Paiement, IA, livraison : quels métiers émergent ?

DoorDash a annoncé +19% de commandes et +23% de chiffre d’affaires sur un an (T2 2024). Blackbird, de son côté, pousse une idée simple : payer et fidéliser dans la même app, avec des frais de traitement annoncés à 2%. Ajoutez à ça la généralisation des assistants vocaux en drive et les magasins « sans caisse » dopés à l’IA, et vous obtenez une réalité très concrète : la food tech n’avance pas seulement sur la techno, elle recompose le marché du travail.

Dans notre série « Jobs, Remote Work & the Labour Market », je vois souvent les mêmes questions revenir : où sont les emplois qui montent ? quelles compétences rendent réellement employable ? qu’est-ce qui peut se faire en télétravail ? Ici, la réponse est nette : à mesure que la restauration, la livraison et l’agroalimentaire s’industrialisent côté données, les besoins en profils data/IA, opérations et conformité explosent.

Et si vous travaillez en agriculture ou dans l’agroalimentaire, ce qui se passe côté livraison et paiements est une excellente répétition générale : ce sont les mêmes recettes (prévision, automatisation, optimisation, traçabilité) appliquées à la chaîne du champ à l’assiette.

Ce que la food tech dit du marché du travail en 2025

La tendance de fond est claire : la valeur se déplace vers l’orchestration (données, flux, paiement, relation client), et pas seulement vers le produit.

Quand DoorDash confirme la résistance de la commande digitale malgré un contexte tendu pour la restauration, cela veut dire une chose côté emploi : les entreprises qui gagnent embauchent… mais pas forcément là où on l’imagine. Elles investissent dans :

• la prévision de la demande (pour réduire l’attente, la rupture et le gaspillage)
• l’optimisation logistique (routage, affectation des coursiers, préparation)
• la qualité et la conformité (fraude, paiements, protection des données)
• l’expérience client automatisée (voix en drive, self-checkout, assistance)

Phrase à retenir : plus l’expérience est “simple” pour le client, plus l’arrière-boutique devient sophistiquée — et plus elle crée d’emplois qualifiés.

Côté agroalimentaire, c’est le même mécanisme : une promesse « livraison plus rapide » ou « disponibilité garantie » repose sur une machinerie data (prévisions, stocks, transport, planification). L’IA dans l’agriculture devient alors un sujet RH avant même d’être un sujet technique.

Paiement + fidélité : pourquoi Blackbird est un signal fort pour l’agroalimentaire

Blackbird met en avant un modèle où paiement et fidélité sont fusionnés, avec une tarification plus basse que certains schémas classiques. Peu importe que vous soyez fan ou sceptique de l’habillage technologique : le point important, c’est la logique produit.

Le vrai sujet : la donnée “transactionnelle” devient un actif RH

Quand une plateforme capte l’acte d’achat, elle capte aussi : fréquence, panier moyen, préférences, sensibilité aux promos, moments de consommation. Cette donnée déclenche ensuite des besoins en métiers :

• Analyste pricing & promotions (modéliser les offres sans dégrader la marge)
• Customer data analyst / CRM (segments, cohortes, rétention)
• Fraud & risk analyst (chargebacks, anomalies, fraude)
• Product manager paiement (parcours, conversion, fiabilité)
• Responsable conformité (KYC, lutte anti-fraude, sécurité)

En agriculture et agroalimentaire, on observe un glissement similaire avec :

• la montée des places de marché B2B (achats d’intrants, ventes de lots)
• les programmes de traçabilité et de certification
• les outils de gestion de contrats et de financement (assurance récolte, avance de trésorerie)

Le pont est direct : un paiement mieux instrumenté et mieux contrôlé permet d’automatiser des décisions (crédit, assurance, allocation de stock), ce qui nourrit des cas d’usage IA.

« Guest value score » : le concept qui déborde de la restauration

L’idée de score de valeur client (popularisée dans la restauration par certaines plateformes) se transpose très bien :

• en agroalimentaire : score de fiabilité fournisseur / transporteur
• en distribution : score de rupture / service niveau magasin
• en coopératives : score d’adhérent (engagement, volume, régularité)

Mais attention : scorer, c’est embaucher. Parce qu’un score utile exige data quality, gouvernance, explicabilité, et garde-fous juridiques.

IA vocale en drive : des emplois “opérations + IA”, pas des jobs qui disparaissent

L’expansion de l’IA vocale dans des drive (type Taco Bell) est souvent racontée comme une histoire de suppression de postes. Sur le terrain, j’observe plutôt un déplacement : on remplace des micro-tâches répétitives par du pilotage opérationnel.

