Une startup néerlandaise apporte un nouveau niveau d'intelligence aux cuisines américaines. Orbisk, leader européen de la technologie automatisée de gestion des déchets alimentaires, entre sur le marché américain avec une plateforme d'IA déjà adoptée par des marques mondiales de l'hôtellerie. Son système capture et interprète les déchets de cuisine en temps réel, transformant la reconnaissance des ingrédients et l'analyse des tendances en conseils opérationnels pratiques. Avec des sites réduisant généralement les coûts liés aux déchets d'environ 70% et économisant des sommes à six chiffres chaque année, Orbisk se positionne comme un catalyseur pour une gestion de cuisine plus intelligente et plus efficace. Son arrivée coïncide avec l'accélération de l'automatisation dans le secteur de la restauration, préparant le terrain pour une interview opportune de TechBullion avec la PDG Anastasia Dellis.
Parlez-nous un peu plus de vous ?
Je suis Anastasia Dellis, PDG d'Orbisk. J'ai passé plus de 20 ans à construire et développer des organisations axées sur un objectif précis et des entreprises technologiques à travers l'Europe et dans le monde. Je me soucie profondément des équipes à fort impact et de la création de produits qui génèrent de la valeur.
Chez Orbisk, nous combinons l'IA, la vision par ordinateur et une conception opérationnelle approfondie pour aider les cuisines professionnelles à réduire les déchets, améliorer les marges et développer leur impact en matière de durabilité.
Orbisk entre sur le marché américain à un moment où les déchets alimentaires représentent un défi national majeur. Qu'est-ce qui fait que c'est le bon moment pour se lancer, et quelles opportunités voyez-vous spécifiquement dans le secteur américain de la restauration ?
C'est le bon moment pour trois raisons. Premièrement, le produit a fait ses preuves à grande échelle : nous avons des centaines de moniteurs en service, de solides clients entreprises, et un impact clair – des millions de kilos de nourriture économisés et des dizaines de millions de dollars d'économies pour nos clients. Deuxièmement, des fonctionnalités comme les Actions pilotées par l'IA d'Orbisk, des intégrations plus solides et un manuel de déploiement reproductible réduisent considérablement le délai de création de valeur. Nous savons comment passer d'un projet pilote à un déploiement multi-sites d'une manière qui fonctionne pour des organisations complexes. Troisièmement, la dynamique du marché américain est convaincante – les déchets alimentaires sont une préoccupation au niveau des conseils d'administration pour de nombreux grands opérateurs, la pression sur la main-d'œuvre est forte, et les opérateurs sont prêts à investir dans l'automatisation opérationnelle qui offre un ROI rapide.
Les États-Unis sont uniques car ils combinent d'énormes clients entreprises (groupes hôteliers, croisières et restauration d'entreprise), de grandes empreintes multi-sites et une forte urgence tant sur les coûts que sur les rapports ESG.
Cela crée un environnement où une solution qui lie la réduction des déchets aux décisions opérationnelles et aux économies réelles est adoptée rapidement. Concrètement, nous voyons de fortes opportunités dans la restauration d'entreprise, les opérations de croisière et les grands portefeuilles hôteliers où les déploiements multi-sites et les achats centralisés créent un effet de levier.
L'appareil Orbi a été décrit comme apportant de l'IA prédictive aux opérations en cuisine. Pouvez-vous expliquer comment le système reconnaît les ingrédients en temps réel et pourquoi ce niveau d'automatisation est important pour les équipes de cuisine ?
L'Orbi combine la vision par ordinateur sur l'appareil avec une pile d'IA dans le cloud. L'appareil capture des photos de chaque événement de déchet et utilise un modèle entraîné sur des millions d'images étiquetées et des scénarios réels de cuisine pour reconnaître les ingrédients, les portions et le contexte de préparation en temps quasi réel. Nous mappons ensuite ce signal visuel aux éléments du menu et aux PLU (Price Look Ups), en utilisant les métadonnées du menu et des recettes pour que l'événement de déchet soit lié à un élément commercial.
Pourquoi c'est important : les cuisines ne peuvent pas développer la journalisation manuelle. Les journaux manuels sont lents, incohérents et rapidement abandonnés. La reconnaissance en temps réel élimine le besoin de saisie manuelle, donne un retour immédiat au personnel et crée un ensemble de données fiable pour la prise de décision pilotée par l'IA.
