Lire ce guide dans son contexte : il fait partie du guide complet IA restaurateur, qui couvre tous les usages de l’IA en salle, en cuisine et au bureau.

Environ 1 euro de denrées finit à la poubelle à chaque couvert que vous servez. Pas une impression de fin de service : en restauration commerciale, l’ADEME mesure en 2024 une moyenne de 211 grammes de gaspillage par repas, soit environ 1 euro par couvert et jusqu’à 9 % du chiffre d’affaires (chiffre repris par la DRAAF Bourgogne-Franche-Comté). Multipliez par votre nombre de services : la commande passée à l’instinct entre deux cafés, les cagettes de salade jetées un soir de pluie, la rupture de poisson à 13 h un jour d’affluence, tout ça additionné, c’est votre marge qui fond sans bruit.

Une précision qui évite les contresens : ne confondez pas ce 211 grammes par repas (restauration commerciale, votre métier) avec les 115 grammes par convive de la restauration collective, qui est un autre univers (cantines, ADEME 2018). Et l’ADEME nomme la première cause de ce gaspillage : la difficulté à prévoir précisément le nombre de couverts, avant les retours assiette et les erreurs de préparation. Or prévoir, croiser des données, structurer une commande, repérer un patron de pertes, c’est exactement le terrain de l’IA. Cet article sépare donc deux choses : ce que les outils de prévision font (et que ChatGPT seul ne fait pas), et ce que l’IA généraliste rédige et calcule autour pour que vous achetiez juste.

Le partage des tâches : ce que la machine calcule, ce que le chef tranche

La frontière est nette, et la confondre coûte de l’argent ou, pire, fait prendre un risque sanitaire. Posez-la une fois pour toutes avant de brancher quoi que ce soit.

Du côté machine. Les outils spécialisés prévoient la demande en croisant votre historique de ventes, la météo, les événements locaux et la saisonnalité, puis en déduisent les besoins d’achat et automatisent les commandes fournisseurs. Les assistants généralistes, eux, transforment un inventaire en liste de commande propre, calculent des portions à partir de vos prix, structurent une analyse de pertes en plan d’action. Sur tout ce qui est calcul, mise en forme et lecture de tendance, l’IA va vite et bien.

Du côté chef, et ça ne se négocie pas. L’IA ne suit pas vos DLC : Fullsoon le précise lui-même, le suivi des dates limites reste un process humain de traçabilité. Elle ne garantit aucune conformité sanitaire. Elle ne connaît pas vos niveaux de stock réels si vous ne les lui donnez pas, et si vous les omettez, elle invente des chiffres plausibles et faux. Et surtout, elle ne signe pas le bon de commande à votre place : une prévision est une hypothèse, pas une décision. Un pic météo non prévu, un car de touristes non renseigné, une grève de transport, et le modèle se trompe sans le savoir.

L’IA prévoit, elle ne devine pas. Et aucune prévision ne remplace le coup d’oeil d’un chef qui sait qu’il fera beau samedi et que la salle sera pleine.

Prévoir, commander, traquer les pertes : trois prompts pour la semaine type

Trois situations qui reviennent chaque semaine, du mardi matin chez le primeur au bilan de fin de mois. Pour chacune, la fréquence, le gain honnête avec sa base de calcul, et un mini-prompt à copier en remplaçant les [VARIABLES].

Cas 1 : prévoir les quantités à partir de l’historique et de la météo

Fréquence : avant chaque commande, donc plusieurs fois par semaine. Gain honnête : vous passez d’une commande à l’instinct à une estimation raisonnée. La base de calcul est simple : si le poste denrées pèse 28 à 32 % du chiffre d’affaires (fourchette métier courante, pas un chiffre ADEME) et qu’un meilleur cadrage réduit le gaspillage de 20 à 30 %, vous récupérez de l’ordre de 1 à 3 points de marge. Pas un miracle, une discipline.

L’IA généraliste ne se branche pas sur votre caisse, mais elle raisonne très bien sur des chiffres que vous lui donnez. Collez quelques semaines d’historique et le contexte du jour à venir.

