Durabilité dans la restauration :
3 applications de l’IA pour réduire les émissions de carbone

À mesure que la durabilité devient une priorité pour toutes les industries, les critères ESG (Environnement, Social et Gouvernance) sont désormais incontournables, y compris dans le secteur de la restauration. Les restaurateurs doivent relever un défi majeur : comment maintenir rentabilité et efficacité opérationnelle tout en réduisant concrètement leur empreinte carbone et en s’engageant dans une démarche environnementale durable ?

L’intelligence artificielle (IA), déjà largement adoptée pour automatiser les opérations et améliorer l’efficacité, se révèle également un allié précieux pour la durabilité. Les entreprises du secteur découvrent que ces technologies offrent des avantages inattendus, notamment pour réduire le gaspillage, optimiser les ressources et diminuer les émissions. Cet article présente trois applications concrètes de l’IA pour accompagner la restauration dans sa transition vers un fonctionnement à faible impact carbone.

Réduction des erreurs de livraison grâce à la reconnaissance d’images par IA

Avec la montée en puissance des services de livraison, les erreurs de commande deviennent un problème coûteux et polluant. Des portions incorrectes, des ingrédients oubliés ou des plats erronés entraînent souvent des remises en préparation et de nouvelles livraisons. Cela gaspille non seulement le temps du personnel et les emballages, mais augmente aussi la consommation de carburant et les émissions de CO₂.

L’installation d’une caméra à la station de contrôle finale permet à un système de reconnaissance d’images basé sur l’IA de vérifier instantanément que chaque commande correspond exactement au ticket—y compris les portions et demandes spécifiques. En cas de discordance, le personnel est alerté pour corriger immédiatement l’erreur.

Cette vérification supplémentaire complète le contrôle humain, réduisant significativement les erreurs et les retours. Les bénéfices sont multiples : moins de déchets d’emballages, consommation de carburant réduite, meilleure expérience client et apprentissage plus rapide pour les nouveaux employés, garantissant une qualité constante des plats dès leur prise de poste.

L’efficacité de cette technologie augmente avec le volume des commandes. Plus le nombre de livraisons est élevé, plus l’impact sur la réduction des émissions et des coûts opérationnels est important.

Ce qui rend cette solution particulièrement attrayante, c’est sa simplicité de mise en œuvre. Par exemple, le système Viscovery ne nécessite qu’une caméra et un modèle d’IA entraîné pour instaurer un processus de double contrôle rapide et fiable. Plusieurs enseignes au Japon l’ont déjà adopté. Pour les restaurateurs, il s’agit d’un investissement modeste pour un retour élevé, améliorant la satisfaction client, renforçant la confiance dans la marque et constituant un premier pas concret vers une gestion durable et à faible émission carbone.

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Prévisions intelligentes pour réduire le gaspillage alimentaire

Une des principales sources d’émissions dans la restauration provient de la surproduction et du stockage excessif des ingrédients, ainsi que de l’énergie nécessaire à leur réfrigération. Pour éviter les ruptures de stock, de nombreux restaurateurs préparent plus de denrées qu’il n’en faut, entraînant du gaspillage et des coûts financiers et environnementaux inutiles.

Selon ReFED, une ONG américaine dédiée à la réduction du gaspillage alimentaire, ce phénomène a coûté aux États-Unis environ 338 milliards de dollars en 2023, dont 107 milliards issus du secteur de la restauration ¹. Comme le souligne l’organisation australienne OzHarvest : « Si le gaspillage alimentaire était un pays, il serait le troisième émetteur mondial de gaz à effet de serre ². »

Les aliments représentent en moyenne 30 à 50 % des coûts d’exploitation d’un restaurant ². La capacité à prévoir précisément la demande est donc non seulement une bonne pratique commerciale, mais aussi un levier clé pour la durabilité. Aujourd’hui, de nombreux restaurateurs utilisent l’IA pour estimer leurs besoins quotidiens en fonction des ventes historiques, de la météo, des fêtes et promotions, réduisant ainsi surstocks et consommation d’énergie.

Des plateformes comme ClearCOGS analysent les données de ventes et de recettes pour optimiser achats et préparation, améliorant ainsi l’efficacité globale ³. La startup australienne Restoke.ai applique l’IA à la gestion des stocks et au contrôle des coûts, permettant à ses clients d’économiser en moyenne 8 000 dollars par semaine, principalement grâce à la réduction du gaspillage alimentaire ⁴.

ReFED note également que les outils d’IA modernes peuvent combiner données d’inventaire, de ventes et même d’images des déchets pour fournir des analyses exploitables, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées et à réduire leur empreinte carbone ⁵.