Les nouveaux rôles côté restaurants et enseignes

Pour faire tourner un assistant vocal à grande échelle, il faut des équipes qui :

1. surveillent la performance (taux de compréhension, erreurs, temps de traitement)
2. améliorent les scripts et l’offre (menus, promos, options)
3. gèrent l’escalade (quand l’IA ne comprend pas)
4. maintiennent la conformité (enregistrements, consentement, données)

Cela se traduit par des postes du type :

• Ops IA (supervision) : suivi quotidien, incidents, KPI
• Conversation designer : parcours, intents, ton, A/B tests
• Data annotator spécialisé : exemples locaux, accents, vocabulaire produit
• Responsable formation magasin : adoption, procédures, gestion du changement

Et en agriculture ? Même logique, autres interfaces

Remplacez le drive par :

• une hotline coopérative (conseil agronomique)
• un support SAV matériel (tracteurs, capteurs)
• un call center pour l’assurance météo

L’IA conversationnelle agricole crée les mêmes besoins : supervision, amélioration continue, gouvernance. Les emplois ne sont pas « 100% remote » par défaut, mais beaucoup de fonctions (design conversationnel, analyse, QA) le sont.

“Just Walk Out” et l’automatisation : la compétence rare, c’est l’intégration

Amazon continue de travailler sur des modèles IA liés au parcours sans caisse, même après des ajustements de déploiement. La leçon côté emploi est très pratique : l’automatisation échoue rarement parce que « l’IA n’est pas assez intelligente ». Elle échoue parce que l’intégration au réel est sous-estimée.

Pourquoi les projets d’automatisation cassent (et ce que ça crée comme métiers)

L’exemple d’expériences d’automatisation en restauration (comme des tentatives de robotisation pizza) rappelle trois points :

• le dernier mètre (installation, maintenance, exploitation multi-sites) coûte cher
• les exceptions du réel (pannes, variations, rush) détruisent les hypothèses
• l’économie unitaire (coût par commande) doit survivre à l’échelle

Donc on embauche surtout des profils capables de relier technique et opérations :

• Ingénieur fiabilité / maintenance terrain (avec culture data)
• Chef de projet déploiement multi-sites
• Spécialiste intégration capteurs-logiciel
• Analyste performance opérations (temps, pertes, qualité)

Dans l’agroalimentaire, c’est exactement le nœud des projets d’IA pour la supply chain : prévoir la demande ne sert à rien si l’ERP, le WMS, le TMS et les équipes entrepôt ne suivent pas.

Quelles compétences pour être employable dans ces filières (y compris en télétravail)

Si votre objectif est l’emploi (ou la reconversion), voici ce qui ressort le plus souvent des recrutements “IA + food/agri” en 2025 : des compétences hybrides.

Le socle technique (sans fantasme)

Pas besoin d’être doctorant pour être utile, mais il faut un socle :

• SQL (vraiment), modélisation de données, qualité des données
• notions de ML : classification, séries temporelles, métriques
• outils BI (tableaux de bord), instrumentation et KPI
• compréhension API / intégrations (même côté produit)

Le socle métier (celui qui fait la différence)

• logique de marge : coût de préparation, coût logistique, coût paiement
• opérations : flux, goulots d’étranglement, saisonnalité
• réglementation : données personnelles, paiements, traçabilité

Une règle simple : si vous savez expliquer comment votre modèle améliore un KPI opérationnel, vous passez devant 80% des candidats.

Quels jobs sont “remote-friendly” ?

Souvent oui (total ou hybride) :

• data analyst / analytics engineer
• product manager data
• conversation designer
• spécialiste CRM et segmentation
• QA data / gouvernance

Souvent non (ou hybride contraint) :

• déploiement terrain, maintenance, exploitation site
• opérations entrepôt / cuisine
• sécurité physique et capteurs

Mini FAQ (format “People also ask”)

L’IA dans la livraison remplace-t-elle les coursiers ?

À court terme, elle optimise surtout l’affectation, les itinéraires et la prévision. Le volume de travail dépend ensuite de la demande, pas uniquement de l’algorithme. L’enjeu social se déplace vers les conditions de travail et la stabilité des revenus, plus que vers une disparition immédiate.

Pourquoi les paiements sont-ils si importants dans la food tech ?

Parce que le paiement concentre la donnée la plus fiable : l’acte d’achat. Cette donnée alimente fidélité, prévision, lutte anti-fraude et décisions de stock. C’est un accélérateur pour les cas d’usage d’IA dans l’agroalimentaire.

Quel premier poste viser pour entrer dans l’IA agroalimentaire ?

Le plus accessible reste souvent data analyst orienté opérations (stocks, prévisions, qualité, pertes). C’est la meilleure rampe pour aller ensuite vers MLOps, product data, ou supply chain analytics.

Ce que je ferais cette semaine si je devais générer des leads

Si vous êtes une entreprise agroalimentaire ou agri-tech et que vous voulez transformer cette vague (paiement, livraison, IA) en opportunités concrètes, je recommande un diagnostic simple en 10 jours :

1. Cartographier vos décisions répétitives (stocks, promos, commandes, retours)
2. Identifier 3 KPI qui font mal (rupture, gaspillage, temps de cycle)
3. Vérifier la donnée disponible (qualité, fréquence, accès)
4. Choisir un POC orienté ROI avec un horizon 6 à 8 semaines

Le marché du travail suit la même logique : les meilleurs profils veulent voir un périmètre clair, des KPI suivis et une équipe capable de déployer.

La question à se poser pour 2026 est simple : quand paiement, commandes et logistique deviennent des systèmes pilotés par l’IA, qui, chez vous, est responsable du résultat opérationnel — et qui possède la donnée ?