Roku Shoku : l’IA qui « enregistre » le geste culinaire

Quand Sony affirme pouvoir capturer une recette comme on capture une performance, ce n’est pas une métaphore marketing. Avec Roku Shoku, l’entreprise a construit un studio où l’on enregistre la cuisine au niveau “données” : température, vapeur, poids, gestes, timing. Résultat : un plat n’est plus seulement une liste d’ingrédients, c’est une partition exécutable.

Et c’est précisément là que le sujet devient intéressant pour notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives » — et, par ricochet, pour l’agriculture et l’agroalimentaire. Car enregistrer un savoir-faire, le rendre reproductible, puis l’optimiser… c’est le même mouvement qui traverse la production audiovisuelle, la création, et la chaîne alimentaire du champ à l’assiette.

En décembre 2025, entre pression sur les coûts, pénurie de main-d’œuvre en restauration, exigences de traçabilité et attentes de qualité constante, cette idée de “recette-donnée” n’est pas un gadget : c’est un aperçu concret de ce que devient l’alimentation quand l’IA et l’IoT s’installent dans les processus.

Roku Shoku, en clair : transformer une recette en données actionnables

Roku Shoku vise à enregistrer la manière de cuisiner, pas seulement le résultat. La promesse est simple à comprendre : on invite un chef (ou une grand-mère), il cuisine dans un environnement instrumenté, et le système capture un ensemble de signaux qui décrivent comment le plat est réellement exécuté.

Ce que Sony enregistre vraiment

Le dispositif présenté au Japon repose sur une approche “cuisine connectée” très pragmatique :

• Plaques à induction avec capteurs pour suivre la température réelle.
• Balances pour mesurer les quantités et les ajouts au fil de l’eau.
• Caméras pour capter les mouvements et séquences de gestes.
• Mesures liées à la vapeur / au flux (selon le type de cuisson) pour mieux caractériser les phases.
• Un contrôleur physique (type manette) pour piloter l’enregistrement dans un contexte de cuisine.

Ce point est crucial : Roku Shoku n’essaie pas seulement de “filmer” une recette. Il instrumente l’exécution. Dans l’univers des médias, on dirait qu’on ne se contente plus de la vidéo finale : on conserve aussi les rushes, les métadonnées, les réglages, le découpage… et on peut ensuite reproduire ou adapter.

Pourquoi ça marche (et pourquoi c’est difficile)

Le talent culinaire tient souvent à des micro-décisions : “encore 20 secondes”, “feu un peu plus doux”, “ajoute l’huile quand ça chante”. Ces signaux sont rarement écrits dans un livre de recettes, et encore moins de façon standard.

Roku Shoku s’attaque à ce problème en créant une trace numérique du savoir-faire. Le pari : si on capte assez de variables pertinentes, un cuisinier moins expérimenté peut obtenir un résultat proche, parce qu’il suit une guidance basée sur l’exécution d’un expert.

La vraie valeur : standardiser la qualité sans tuer la créativité

La restauration et l’agroalimentaire vivent une tension permanente : constance vs. singularité. Une chaîne veut servir le même plat à Montréal, Paris et Tokyo. Un chef veut préserver un style. Un industriel veut réduire la variabilité. Un artisan veut garder la main.

Roku Shoku propose une voie médiane : standardiser l’exécution (températures, séquences, timings) tout en documentant le geste au lieu de l’écraser.

Cas d’usage crédibles (et rentables)

Sony évoque des usages concrets :

1. Déploiement international de restaurants : garantir une expérience cohérente “partout”.
2. Préservation du patrimoine culinaire : conserver des recettes quand un chef part à la retraite ou disparaît.
3. Formation accélérée : réduire le temps nécessaire pour atteindre un niveau reproductible.

Mon avis : le point (1) est le plus “business immédiat”, mais le point (2) est le plus stratégique. On parle d’un patrimoine immatériel qui, jusqu’ici, se transmettait surtout par compagnonnage. Numériser ce patrimoine, c’est un geste culturel autant qu’industriel.

Et la question qui fâche : est-ce que ça remplace les chefs ?

Sony insiste sur une différence importante avec d’autres approches : Roku Shoku est pensé pour être reproduit par des humains, pas (à terme) par des robots. C’est un choix de positionnement.

Dans les faits, ce type de système déplace la valeur :

• le chef devient davantage auteur et référence ;
• l’exécution peut être confiée à des équipes plus larges, mieux outillées ;
• la marque peut “embarquer” une signature culinaire dans plusieurs sites.

Ça ressemble beaucoup à ce qu’on observe dans les industries créatives : l’IA ne “remplace” pas le créateur, elle réorganise la chaîne de production (préprod, variantes, déclinaisons, contrôle qualité).

Du studio de cuisine au champ : la même logique de précision par la donnée

Ce que Roku Shoku fait en cuisine, l’agriculture de précision le fait déjà dans les parcelles : capter, modéliser, guider. La différence, c’est le type de signaux. Mais la mécanique est identique.