Cela permet également des automatisations — par exemple, si nous détectons des déchets répétés d'un ingrédient spécifique, le système peut suggérer des ajustements immédiats à la préparation, aux niveaux de stock ou aux commandes. Ce niveau d'automatisation convertit la mesure en action, c'est pourquoi les équipes l'adoptent : moins de tâches fastidieuses, des conseils clairs et une preuve de valeur plus rapide.
Votre nouvelle fonctionnalité AI-Actions agit efficacement comme un moteur de recommandation. Quels types d'insights opérationnels génère-t-elle, et comment se traduisent-ils en économies mesurables pour les chefs et les managers ?
AI-actions prend les données collectées par l'Orbi et les transforme en recommandations claires et prioritaires pour l'équipe. Elle examine les sites, les jours, les heures et les types de service pour identifier des modèles que les humains auraient du mal à voir rapidement.
Les insights typiques incluent des détails spécifiques et des actions pour lutter contre la surproduction, l'optimisation des menus et des recettes, l'alignement des achats et les routines opérationnelles.
Pour les chefs et les managers, cela se traduit par un résultat très tangible : des coûts alimentaires réduits, moins de ruptures de stock de dernière minute et une marge plus prévisible. Comme les recommandations sont spécifiques ("réduire la préparation de x de y% ces jours-là") et liées aux propres données des opérateurs, l'équipe peut agir rapidement et voir l'impact en quelques semaines. Aux États-Unis, où la main-d'œuvre est limitée et les coûts alimentaires élevés, ce type de guidage automatisé est particulièrement puissant. Il permet aux leaders culinaires de se concentrer sur la qualité et l'expérience des invités tandis que les actions pilotées par l'IA d'Orbisk recherchent en arrière-plan les opportunités de réduction des déchets et d'amélioration des marges.
Des marques majeures comme Accor, Hyatt et Carnival Cruise Line utilisent déjà Orbisk. Qu'avez-vous appris de ces déploiements mondiaux, et comment ces partenariats ont-ils façonné la technologie qui entre maintenant aux États-Unis ?
Le déploiement en entreprise nous a enseigné trois leçons claires.
Premièrement, la preuve est essentielle. Les grandes marques ne se développent qu'une fois qu'elles voient des résultats opérationnels cohérents sur tous les sites. Le travail de preuve de concept reste une partie centrale de notre approche.
Deuxièmement, la fiabilité compte autant que la précision. Dans des environnements complexes, le véritable produit est la combinaison de l'appareil, du modèle et du service.
Troisièmement, l'intégration élimine les frictions. Connecter Orbisk aux menus, aux systèmes PMS et aux outils d'approvisionnement accélère l'intégration et les déploiements.
Ces apprentissages ont façonné notre feuille de route. Nous avons construit AI Actions pour rendre les insights prescriptifs. Nous avons renforcé le matériel et les flux de données pour les environnements dynamiques. Nous avons également investi dans des partenariats d'intégration afin que les pilotes réussis se traduisent par des déploiements multi-sites prévisibles. Cela est visible dans nos plans d'entreprise pour les marques où le mouvement suit un chemin clair de la preuve de valeur au déploiement contractuel.
C'est exactement le manuel que nous apportons aux opérateurs hôteliers, de croisière et de restauration d'entreprise américains : commencer par la preuve de valeur, puis évoluer de manière structurée et avec peu de friction.
Carnival Cruise Line a collaboré avec Orbisk pour construire un modèle d'IA résistant aux mouvements pour les navires. Comment avez-vous abordé ce défi d'ingénierie, et que révèle l'amélioration initiale de 17% de la précision de préparation sur le potentiel de l'IA dans des environnements dynamiques ?
Les navires sont des environnements exigeants avec un mouvement constant, une lumière changeante et des équipages en rotation. Pour résoudre ce problème, nous avons collecté un ensemble de données dédié provenant des cuisines à bord. Nous avons enrichi l'ensemble d'entraînement avec des variations de mouvement et de perspective. Nous avons également apporté des améliorations matérielles liées au placement, au montage et à l'échantillonnage pour maximiser la qualité du signal.
L'amélioration de 17% de la précision de préparation est importante car elle prouve que l'approche fonctionne. Avec les bonnes données et la bonne réponse d'ingénierie, les modèles d'IA peuvent fonctionner de manière fiable même dans des conditions difficiles. Cela suggère également un fort potentiel pour d'autres environnements dynamiques, y compris les cuisines de soins de santé et les grandes opérations de banquet. Plus important encore, une précision accrue augmente la confiance et l'adoption par les chefs - et c'est ce qui, en fin de compte, génère de réelles économies opérationnelles.
