Recettes conversationnelles : l’IA qui vend (et rassure)

En 2023, Instacart a fait un pari simple : si on peut discuter d’un plat comme avec un ami, on peut aussi transformer cette discussion en panier d’achat. Leur plugin ChatGPT, pensé pour proposer des recettes et générer une liste de courses, a surtout mis en lumière un mouvement plus large : l’IA générative devient une interface. Pas seulement un outil d’analyse.

Ce détail a l’air anodin. Il ne l’est pas. Une interface conversationnelle change la façon dont on choisit, dont on compare, et… dont on consomme. Et ça ne s’arrête pas à l’épicerie en ligne : les mêmes mécanismes s’étendent déjà à l’agriculture et à l’agroalimentaire, là où les décisions sont nombreuses, urgentes, et coûteuses (intrants, disponibilité, météo, prix, qualité, gaspillage).

Dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », on parle souvent de recommandation, de personnalisation, de narration. Ici, la “narration” devient un repas. Et la recommandation devient un acte d’achat — avec des garde-fous, des enjeux de marque, et un impact potentiel sur toute la chaîne de valeur alimentaire.

Ce que le plugin Instacart révèle : l’IA comme interface d’achat

Réponse directe : le plugin Instacart illustre une bascule vers des parcours d’achat pilotés par conversation, où la recette sert de “scénario” et la liste de courses devient le produit.

Le fonctionnement est conceptuellement limpide :

• l’utilisateur formule une intention (« je veux un dîner léger à base de poisson ») ;
• ChatGPT propose une recette ;
• le service transforme automatiquement les ingrédients en liste de courses achetable.

Ce qui compte, ce n’est pas seulement la recette. C’est l’architecture du parcours : on passe d’une recherche de produits à une recherche d’intentions. Dans l’e-commerce alimentaire, c’est majeur, car une grande partie des achats quotidiens est répétitive, mais une autre partie (repas du soir, menus de fêtes, allergies, régimes) est pleine d’hésitations.

Pourquoi la conversation convertit mieux que la recherche

La recherche “classique” force l’utilisateur à savoir ce qu’il veut. La conversation, elle, accepte l’imprécision : « pas trop cher », « rapide », « sans lactose », « avec ce qu’il me reste ». C’est exactement ce que les moteurs de recommandation des médias ont compris depuis longtemps : on n’exprime pas toujours un titre, on exprime une humeur.

Transposé à l’alimentaire, ça donne :

• moins de friction (moins de clics, moins d’écrans) ;
• des paniers mieux structurés (ingrédients complets, quantités cohérentes) ;
• une personnalisation immédiate (substitutions, préférences, contraintes).

Et en période de fin d’année (nous sommes le 21/12/2025), le cas d’usage est évident : menus de Noël, invités avec restrictions, arbitrage temps/budget. L’IA devient un “assistant de menu”, pas un simple moteur de recherche.

Les garde-fous : le vrai sujet, c’est la confiance

Réponse directe : l’annonce d’Instacart a autant porté sur l’expérience que sur la maîtrise du risque : une IA qui “répond” doit aussi être contenue.

Instacart a insisté sur des garde-fous (guardrails) : le plugin serait “déclenché” uniquement pour des demandes liées à l’alimentation et aux recettes. Cette approche raconte une réalité opérationnelle : une marque ne peut pas laisser un modèle génératif improviser sur des sujets hors périmètre, au risque d’erreurs, de propos hors-sujet, ou d’atteinte à l’image.

Hallucinations : quand l’IA invente… et quand ça coûte cher

Dans un contexte alimentaire, une réponse approximative n’est pas juste gênante.

• Une substitution mal proposée peut toucher les allergènes.
• Une indication de cuisson erronée peut poser un risque sanitaire.
• Une promesse produit inventée peut déclencher des plaintes.

Mon avis : les garde-fous ne doivent pas être un “patch”, mais un produit à part entière. Les meilleurs dispositifs combinent :

1. un périmètre clair (recettes, ingrédients, nutrition) ;
2. une base de données produits fiable (catalogue, disponibilités, allergènes) ;
3. des règles de conformité (claims santé, restrictions d’âge, etc.) ;
4. des tests continus (prompts red team, scénarios limites).

C’est exactement la logique qu’on observe aussi dans les industries créatives : quand une IA génère, le contrôle éditorial devient une fonction critique.

De la cuisine au champ : le même moteur d’optimisation

Réponse directe : la recette conversationnelle est un modèle réduit de ce qui se passe en agriculture : traduire des objectifs flous en décisions actionnables.

La “recette” n’est qu’un plan d’exécution. En agriculture, on fait pareil — mais avec des contraintes plus dures : fenêtres météo, pression maladies, coût des intrants, normes, traçabilité.

Voici le pont le plus utile entre le cas Instacart et la campagne IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire : l’IA générative devient un copilote de décision, capable de transformer une demande en plan.

