Robot de dosage en cuisine : l’IA qui standardise

300 salades par heure. Ce chiffre, annoncé autour du robot « Remy » déployé à Vancouver, met le doigt sur une réalité que beaucoup d’exploitants connaissent déjà : en restauration comme en agroalimentaire, la performance ne se joue pas seulement sur la cuisson ou les recettes, mais sur le dosage, la répétabilité et l’exécution.

Dans notre série Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière, j’aime regarder les innovations « côté cuisine » comme un miroir de ce qui se passe en usine et, plus largement, dans la chaîne agroalimentaire. Les robots d’assemblage de bowls et de salades ne sont pas des gadgets. Ils signalent une tendance de fond : l’automatisation intelligente du geste de production, là où la main-d’œuvre est rare, la variabilité coûte cher, et la qualité doit rester stable malgré les pics.

Ce qui m’intéresse ici, ce n’est pas le robot en tant qu’objet. C’est la promesse industrielle derrière : une technologie de distribution (dispensing) capable de gérer des ingrédients très différents, dans un format compact, et avec une logique d’intégration aux opérations existantes. Exactement le genre de contraintes qu’on retrouve dans une unité de transformation de légumes, un atelier de plats préparés, ou une ligne de conditionnement.

Le vrai goulot d’étranglement : distribuer des ingrédients, pas bouger un bras

La plupart des projets de robotisation en cuisine démarrent par une idée simple : « remplaçons une tâche par un bras robotisé ». Sauf que dans l’assemblage alimentaire, le goulot d’étranglement n’est pas le mouvement, c’est la distribution précise.

Un ingrédient n’est pas l’autre :

• les produits secs s’écoulent,
• les dés de légumes accrochent,
• les feuilles se compactent,
• les sauces collent,
• le froid modifie la viscosité,
• l’humidité change la densité apparente.

Résultat : beaucoup de systèmes finissent avec une technologie par famille d’ingrédients, ce qui augmente la taille de la ligne, la maintenance, et les risques d’arrêt. L’approche défendue par Cibotica (au travers de son système Remy) vise au contraire un point clé : un mécanisme de distribution propriétaire capable de gérer « presque tout » sur une empreinte réduite.

Une ligne d’assemblage alimentaire fiable se juge à sa capacité à doser juste, vite, et longtemps — pas à la beauté de sa robotique.

Dans une perspective manufacturière, on peut traduire ça simplement : la qualité du “poste de dosage” devient l’actif critique, comme une visseuse automatisée dans l’électroménager ou une tête de remplissage en cosmétique.

Pourquoi la précision du dosage devient un sujet IA

À ce stade, on pourrait croire qu’on parle surtout de mécanique. En pratique, l’IA arrive dès que l’on veut :

1. Réduire la variabilité (poids, volume, présentation visuelle) en temps réel.
2. Adapter les paramètres (vitesse, vibration, ouverture, séquence) selon l’ingrédient, la température, l’état du bac.
3. Détecter les dérives avant qu’elles ne deviennent des non-conformités (collage, bourrage, sous-dosage).

Même sans afficher “IA” sur la carrosserie, un robot de dispensing performant s’appuie généralement sur un mélange de capteurs, de modèles de contrôle et d’optimisation, et de règles apprises à partir de données d’exploitation.

Empreinte au sol compacte : un enjeu industriel sous-estimé

Dans l’article source, l’un des différenciateurs mis en avant est la petite empreinte au sol. Ça peut sembler secondaire. En réalité, c’est un critère décisif en 2025, parce que l’espace est devenu une ressource aussi rare que la main-d’œuvre.

En restauration, chaque mètre carré est un coût fixe. En agroalimentaire, chaque mètre carré est aussi un coût… mais avec en plus :

• les contraintes de flux (matière, emballage, froid),
• la séparation des zones (cru/cuit, allergènes),
• la sécurité alimentaire (nettoyage, accès, égouttage),
• les audits et la traçabilité.

Un système compact a trois effets directs :

• moins de réaménagement (donc un ROI plus rapide),
• moins de points de panne (car moins de modules),
• plus d’options d’implantation (micro-usines, dark kitchens, ateliers urbains).

C’est exactement le même raisonnement que dans l’« agriculture de précision » : optimiser le rendement au m² (ou à l’hectare), réduire les intrants, garder le contrôle.

Le pont “ferme → usine → cuisine” est plus court qu’on ne le croit

Quand on automatise la composition d’un bowl, on s’attaque à des questions identiques à celles d’un centre de préparation de légumes :

• comment minimiser les pertes (chute, surdosage, rework),
• comment standardiser la qualité malgré des lots variables,
• comment gérer la chaîne du froid sans multiplier les manipulations,
• comment documenter ce qui a été fait pour la traçabilité.

Les robots d’assemblage en cuisine rendent ces sujets visibles au grand public, mais la valeur industrielle est déjà là, surtout pour les acteurs qui gèrent du volume.

Du “bowl” aux ateliers agroalimentaires : où la technologie a le plus de valeur

Le fondateur de Cibotica parle d’un « point d’entrée » par la restauration rapide et les salades, puis vise d’autres marchés : centres de préparation de produits frais, meal kits, lignes d’assemblage de repas. Je suis d’accord avec cette trajectoire, parce que les environnements à volume élevé et à forte standardisation sont ceux qui amortissent le mieux la robotique.

