs.

Un robot de cuisson n’apporte pas seulement de la vitesse: il apporte une variance plus faible. Et une variance plus faible, c’est:

• moins de rebuts (produits ratés)
• moins de retours/insatisfaction
• une formation plus courte (et donc moins coûteuse)

Dans un contexte fin 2025 où la pression sur les coûts (énergie, matières premières, main-d’œuvre) reste forte, les entreprises qui gagnent sont celles qui réduisent la variabilité.

2) Réduction du gaspillage (production au bon moment)

L’automatisation intelligente permet de produire “juste à temps”. Dans un coffee shop, l’ennemi, c’est le sandwich préparé trop tôt (qui sèche) ou la file d’attente trop longue (qui fait fuir).

Même sans parler d’algorithmes sophistiqués, un système robotisé rend plus facile:

• la production à la commande
• la planification par créneaux
• la mesure des volumes réels

Et cette mesure, c’est le carburant de l’IA: à terme, on peut ajuster l’offre en fonction des pics réels, des jours de la semaine, des congés scolaires, des événements locaux.

3) Sécurité alimentaire (le bénéfice souvent sous-estimé)

La sécurité alimentaire, c’est rarement ce qui fait la une—jusqu’au jour où ça arrive.

Robotiser une étape sensible apporte:

• des cycles contrôlés (temps/température)
• moins de manipulations
• une hygiène plus facile à standardiser (procédures de nettoyage guidées)

Dans la transformation agroalimentaire, on retrouve la même logique avec le contrôle qualité automatisé et la vision par ordinateur. Le point commun: réduire les “zones grises”.

Du comptoir à la chaîne: le pont avec l’IA manufacturière

Réponse directe: un robot comme OMM agit comme une micro-cellule de production; c’est la même logique que l’IA en usine, mais à l’échelle d’un point de vente.

Dans l’industrie manufacturière, on déploie l’IA pour:

• maintenance prédictive (éviter les pannes)
• contrôle qualité (détecter les défauts)
• pilotage de production (réduire les arrêts et les pertes)

Un robot de cuisine s’inscrit dans la même trajectoire.

Maintenance prédictive… même sur un robot “simple”

Dès qu’un équipement a des cycles, des composants et des consommables, on peut faire de la maintenance prédictive. Concrètement, pour un robot de cuisson:

• comptage de cycles (usure)
• détection d’anomalies (temps de chauffe, dérives)
• alertes avant panne (remplacement planifié)

Le résultat attendu est banal mais précieux: moins d’indisponibilités aux heures critiques.

Contrôle qualité: la prochaine étape logique

Aujourd’hui, la promesse est la constance. Demain, l’étape naturelle est la mesure:

• couleur/texture via capteurs ou caméra
• conformité du format
• suivi des écarts et recommandations

C’est la même philosophie que les lignes de production: mesurer, comparer, corriger.

Ce que les dirigeants doivent retenir avant d’investir

Réponse directe: l’automatisation en agroalimentaire réussit quand elle est déployée comme un projet opérationnel (flux, hygiène, formation), pas comme un achat de machine.

Le retour terrain décrit dans le déploiement souligne un point souvent négligé: l’équipe du fournisseur a passé du temps sur place pour comprendre le flux du café, la culture, les habitudes, les attentes clients. C’est exactement ce qui sépare un pilote qui fonctionne d’un pilote “qui finit au placard”.

Checklist de décision (pragmatique)

Avant de signer, j’encourage à vérifier ces points:

1. Goulot d’étranglement réel: l’étape automatisée crée-t-elle un gain sur le temps de service ou sur le débit ?
2. Qualité mesurable: quels indicateurs changent (attente, rebuts, constance, avis) ?
3. Hygiène et nettoyage: qui nettoie, combien de temps, à quelle fréquence, avec quels produits ?
4. Intégration au flux: emplacement, alimentation, stockage, ergonomie, sécurité.
5. Plan de continuité: que fait-on si la machine est indisponible un matin de forte affluence ?
6. Données: quelles données sont collectées, à qui appartiennent-elles, et comment sont-elles utilisées ?

ROI: ne pas le réduire au “remplacement” d’un salarié

Dans la restauration comme dans l’agroalimentaire, la robotique est souvent vendue sur la réduction de main-d’œuvre. Je trouve cette lecture trop courte.

Le ROI le plus robuste combine généralement:

• augmentation du chiffre (ex: panier moyen +15%)
• réduction des pertes (rebuts, erreurs)
• stabilisation de l’exécution (moins de dépendance à une compétence rare)
• capacité à étendre l’offre sans agrandir la cuisine

En 2025, avec un marché du travail encore tendu dans de nombreuses zones, la question n’est pas “remplacer” mais absorber la demande sans épuiser l’équipe.

De “l’œuf robotisé” à la sécurité alimentaire: une lecture filière

Réponse directe: ces robots de préparation ne sont pas isolés; ils s’intègrent à une transformation de la filière agri-food où l’IA vise l’efficacité globale, du rendement agricole à la portion servie.

Quand un point de vente peut produire à la demande, avec des paramètres maîtrisés, cela a des effets en cascade:

• meilleure prévisibilité des volumes (donc achats plus fins)
• moins de gaspillage en aval
• exigences renforcées sur la qualité en amont (œufs, ingrédients), donc incitation à des chaînes plus traçables

Le lien avec l’agriculture est direct: l’IA “au champ” sert la précision (intrants, irrigation, santé animale). L’IA “au comptoir” sert la précision (cuisson, portion, hygiène). C’est la même logique appliquée à des étapes différentes.

Une phrase qui résume bien le mouvement: l’agroalimentaire devient un ensemble de petites lignes de production connectées.

Et maintenant: comment passer du pilote à l’échelle

Réponse directe: pour passer à l’échelle, il faut standardiser l’installation, prouver la fiabilité, et bâtir un modèle de service (maintenance, pièces, formation) aussi solide que la machine.

Le déploiement d’un premier client est une étape symbolique. Le vrai défi, ensuite, c’est la répétition: installer vite, former vite, maintenir sans friction.

Pour les acheteurs (cafés, boulangeries, corners en épicerie, sites de production), c’est le bon moment pour adopter une posture “industrie manufacturière”:

• exiger des SLA et un plan de maintenance
• demander des indicateurs de performance simples (débit, disponibilité, rebuts)
• cadrer la gouvernance des données
• prévoir la sécurité (procédures, conformité, responsabilités)

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire au Canada (ou avec des fabricants canadiens), la question n’est plus “est-ce que la robotique va arriver ?”. Elle est déjà là, mais elle arrive par petites unités, là où l’impact est immédiatement visible.

La prochaine étape logique: relier ces micro-îlots d’automatisation à des systèmes d’IA plus larges (prévision de la demande, planification des achats, contrôle qualité). Ceux qui réussiront seront ceux qui traitent ces projets comme de la production: mesurer, améliorer, standardiser.

Alors, dans votre chaîne de valeur—champ, atelier, usine, point de vente—quelle est la tâche la plus répétable et la plus critique que vous pourriez standardiser en premier ?