Les cuisines utilisant Orbisk réduisent généralement les coûts liés aux déchets alimentaires jusqu'à 70%. Quels sont les changements comportementaux ou opérationnels les plus courants qui conduisent à ces résultats une fois que les équipes commencent à utiliser la plateforme ?
Les sites performants partagent quatre caractéristiques.
- Ils traitent la mesure comme une discipline quotidienne et travaillent à partir de données fiables, pas d'hypothèses.
- Ils construisent des habitudes simples comme des listes de contrôle de préparation courtes et des revues quotidiennes ancrées dans les prévisions de l'IA.
- Ils intègrent les insights sur les déchets dans les décisions d'approvisionnement et de menu, ce qui réduit la variabilité évitable.
- Ils éliminent les frictions de décision en laissant l'IA gérer les conseils répétitifs afin que le personnel puisse agir rapidement et de manière cohérente.
La technologie offre une visibilité réelle. Les équipes transforment cette visibilité en pratique routinière. Cette combinaison est ce qui permet des réductions durables à la fois des déchets et des coûts. En pratique, cela signifie des pilotes plus rapides, des transitions plus rapides vers le déploiement et une plus grande crédibilité auprès des grands opérateurs américains.
Orbisk a récemment clôturé une levée de fonds de série A de 8 millions d'euros menée par des investisseurs axés sur la durabilité. Comment ce financement va-t-il accélérer votre stratégie commerciale, en particulier sur le marché américain de l'hôtellerie et de la restauration institutionnelle ?
Le financement accélère trois domaines critiques.
- Échelle commerciale. Nous pouvons investir dans un leadership expérimenté en ventes et service client.
- Produit et intégrations. Nous pouvons accélérer les intégrations clés et le développement de l'IA, en particulier l'écosystème d'API qui connecte Orbisk aux systèmes d'approvisionnement et ERP.
- Partenariats stratégiques. Nous pouvons renforcer notre présence régionale et raccourcir notre chemin du pilote à l'échelle du portefeuille.
En fin de compte, cela nous permet de soutenir les opérateurs américains plus localement : des implémentations plus rapides, un support sur le marché plus solide et une feuille de route alignée sur les réalités du paysage de la restauration américaine.
Avec près de 1 000 systèmes déployés dans 42 pays, quelles différences voyez-vous dans la façon dont les différentes régions abordent la réduction des déchets alimentaires, et où se situe les États-Unis sur cette courbe de maturité ?
Les régions varient considérablement. L'Europe du Nord et certaines parties de l'APAC ont tendance à évoluer plus rapidement en raison d'une gouvernance forte, d'une prise de décision consolidée et d'attentes plus élevées en matière de rapports sur la durabilité. D'autres régions, y compris certaines parties des États-Unis, ont de l'envergure mais des structures d'approvisionnement plus complexes qui allongent les cycles de décision.
Je placerais les États-Unis au milieu de la courbe de maturité. L'opportunité est énorme et la sensibilisation est élevée, mais l'exécution nécessite souvent une approche régionale, l'engagement des propriétaires et une intégration plus profonde dans les processus d'approvisionnement. Notre stratégie de mise sur le marché reflète cette réalité. Nous utilisons des hubs régionaux, des conversations ciblées avec les propriétaires et des pilotes ciblés qui débouchent sur des déploiements de portefeuille.
En regardant vers l'avenir, quel rôle pensez-vous que l'automatisation pilotée par l'IA jouera dans la formation de la prochaine génération d'opérations de cuisine, et à quel point sommes-nous proches d'un écosystème véritablement zéro déchet ?
L'IA fera passer les cuisines de la mesure à l'automatisation complète.
Aujourd'hui, Orbisk fournit de la visibilité et des actions prescriptives. La prochaine étape consiste en des ajustements automatiques des déclencheurs d'approvisionnement, des conseils de menu et de la planification du personnel basés sur la demande en temps réel.
Le zéro déchet à l'échelle mondiale nécessite une politique, un changement de chaîne d'approvisionnement et une propriété partagée. Dans la cuisine professionnelle où nous pouvons mesurer et intervenir, le chemin vers presque zéro pour les déchets évitables est réalisable. Les progrès viendront de l'IA intégrée, d'interfaces simples pour le personnel et d'incitations claires pour les opérateurs.