1) Centres de préparation et découpe de produits frais

Dans ces environnements, les gains potentiels se situent à trois niveaux :

• rendement matière (moins de surdosage, moins de gaspillage),
• régularité (grammage constant pour le conditionnement),
• cadence (moins dépendante des équipes).

Et surtout : si vous couplez le dispensing à une logique de données, vous obtenez un pilotage quasi “industriel” du frais : consommation par recette, par plage horaire, par lot, avec alertes.

2) Meal kits et plats préparés : l’enjeu de la main-d’œuvre

Les meal kits sont souvent très manuels : on “pioche”, on pèse, on met en sachet, on vérifie. Un dispensing flexible peut :

• réduire la pénibilité,
• réduire les erreurs (ingrédient manquant, mauvais dosage),
• stabiliser les temps de cycle.

Pour des équipes de production, c’est une différence concrète : moins de rattrapage et moins de litiges.

3) Micro-usines urbaines et hubs logistiques

Fin 2025, la pression sur les délais et le coût du dernier kilomètre reste forte. Produire/assembler plus près de la demande (quartiers, gares, campus) a du sens… mais seulement si l’exploitation est maîtrisée.

La robotique compacte + données d’exploitation permet d’envisager des “cellules” d’assemblage standardisées, réplicables, avec :

• procédures de nettoyage cadrées,
• supervision à distance,
• maintenance planifiée,
• contrôle qualité instrumenté.

Comment évaluer un robot de dispensing (sans se raconter d’histoires)

Voici une grille simple que j’utilise quand on me demande si un système d’assemblage automatisé vaut le coup. Elle s’applique en restauration, en atelier agroalimentaire, et même dans des environnements de conditionnement.

Critère 1 : la variété d’ingrédients supportée “en vrai”

Demandez une liste claire : ingrédients secs, humides, collants, hachés, en feuilles, en dés, sauces, garnitures. Puis demandez :

• quel taux de réussite mesuré en exploitation,
• quel protocole en cas de bourrage,
• quel temps moyen de remise en marche.

Critère 2 : la précision (grammage) et la répétabilité

Un bon système ne doit pas être juste “une fois”. Il doit être stable sur la durée, malgré :

• la fin de bac,
• le changement de lot,
• la température,
• l’usure.

Dans une logique IA/industrie manufacturière, c’est le nerf de la guerre : réduire l’écart-type, pas seulement atteindre une moyenne.

Critère 3 : nettoyage, hygiène et allergènes

Le ROI s’effondre si le robot est performant mais impossible à nettoyer vite.

Check-list directe :

• démontage outillé ou sans outil,
• pièces lavables en lave-vaisselle industriel,
• gestion des allergènes (lignes dédiées, purge, traçabilité),
• documentation HACCP.

Critère 4 : intégration opérationnelle et données

Un robot utile s’intègre au réel : commandes, recettes, stocks, et remontées d’incidents.

Je conseille de vérifier :

• export des données de production (temps de cycle, quantités),
• alertes (niveau bas, dérive, arrêt),
• capacité à associer un lot d’ingrédient à une série de produits.

Critère 5 : modèle économique (achat vs RaaS)

Cibotica évoque deux voies : achat ou robotics-as-a-service (abonnement mensuel). Dans les faits :

• l’achat favorise les sites stables, volumes prévisibles, maintenance internalisée ;
• le RaaS favorise les entreprises qui veulent tester vite, lisser la dépense, et externaliser une partie du risque.

En 2025, beaucoup d’acteurs sous-estiment un point : la capacité du fournisseur à maintenir le robot en condition opérationnelle. Un abonnement peut être un avantage si le SLA est solide et mesurable.

Ce que ça dit de l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire

Le parallèle avec l’agriculture de précision est direct : on cherche à mettre la bonne dose, au bon endroit, au bon moment. Sur un champ, c’est l’irrigation ou l’azote. Dans une cuisine robotisée ou un atelier de transformation, c’est l’ingrédient.

Et l’effet systémique est le même :

• moins de gaspillage (surplus de dose, rebuts),
• plus de constance (qualité perçue, conformité),
• meilleure planification (stocks et achats),
• traçabilité renforcée.

Si je devais résumer en une phrase : la robotique de dispensing rapproche la restauration des standards de l’industrie manufacturière, et pousse l’agroalimentaire à traiter la donnée comme un ingrédient à part entière.

Prochain pas : passer du “robot qui exécute” au “système qui s’optimise”

Les robots d’assemblage de bowls ne vont pas remplacer une brigade entière. Par contre, ils vont imposer une nouvelle norme : des postes de production qui mesurent, ajustent et prouvent ce qu’ils font.

Si vous êtes industriel agroalimentaire, exploitant de cuisines centralisées, ou responsable innovation, mon conseil est simple : commencez par un pilote là où la douleur est la plus forte (pénibilité, erreurs, pics de demande, gaspillage). Puis exigez des indicateurs concrets : cadence, non-conformités, temps d’arrêt, pertes matière, temps de nettoyage.

La question qui va compter en 2026 n’est pas « peut-on robotiser l’assemblage ? ». Elle est plus exigeante : qui saura transformer les données de production en décisions quotidiennes — achats, recettes, maintenance, qualité — sans alourdir l’opérationnel ?