1) La “recette” agricole existe déjà : itinéraires techniques et protocoles

En agriculture, on parle d’itinéraire technique : dates, doses, interventions, observations. Sur le papier, tout est cadré. Dans la réalité, les bons résultats viennent aussi de l’ajustement fin : une décision prise “au bon moment” selon la météo, l’état du sol, la pression maladie.

Roku Shoku nous rappelle une évidence : le savoir-faire est souvent implicite. Si on veut le transmettre et le scaler, il faut le rendre mesurable.

2) Les capteurs comme nouveau langage commun

Dans la cuisine connectée, les capteurs suivent température, masse, vapeur. Dans les champs et élevages, on retrouve :

• humidité du sol, température, conductivité,
• imagerie (drone, satellite),
• débit de pulvérisation, modulation intraparcellaire,
• capteurs en élevage (activité, rumination, température).

Le parallèle est direct : plus on capte proprement, plus l’IA peut aider, non pas en “faisant à la place”, mais en guidant l’opérateur.

3) La reproductibilité comme avantage économique

La reproductibilité, ce n’est pas juste une obsession de qualité. C’est aussi :

• moins de pertes,
• moins de retours/non-conformités,
• moins de gaspillage,
• meilleure planification.

Dans l’agroalimentaire, ces gains se traduisent vite en marges. Et en 2025, avec des coûts énergétiques et logistiques encore volatils, réduire la variabilité devient une stratégie de survie.

Une phrase à retenir : la donnée ne remplace pas le savoir-faire ; elle le rend transmissible.

Ce que les équipes agroalimentaires peuvent copier dès maintenant

La leçon la plus utile de Roku Shoku est méthodologique : instrumenter un processus, puis itérer. Voici une façon très concrète d’appliquer cette logique dans l’agroalimentaire (et, en amont, côté agriculture) sans attendre un “grand projet IA”.

1) Choisir un processus à forte variabilité

Commencez là où ça fait mal :

• cuisson/refroidissement,
• fermentation,
• mélange et hydratation,
• calibrage et tri,
• conditionnement (poids, scellage, température).

Critère simple : un poste où la qualité dépend encore beaucoup de “l’œil” et du “coup de main”.

2) Définir 5 à 10 variables mesurables (pas 50)

Roku Shoku ne cherche pas à tout mesurer pour le plaisir. Il capte ce qui influence vraiment l’issue.

Exemple en transformation alimentaire : température produit, température air, temps de palier, masse, pH, conductivité, viscosité, vitesse de mélange, humidité.

3) Créer une « recette exécutable » : consignes + seuils + alertes

Une recette exécutable, c’est :

• une séquence d’actions,
• des seuils (min/max),
• des points de contrôle,
• des écarts tolérés.

Dans un atelier, ça se matérialise par des fiches numériques, des checklists, ou une interface opérateur. L’IA intervient surtout pour détecter les dérives et proposer une correction simple.

4) Mesurer le ROI sur 90 jours

Si vous visez des leads, c’est le cœur du discours : un pilote court, avec indicateurs clairs.

Exemples d’indicateurs très parlants :

• baisse du taux de rebut,
• réduction des écarts de poids,
• stabilité du goût/texture (panel interne),
• réduction du temps de formation,
• baisse des incidents qualité.

Mon expérience : un pilote IA qui dure 12 mois sans livrable intermédiaire meurt presque toujours. À l’inverse, un pilote de 90 jours bien cadré crée de l’adhésion parce qu’il montre des effets visibles.

Questions fréquentes (et réponses utiles)

Roku Shoku, c’est juste une recette filmée ?

Non. La valeur vient du couplage capteurs + vidéo + timing, qui transforme l’exécution en données structurées, réutilisables pour guider un autre cuisinier.

Est-ce que l’IA est indispensable dans ce type de système ?

Oui, dès qu’on dépasse la simple capture. L’IA sert à reconnaître des étapes, détecter des anomalies, recommander un ajustement, et potentiellement adapter une recette à un autre équipement.

Quel rapport avec l’IA dans les médias et les industries créatives ?

C’est le même mouvement : numériser un geste créatif, le transformer en “actif” (données, modèles, métadonnées), puis le décliner, l’enseigner, le contrôler. Cuisine, vidéo, design, musique : même logique de production augmentée.

La suite logique : de la « cuisine instrumentée » à la chaîne alimentaire instrumentée

Roku Shoku est un exemple parlant d’IA appliquée à un domaine où l’on pensait la précision impossible à formaliser. Enregistrer le geste culinaire, c’est une manière de dire : “le tacite peut devenir transmissible”.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, l’opportunité est similaire : transformer des pratiques expertes en protocoles guidés, réduire la variabilité, et capitaliser sur les données sans déshumaniser le métier. Les organisations qui y arrivent vite gagnent sur trois tableaux : qualité, coûts, formation.

Si vous deviez retenir une seule idée pour 2026 : la donnée la plus rentable n’est pas celle qu’on collecte “au cas où”, c’est celle qui rend un savoir-faire reproductible. Dans votre chaîne, quel geste “indispensable” mérite d’être enregistré avant qu’il ne disparaisse ou qu’il ne devienne un goulot d’étranglement ?