Exemples concrets d’équivalents agricoles

• Intention (consommateur) : « repas rapide, riche en protéines, budget serré » → recette + panier.

• Intention (agriculteur) : « limiter le risque mildiou sans dépasser le budget phyto » → plan d’intervention + alternatives + contraintes réglementaires.

• Intention (industriel agroalimentaire) : « réduire le gaspillage sur la ligne X » → hypothèses + actions + priorisation.

• Intention (coopérative/négoce) : « mieux aligner offre et demande locale » → prévisions, recommandations d’assortiment, logistique.

Le point commun : on ne cherche pas “un produit”, on cherche un résultat (manger mieux, produire mieux, jeter moins, livrer plus juste).

Personnalisation : ce n’est pas du confort, c’est de l’efficacité

Dans l’alimentaire, la personnalisation n’est pas qu’un gadget. Elle peut réduire :

• les achats inutiles (donc le gaspillage) ;
• les substitutions de dernière minute (donc l’insatisfaction) ;
• les choix non conformes (allergènes, nutrition).

Dans les systèmes agroalimentaires, ces gains s’additionnent vite. Une liste d’achats plus précise et mieux anticipée influence indirectement :

• la demande en magasin ;
• la planification logistique ;
• l’écoulement de produits frais.

Autrement dit : une meilleure conversation en bout de chaîne peut améliorer l’efficience au milieu de la chaîne.

Ce que les acteurs agroalimentaires peuvent copier dès maintenant

Réponse directe : trois briques sont immédiatement transposables : un assistant conversationnel, une couche de données “source de vérité”, et un système de contraintes.

Beaucoup d’équipes se lancent par la techno (“on veut un chatbot”). Les projets qui marchent commencent par le parcours utilisateur et la qualité des données.

1) Concevoir l’assistant comme un média interactif

Dans notre série sur l’IA dans les médias et les industries créatives, on insiste sur la logique éditoriale : ton, structure, cohérence. Pour l’agroalimentaire, c’est pareil.

Checklist simple :

• Le bot sait-il poser 2–3 questions de clarification au lieu de deviner ?
• Les réponses sont-elles structurées (étapes, quantités, temps) ?
• Les recommandations sont-elles justifiées (“car disponible cette semaine”, “car compatible sans gluten”) ?

Un assistant qui explique brièvement ses choix est perçu comme plus fiable.

2) Brancher l’IA sur des données opérationnelles (sinon, c’est du vent)

Une recette “achetable” suppose une vérité terrain : stock, formats, prix, équivalences, promotions.

Côté agriculture/agro : même exigence.

• Données parcelles, historiques, interventions.
• Catalogues intrants, délais, compatibilités.
• Contraintes réglementaires et cahiers des charges.

Sans cette couche, l’IA “écrit bien”, mais n’aide pas à décider.

3) Mettre des contraintes explicites (les fameuses “barrières”)

Instacart a parlé de plugin “contraint”. C’est une leçon : en production, on a besoin d’un système qui dit parfois non.

Exemples utiles :

• refuser une recommandation si la disponibilité est inconnue ;
• afficher un avertissement si allergènes probables ;
• proposer 2 substitutions maximum, pas 12 ;
• privilégier des réponses courtes en contexte mobile.

Une IA utile n’est pas celle qui parle le plus : c’est celle qui réduit l’incertitude au bon moment.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Une IA de recettes peut-elle vraiment réduire le gaspillage alimentaire ?

Oui, si elle propose des menus basés sur des ingrédients déjà disponibles, suggère des portions réalistes, et favorise des substitutions cohérentes. Sans ces règles, elle peut aussi encourager l’achat “en trop”.

Pourquoi intégrer l’IA dans l’application plutôt que via un plugin externe ?

Parce que l’app possède le contexte : historique d’achat, préférences, contraintes logistiques, promotions locales. Un plugin est un bon test. L’intégration native est souvent là que l’adoption décolle.

Est-ce que la conversation va remplacer la recherche ?

Non. La recherche reste efficace pour des achats précis (“500 g de riz basmati”). La conversation gagne quand l’intention est floue (“un dîner pour 6, sans noix, 30 minutes”). Les deux cohabitent.

La prochaine étape : une chaîne alimentaire “par intention”

Instacart n’a pas seulement annoncé un plugin. Ils ont montré une direction : acheter à partir d’une intention formulée en langage naturel, puis laisser le système traduire cette intention en actions. C’est exactement le type de mécanisme qui peut connecter cuisine, distribution et amont agricole.

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, je vous encourage à regarder ce sujet comme un média : la conversation est un format, la recommandation est une ligne éditoriale, et la confiance est votre audience. Quand ces trois éléments sont alignés, l’IA ne “fait pas joli” — elle fait gagner du temps, évite des erreurs, et fluidifie des décisions.

La question qui va compter en 2026 n’est pas “peut-on ajouter un chatbot ?”. C’est plutôt : quelles décisions voulez-vous rendre plus simples, plus sûres et plus rapides — du champ à l’assiette ?