Tu es mon assistant de prévision d'achats pour un restaurant.
Voici mon historique de couverts et de ventes par plat sur [PERIODE] :
[COLLE LE TABLEAU : date / jour / météo / nb couverts / ventes des plats clés].
Pour le service de [DATE], contexte : [MÉTÉO PRÉVUE], [ÉVÉNEMENT LOCAL ÉVENTUEL],
[JOUR FÉRIÉ / VACANCES OUI-NON].
Estime une fourchette de couverts (basse / probable / haute) en t'appuyant
UNIQUEMENT sur les tendances visibles dans mes données.
Déduis les quantités à prévoir pour ces plats : [LISTE].
Distingue ce que tu mesures de ce que tu supposes. N'invente aucune donnée manquante.
Astuce Demandez toujours une fourchette (basse, probable, haute), jamais un chiffre unique. Vous commandez sur l'hypothèse probable et vous gardez en tête la haute pour les produits non périssables. C'est vous qui arbitrez le curseur entre rupture et surstock, l'IA ne fait que poser les bornes.

Cas 2 : transformer un inventaire en liste de commande optimisée

Fréquence : quotidien à hebdomadaire, selon vos fournisseurs. Gain honnête : 10 à 20 minutes récupérées par session de commande, surtout les jours où l’on improvise entre deux services. Le vrai gain n’est pas le temps, c’est d’éviter la double commande et l’oubli qui se paie en rupture le lendemain.

Vous dictez l’état des stocks et les besoins, l’IA range tout par fournisseur, prêt à envoyer.

Voici mon inventaire actuel et mes besoins pour le service de [JOUR] :
[LISTE BRUTE : produit / quantité restante / seuil mini souhaité / fournisseur habituel].
Construis une liste de commande propre, regroupée par fournisseur, avec les quantités à commander
(seuil mini moins stock restant, arrondi à l'unité de conditionnement que je précise).
Ne rajoute AUCUN produit que je ne t'ai pas donné.
Signale tout ce qui te paraît incohérent (quantité anormale, produit sans fournisseur).
Présente un tableau par fournisseur.
Garde-fou L'IA ne connaît pas vos niveaux de stock réels. Si vous lui donnez un inventaire faux ou incomplet, elle produit une commande fausse avec assurance. Relisez les quantités avant d'envoyer, surtout sur les produits chers et les périssables. La commande reste votre décision, pas celle du modèle.

Cas 3 : repérer les pertes récurrentes

Fréquence : une fois par mois, en lecture à froid. Gain honnête : vous arrêtez de subir le gaspillage au hasard pour voir où il se concentre. Un relevé de pertes, même tenu à la main sur un carnet, contient un patron que l’IA repère bien plus vite que vous à l’oeil. Identifier deux ou trois postes récurrents, c’est déjà une fraction des 211 grammes par repas que vous pouvez attaquer.

À partir d’un relevé simple (produit jeté, quantité, motif, date), l’IA fait ressortir les répétitions.

Voici mon relevé de pertes sur [PERIODE] :
[COLLE LE TABLEAU : date / produit jeté / quantité ou poids / motif (péremption, retour assiette,
erreur prépa, surproduction)].
Analyse-le et produis une synthèse en 3 blocs :
1. Les produits et les motifs qui reviennent le plus souvent, chiffrés.
2. Le lien éventuel avec un jour de la semaine ou un plat précis.
3. Pour chaque perte récurrente, une piste d'action proportionnée (ajuster la commande,
   revoir le grammage, proposer le contenant à emporter, déclasser en plat du lendemain).
Ne déduis aucune cause que les données ne montrent pas.

Cette synthèse oriente une décision, elle ne la prend pas. Si “salade jetée le dimanche soir” ressort trois mois de suite, ce n’est plus un hasard, c’est une commande à revoir.

Le gabarit complet : un plan anti-gaspi affiché en cuisine

Les trois prompts ci-dessus dépannent au coup par coup. Voici un gabarit unique qui produit un livrable structuré : un plan d’action chiffré et priorisé à partir de votre relevé de pertes. Réglez-le une fois, vous obtenez un document que vous affichez en cuisine et que vous suivez d’un mois sur l’autre.

Tu es mon consultant anti-gaspillage pour mon restaurant.
À partir de mon relevé de pertes, produis un PLAN D'ACTION structuré, réaliste et chiffré.

MES DONNÉES :
- Relevé de pertes sur [PERIODE] : [COLLE LE TABLEAU : date / produit / poids ou quantité /
  coût d'achat estimé / motif].
- Contexte : [TYPE DE CUISINE], [NB COUVERTS MOYEN/JOUR], [PART DENRÉES EN % DU CA SI CONNUE].

