Kitro a développé un outil destiné aux établissements du secteur de la restauration qui permet aux responsables d’analyser leurs déchets alimentaires évitables. Les déchets alimentaires d’une cuisine peuvent être riches d’enseignements pour les personnes qui y travaillent. Tant du point de vue de la durabilité écologique qu’économique.
Image: Kitro
Cantine, restaurant gastronomique, mais aussi snack de proximité : tous produisent des déchets alimentaires. C’est même près d’un tiers des produits alimentaires qui sont jetés, perdus ou gaspillés. Cet ordre de grandeur ne concerne d’ailleurs pas que la restauration, mais toutes les étapes de la chaine de valorisation. Ne serait-ce qu’en Suisse, les volumes en jeu correspondent à 2,8 millions de tonnes par an. Partant du fait que la fabrication, la transformation et la distribution des produits alimentaires sont à l’origine de près d’un tiers des émissions de gaz à effet de serre, le potentiel d’économies sur le plan écologique est substantiel. Au-delà de cet aspect, la réduction des déchets alimentaires évitables offre un levier d’abaissement des coûts très important, notamment pour les restaurants qui servent un grand nombre de portions.
Et c’est précisément là qu’intervient la start-up Kitro. Après avoir obtenu leur diplôme de l’École hôtelière de Lausanne, Anastasia Hofmann et Naomi MacKenzie ont ensuite créé une entreprise qui a mis au point un système en mesure de faire le bilan sur les déchets alimentaires. Si le secteur de la distribution est déjà dans l’obligation de rendre des comptes sur ses déchets alimentaires, cela n’est encore le cas que dans un nombre très limité de restaurants ou cantines. Et pourtant, c’est en observant ces mêmes déchets que pourraient être identifiés les processus à même d’évoluer vers un meilleur respect des ressources, les plats susceptibles d’être moins copieux ou les étapes nécessitant une qualité plus élevée.
Composé d’une balance industrielle, d’une caméra et d’un mini-ordinateur, l’appareil qui permet d’analyser les déchets alimentaires est installé dans les cuisines pour qu’y soit posée la poubelle en utilisation. Dès que quelque chose est jeté, la balance détecte un changement de poids, ce qui déclenche la caméra qui prend alors une photo des déchets. Cette photo est ensuite chargée sur un serveur, où il sera tout d’abord vérifié qu’elle ne présente pas d’erreurs, telles que la présence de vapeur d’eau sur l’objectif, l’obstruction de la vue sur la poubelle par une assiette ou encore la fermeture de la poubelle ou son absence de l’image. La deuxième opération consiste à supprimer l’arrière-plan de la photo afin de la comparer aux clichés précédents pour identifier ce qui a été ajouté. Philipp Andermatt, Head of Machine Learning chez Kitro, explique que les algorithmes employés sont similaires à ceux qui comparent des images satellites afin de déterminer la façon dont les villes évoluent. La dernière manipulation consiste à classifier les contenus d’image restants à l’aide de l’apprentissage automatique.
Lors de toutes ces étapes, le logiciel pioche dans la boîte à outils de la vision par ordinateur, une discipline, également appelée vision artificielle ou numérique, qui est à l’intersection entre le traitement d’images et l’intelligence artificielle. Le champ de recherche de la vision artificielle a pour objectif d’enseigner aux ordinateurs à voir et comprendre, et donc à savoir hiérarchiser des images affichant des contenus similaires ou à leur attribuer des mots-clés. Ils sont entrainés à identifier des corrélations sur les images et à reconnaître si ce qui vient d’atterrir dans la poubelle correspond par exemple à des légumes racines, à de la purée de pommes de terre ou à du pain rassis. Sachant que de nombreux aliments changent considérablement d’aspect à l’issue de leur préparation, une classification précise relève parfois de la gageure. Se pose alors la question pour Kitro si une ventilation plus précise présente également un intérêt pour l’établissement concerné. Bien souvent, une classification sur la base de groupes d’aliments permet déjà une amélioration, sans qu’il soit nécessaire de différencier des denrées d’aspect très semblable, et donc de savoir si ce sont des panais ou du persil racine qui sont passés à la poubelle. Les déchets mixtes demeurent la catégorie la plus complexe techniquement, étant donné que le logiciel doit évaluer le poids respectif des aliments représentés.
Les résultats sont synthétisés dans un tableau de bord pour aider les personnes travaillant dans les cuisines à optimiser leurs processus. Des retours plus fréquents pour certains plats que pour d’autres indiquent que la quantité ou la qualité doivent certainement être revues. De plus, ce système est en mesure d’importer les grilles tarifaires des fournisseurs, ce qui permet d’intégrer au tableau de bord une estimation du prix des différents déchets. D’après Patrick Hoffmann, les déchets alimentaires évitables produits dans les restaurants se chiffrent à sept francs par kilo. Autrement dit, un restaurant peut abaisser de deux à huit pour cent sa consommation de marchandises en réduisant les déchets alimentaires évitables et économiser environ 150 francs suisses par jour d’ouverture. Par ailleurs, l’équipe Customer Success est au service des responsables en cuisine pour développer des mesures appropriées et les mettre en œuvre dans le but de limiter le gaspillage alimentaire.
