La start-up française Trayvisor se positionne sur le scan automatisé des plateaux de cantine

Créée fin 2019, Trayvisor fournit une solution de reconnaissance d’image qui permet de scanner le contenu de plateaux repas. Déjà en cours de déploiement sur quelques sites Elior, cette technologie à base d’intelligence artificielle permet de réduire les files d’attente dans les restaurants en self-service, mais elle pourrait aussi se révéler pertinente dans d’autres secteurs. Les précisions de Camille Davy, cofondatrice et COO.

La start-up française Trayvisor se positionne sur le scan automatisé des plateaux de cantine © Trayvisor,

Régler le problème des files d’attentes… dans les cantines. Pas au stand grillades, le numérique n’ayant pas encore permis d’accélérer la cuisson de la viande, mais à la caisse. C’est le projet de Trayvisor, une start-up créée fin 2019 qui propose aux acteurs de la restauration collective une solution de reconnaissance d’image. Elle identifie précisément ce que comporte un plateau repas afin de calculer instantanément, ou presque, son coût. "Notre technologie permet de reconnaître les aliments en une seule photo", explique Camille Davy, COO.

Cofondatrice de la jeune pousse avec Despoina Ioannidou, cette ingénieure agronome connaît bien le secteur de la Food Tech. Elle a passé 4 ans chez Quitoque, une pépite spécialisée dans les kits repas rachetée par le géant de la distribution Carrefour en 2018. C’est après son départ, à la fin de l’année dernière, qu’elle décide de créer Trayvisor. "Nous sommes une sorte de spin-off de Foodvisor, qui est par ailleurs un investisseur minoritaire" précise-t-elle. La solution relève en effet de la technologie de la société fondée en 2015, spécialiste de la reconnaissance des aliments

Moins de dix secondes en caisse pour le client

Après avoir choisi les plats de son déjeuner, le client se rend sur une borne équipée d’une webcam qui en capture une image. Le système analyse le contenu du plateau, puis l’envoie au logiciel de caisse qui calcule instantanément le prix des aliments choisis. Le client règle ensuite son repas.

C’est grâce à une technologie de deep learning que le dispositif est aussi performant. D’un côté, les produits packagés, c’est-à-dire emballés comme un pot de yaourt ou une canette de soda, sont reconnus car la base de données contient déjà des photos de ces produits. Pour les produits cuisinés et les plats du jour, qui changent quotidiennement, c’est différent : "Le chef prend une photo de son plat avant l’ouverture de la cantine et on rentre alors ce nouveau plat dans la base", explique Camille Davy.  

Le système compare ensuite les photos avec la photo initiale pour déterminer s’il s’agit bien du bon plat. "Notre base d’enrôlement compare la photo d’un plateau avec les photos de la base jusqu’à ce qu’elle trouve le plat correspondant", poursuit l’entrepreneuse. Le système permet aux clients de régler leur repas "en huit secondes, réduisant au final leur temps d'attente", poursuit-on chez la jeune pousse. A ce jour, Trayvisor reconnaît plus de 10 000 recettes.

Un déploiement en cours chez Elior France

Après plusieurs mois de tests jugés "concluants" dans un restaurant Elior en région parisienne, l’outil est actuellement opérationnel dans quelques sites franciliens de l’entreprise de restauration. Un déploiement en province est aussi acté. La start-up française, qui a levé 600 000 euros à sa création, espère qu’un déploiement massif dans les sites du groupe Elior – qui compte 23 500 restaurants répartis sur trois continents et qui occupe la place de 4e acteur mondial du secteur – permettra de sécuriser son business model. Le coût de l’installation n’est pas précisé, et la start-up se rémunère via une licence mensuelle.

Actuellement incubée au sein de Station F, Trayvisor réfléchit par ailleurs à d’autres cas d’usages. Pas dans le secteur de la restauration collective, puisque les deux grands concurrents de son client Elior testent depuis quelques temps des solutions similaires. Sodexo a par exemple, via son fonds Sodexo Ventures, choisi de soutenir la start-up chinoise Aeye-Go. Compass a quant à lui choisi Deepomatic, une autre pépite française qui se positionne plutôt sur le secteur industriel.

La distribution et le secteur hospitalier visés

Trayvisor vise plutôt les entreprises de restauration en self-service. Des enseignes comme Flunch pourraient être attirés par la solution qui, en limitant l’attente, permet d’améliorer l’expérience client. La technologie pourrait dans cette perspective intéresser également la distribution alimentaire, dont les solutions de scan and go manquent encore parfois d’efficacité, notamment pour les produits non packagés, comme les fruits et les légumes. "La solution pourrait être couplée à un système de pesée, ce qui n’obligerait plus le client à chercher le nom du fruit sur la borne", imagine Camille Davy.

Parmi les autres pistes de réflexion : le milieu hospitalier, avec des scans de plateaux en fin de repas pour identifier si un patient s’est alimenté et donc détecter d’éventuelles carences.