TU PRODUIS UN DOCUMENT EN 4 PARTIES :
1. DIAGNOSTIC : top 5 des pertes par coût, avec le motif dominant de chacune. Chiffre en euros
   et en part du total. N'avance aucun chiffre que mes données ne permettent pas de calculer.
2. CAUSES PROBABLES : pour chaque perte majeure, distingue ce qui relève de la commande
   (surstock), de la production (surproduction, erreur) ou du service (retour assiette).
3. ACTIONS : pour chaque cause, 1 à 2 actions concrètes, classées par effort (faible/moyen)
   et impact estimé. Inclus, quand c'est pertinent, le contenant réemployable à proposer au client
   et le déclassement maîtrisé en plat du lendemain (sans jamais toucher à une DLC dépassée).
4. SUIVI : 3 indicateurs simples à relever le mois prochain pour mesurer l'effet.

RÈGLES ABSOLUES :
- Aucune action qui compromette la sécurité alimentaire. Un produit périmé se jette, point.
- N'invente aucun coût ni aucune donnée. Si une info manque, écris [À COMPLÉTER].
- Reste réaliste : un restaurant ne descend pas à zéro déchet, propose des gains atteignables.
Outil recommandé Ce gabarit fonctionne dans ChatGPT (OpenAI) ou Claude (Anthropic). Pour de l'analyse de tableau et du raisonnement chiffré, testez les deux sur un vrai relevé et gardez celui dont les calculs vous semblent les plus rigoureux. Le plan d'action vit ensuite sur un papier en cuisine, pas dans l'IA.

Contenant réemployable et lecture des dates : ce que la loi vous impose

Réduire le gaspillage n’est pas qu’une affaire de marge, c’est aussi un cadre légal. Et sur ce terrain, l’IA ne vous couvre pas : c’est à vous de connaître les références exactes et la méthode, pas le flou.

La loi AGEC et l’obligation de contenant réemployable

Précision qui compte, car beaucoup la résument mal : l’obligation de contenant à emporter ne vient pas de la loi AGEC, mais de la loi EGALIM (article 62 de la loi du 30 octobre 2018), qui l’a créée et codifiée dans le Code de l’environnement. La loi AGEC du 10 février 2020 (lutte contre le gaspillage et économie circulaire) est venue, elle, renforcer le cadre général anti-gaspi et fixer un objectif national de réduction. Pour le restaurateur indépendant, l’obligation la plus directe reste donc le contenant à emporter, issue d’EGALIM.

La référence exacte à connaître : l’article L541-15-7 du Code de l’environnement, en vigueur depuis le 1er juillet 2021. Tout établissement de restauration ou débit de boissons doit mettre à disposition, sur demande du client, des contenants réutilisables ou recyclables permettant d’emporter les aliments ou boissons non consommés (détail chez le GHR, CCI Paris Île-de-France). Les points à retenir :

  • Le contenant peut être fourni par vous (éventuellement facturé, à condition d’afficher le prix) ou apporté par le client.
  • Cela couvre les aliments mais aussi les boissons non terminées, par exemple une bouteille de vin entamée.
  • Les formules buffet à volonté et à volonté ne sont pas concernées.

Une nuance d’honnêteté : la sanction n’est pas chiffrée par un texte unique et stabilisé. Le montant de 1 500 euros circule, mais il n’est pas une référence ferme sur ce point précis. Présentez donc cette obligation comme réelle, à la sanction peu appliquée en pratique, et retenez la méthode : proposer le contenant sur demande, et afficher le prix s’il est payant.

DLC et DDM : la distinction qui touche à la sécurité

Gérer ses stocks, c’est savoir lire les dates. Deux ne se confondent jamais :

  • La DLC (date limite de consommation), “à consommer jusqu’au”, est impérative et liée à la sécurité sanitaire. Au-delà, le produit est potentiellement dangereux : on ne le sert pas, on le jette.
  • La DDM (date de durabilité minimale), “à consommer de préférence avant le”, qui a remplacé l’ancienne DLUO, n’est pas impérative. Le produit reste consommable et commercialisable après la date, avec une perte possible de qualités gustatives, sauf altération visible.

Cette distinction est expliquée côté grand public par Service-Public et economie.gouv.fr, et encadrée par le règlement européen INCO, sous le contrôle de l’ANSES et de la DGCCRF. Le point clé pour l’IA : ces outils gèrent le prévisionnel et les commandes, jamais le suivi réglementaire des dates, qui reste un process HACCP humain et tracé.