Chaque aliment gaspillé représente une chaîne complète de ressources consommées—from production à emballage, transport réfrigéré et élimination finale. L’IA permet de limiter ce gaspillage et allège ainsi la charge environnementale.

Optimisation de la chaîne du froid et des itinéraires de livraison

Pour les chaînes de restaurants, cuisines centrales et fournisseurs de produits réfrigérés, l’efficacité des livraisons et de la gestion énergétique a un impact direct sur les émissions. Les produits périssables—fruits, légumes, produits de la mer ou médicaments—nécessitent un contrôle précis de la température, ce qui a fait de ce secteur un pionnier de la logistique avancée.

L’IA va encore plus loin. En analysant les données en temps réel—trafic, itinéraires, charges des véhicules, conditions météorologiques—elle optimise les trajets, la planification et l’affectation des véhicules afin de réduire consommation de carburant et retards. Intégrée à la chaîne du froid, elle ajuste également la réfrigération embarquée pour maintenir la fraîcheur des aliments tout en minimisant les émissions.

Les résultats sont probants : certaines enseignes ont réduit la consommation de carburant de leur flotte de 18 % et les temps de livraison de 12 % ⁶.

Selon Ron Leibman, président du groupe Transport, Logistique & Supply Chain chez McCarter & English : « Les méthodes pour optimiser les livraisons existaient déjà, mais l’IA les rend plus rapides, plus précises et bien plus efficaces ⁷. »

L’IA comme catalyseur de la restauration durable

De la chaîne d’approvisionnement mondiale aux cafés de quartier, la transition vers le faible carbone devient la norme. La durabilité n’est plus optionnelle : elle concerne toutes les enseignes, grandes ou petites.

Avec l’IA, la restauration peut concilier efficacité et réduction des émissions—des cuisines intelligentes à la logistique optimisée et à la gestion énergétique, tout en améliorant l’expérience client. Identifier les priorités ESG et définir des indicateurs mesurables, comme le taux de gaspillage mensuel ou le nombre de corrections de livraison, permet de suivre et d’optimiser les opérations au quotidien.

Les restaurateurs peuvent identifier leurs propres enjeux ESG prioritaires et définir des indicateurs de performance mesurables — tels que le taux mensuel de gaspillage alimentaire ou le nombre de livraisons réexpédiées. Grâce aux systèmes d’IA, ces données peuvent être suivies et optimisées en continu, permettant d’intégrer réellement les objectifs de durabilité dans les opérations quotidiennes. Ainsi, les engagements environnementaux ne restent pas de simples slogans, mais se traduisent en actions concrètes conciliant maîtrise des coûts et responsabilité écologique.

(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture a été générée à l’aide des outils d’IA de ChatGPT, à titre illustratif uniquement.)

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[Références]
¹ “Food Waste Data—Causes & Impacts.” ReFED, https://refed.org/food-waste/the-problem. Accessed 4 Aug. 2025.
² Lynch, Jared. “Melbourne Start-Up Fresho Aims to Tackle $940bn Food Waste Crisis.” Fresho, 3 Dec. 2024, https://www.fresho.com/resources/company-news/melbourne-start-up-fresho-aims-to-tackle-940bn-food-waste-crisis. Accessed 4 Aug. 2025.
³ Joseph, Danielle. “How AI Can Reduce Food Waste at Restaurants.” Closed Loop Partners, 11 April 2025, https://www.closedlooppartners.com/how-ai-can-reduce-food-waste-at-restaurants/. Accessed 4 Aug. 2025.
⁴ Santoreneos, Anastasia. “Hospo-Tech Raises $5.1 Million to Save Restaurants amid Flailing Industry.” Forbes Australia, 24 Sep. 2024, https://www.forbes.com.au/news/innovation/hospo-tech-raises-5-1-million-to-save-restaurants-amid-flailing-industry/. Accessed 4 Aug. 2025.
⁵ “Three Ways AI Is Driving Reductions in Food Loss and Waste.” ReFED, 22 Oct. 2024, https://refed.org/articles/three-ways-ai-is-driving-reductions-in-food-loss-and-waste/. Accessed 4 Aug. 2025.
⁶ Sapra, Yatin. “AI in Food Industry: Reducing Waste and Improving Sustainability.” HashStudioz Technologies, 10 April 2025, https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-food-industry-reducing-waste-and-improving-sustainability/#Optimizing_Logistics_for_Reduced_Carbon_Footprint. Accessed 4 Aug, 2025.
⁷ Kapadia, Shefali. “AI is Slowly Transforming the Cold Chain, the Supply Chain That Handles Your Ice Cream and Deli Meat.” Business Insider, 22 July 2025, https://www.businessinsider.com/ai-for-cold-chain-operations-safety-algorithms-agents-digital-twins-2025-7. Accessed 4 Aug. 2025.