Une prévision optimise ce que vous achetez. Une DLC protège ceux que vous servez. La première peut s’automatiser, la seconde jamais.

Melba, Fullsoon, Inpulse : quel outil pour quel établissement

On ne dit jamais “une solution dédiée” sans nommer. Voici les vrais logiciels du marché, rangés par profil d’établissement.

OutilCe qu’il fait concrètement
Fullsoon (FR)Prévision de la demande et des commandes par IA (croise historique, météo, événements). Annonce jusqu’à 94 % de fiabilité et jusqu’à 8 % de marge brute gagnée (chiffres éditeur, à pondérer). Précise ne PAS gérer les DLC. Adapté à l’indépendant et au petit restaurant.
Melba (FR)Commandes fournisseurs, suivi des prix, état des stocks, inventaires, analyse des écarts. Outil de gestion au quotidien, bon point d’entrée pour un restaurant indépendant.
Inpulse (FR, groupe Mapal)Gestion des stocks et des inventaires, prévisionnel de ventes par IA, automatisation des achats. Plutôt orienté groupes et chaînes.
Easilys f&b (Mapal)Gestion de cuisine, achats, inventaire temps réel, alertes ruptures, traçabilité. Annonces éditeur : environ 10 % d’économies sur les achats, jusqu’à 50 % de gaspillage en moins (à pondérer). Fort sur les gros volumes.
Kikleo (FR)Balance connectée et IA de pesée des déchets pour quantifier physiquement le gaspillage. Complément de mesure, s’intègre à l’écosystème (dont Fullsoon).

Trois repères pour choisir :

  1. Indépendant ou petit restaurant : Melba pour la gestion des commandes, Fullsoon si vous voulez un prévisionnel léger qui apprend de votre historique.
  2. Groupe ou chaîne : Inpulse ou Easilys, taillés pour le volume et la traçabilité multi-sites.
  3. L’assistant généraliste : ChatGPT ou Claude, pour le brouillon de fiche technique, le calcul de portions, la liste de courses à partir d’un menu et l’analyse de pertes. Jamais pour le prévisionnel temps réel ni la conformité.
Garde-fou outil Ces logiciels prédisent, ils ne décident pas. Un chiffre de fiabilité à 94 % annoncé par un éditeur reste un argument commercial : votre samedi sous la pluie ou le concert non renseigné dans le système casseront la prévision. Gardez la main, croisez toujours la sortie de l'outil avec votre connaissance du terrain. Nous ne touchons aucune commission, testez sur votre établissement.

Le nez du chef ne s’automatise pas

Avant de parler des limites de l’outil, posons ce que l’IA ne touchera jamais dans votre approvisionnement. Le coup de fil au producteur qui vous garde le meilleur cageot, l’oeil qui repère un arrivage moyen et refuse la caisse, la décision de pousser un plat du jour pour écouler un beau reste, le flair qui sent qu’il fera plein samedi : tout cela reste votre métier. L’IA ne goûte pas un produit, ne juge pas sa fraîcheur, ne négocie pas un prix, et ne saura jamais qu’un produit a tourné. La sécurité alimentaire, la lecture d’une DLC, la décision de jeter ou de servir : ça ne se délègue à aucune machine, et c’est très bien ainsi. L’IA vous rend du temps de calcul et un regard sur vos données. Le reste reste entre vos mains et votre nez.

Ce que ça coûte vraiment avant de rapporter

Soyons clairs sur le démarrage, parce que personne ne vous le dit. Au début, vous allez perdre du temps. Saisir un historique propre, tenir un relevé de pertes, paramétrer un outil de prévision, prendre l’habitude de lui donner le contexte du jour : ça coûte avant de rapporter. Comptez 6 à 8 semaines avant que le prévisionnel soit fiable, le temps que l’outil ait assez d’historique pour repérer vos tendances. Les chiffres des éditeurs (Fullsoon jusqu’à 94 % de fiabilité, Easilys jusqu’à 50 % de gaspillage en moins) viennent de leur marketing, pas d’une autorité : pondérez-les. Le gain réaliste, c’est de l’ordre de 1 à 3 points de marge récupérés sur un poste denrées qui pèse 28 à 32 % du chiffre d’affaires, pas la fin du gaspillage. Une prévision suivie aveuglément, sans bon sens métier, fait commander de travers avec assurance. L’IA calcule mieux et plus vite, elle ne connaît ni votre salle ni vos produits. C’est la promesse, et c’est la seule.

Votre premier relevé de pertes, dès ce soir

Pas besoin d’un logiciel pour démarrer. Cette semaine, tenez un relevé de pertes simple sur un carnet : produit jeté, poids approximatif, motif. À la fin de la semaine, collez-le dans le gabarit complet ci-dessus et regardez ce qui ressort. Vous aurez votre premier plan d’action, gratuit, sans installer la moindre application. Le prévisionnel et les outils dédiés viendront ensuite, une fois que vous saurez où vous perdez vraiment.

Pour savoir si les commandes et les stocks sont votre meilleur point de départ, ou si un autre poste vous ferait gagner plus, faites le point avec notre diagnostic IA gratuit : il repère, sur votre établissement, là où l’IA vous rendrait le plus de temps et de marge.

À lire ensuite

Sources

Rédigé par IA, validé par humain. Aucun éditeur cité ne nous rémunère.

Questions fréquentes

L'IA peut-elle vraiment prévoir mes besoins en denrées ?
Les outils spécialisés le font en croisant votre historique de ventes, la météo, les événements locaux et la saisonnalité pour estimer le nombre de couverts, donc les quantités à commander. Fullsoon annonce jusqu'à 94 % de fiabilité, mais c'est un chiffre éditeur, à pondérer. Un assistant généraliste comme ChatGPT ou Claude ne fait pas de prévisionnel temps réel : il vous aide à raisonner sur des chiffres que vous lui donnez, à transformer un inventaire en commande ou à analyser des pertes. Dans tous les cas, un pic météo imprévu ou un événement non renseigné casse la prévision. L'outil propose, le chef tranche.
Suis-je obligé de proposer un doggy bag dans mon restaurant ?
Oui, depuis le 1er juillet 2021. L'article L541-15-7 du Code de l'environnement impose à tout établissement de restauration de mettre à disposition, sur demande du client, un contenant réutilisable ou recyclable pour emporter les aliments et boissons non consommés. Le contenant peut être fourni par vous, éventuellement facturé à condition d'en afficher le prix, ou apporté par le client. Les formules à volonté et buffet ne sont pas concernées. La sanction n'est pas chiffrée par un texte unique stabilisé : retenez l'obligation et la méthode, proposez le contenant et affichez le prix s'il est payant.
Quelle différence entre DLC et DDM pour gérer mes stocks ?
La DLC (date limite de consommation, à consommer jusqu'au) est impérative et liée à la sécurité sanitaire : au-delà, le produit peut être dangereux, on ne le sert pas. La DDM (date de durabilité minimale, à consommer de préférence avant le, ex-DLUO) n'est pas impérative : le produit reste consommable et commercialisable après la date, sauf altération visible, avec une perte possible de qualités gustatives. Cette règle, encadrée par le règlement européen INCO et contrôlée par la DGCCRF, reste un process HACCP humain. L'IA gère le prévisionnel et les commandes, pas le suivi des dates.
Quels outils IA pour les commandes et les stocks en restauration ?
Pour un restaurant indépendant : Melba (commandes fournisseurs, suivi des prix, inventaires) ou Fullsoon (prévision de la demande par IA). Pour les groupes et chaînes : Inpulse (gestion des stocks et prévisionnel, racheté par Mapal) ou Easilys f&b (achats, inventaire temps réel, alertes ruptures). Pour quantifier physiquement le gaspillage : Kikleo, une balance connectée qui pèse les déchets. Les assistants généralistes ChatGPT et Claude servent au brouillon de fiche technique, au calcul de portions ou à l'analyse de pertes, pas au prévisionnel temps réel ni à la conformité.
Combien le prévisionnel par IA peut-il vraiment me faire économiser ?
Honnêtement, pas de promesse chiffrée. Le poste denrées pèse couramment 28 à 32 % du chiffre d'affaires en restauration traditionnelle (fourchette métier, pas un chiffre officiel). Réduire le gaspillage de 20 à 30 % via un meilleur prévisionnel n'efface pas tout ce poste, mais récupère typiquement 1 à 3 points de marge. Les chiffres des éditeurs (Fullsoon jusqu'à 94 % de fiabilité, Easilys jusqu'à 50 % de gaspillage en moins) sont des annonces commerciales. Comptez 6 à 8 semaines avant que l'outil ait assez d'historique pour être fiable.