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La ville de Nantes et Verteego planchent sur un algorithme contre le gaspillage dans les cantines scolaires

La ville de Nantes a choisi la start-up Verteego, spécialisée dans le machine learning, pour développer un modèle prédictif capable de faire baisser le taux de suproduction alimentaire dans les cantines scolaires, qui avoisine les 10%. Le pari est en partie réussi puisqu'un premier modèle a fait baisser de trois points ce taux, soit 430 repas en trop évités par jour. Ce projet est encore au stade d'expérimentation. Il devrait être opérationnel d'ici juin 2021.
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La ville de Nantes et Verteego planchent sur un algorithme contre le gaspillage dans les cantines scolaires
La ville de Nantes et Verteego planchent sur un algorithme contre le gaspillage dans les cantines scolaires © Métropole de Nantes

Comment estimer au mieux le nombre d'élèves qui déjeuneront à la cantine un jour donné alors que les commandes alimentaires doivent se faire plusieurs semaines à l’avance ? La réponse à cette question est d'autant plus importante qu'elle concerne autour de 15 000 repas servis chaque jour dans les 115 écoles nantaises.

trouver des solutions innovantes
La ville de Nantes a donc lancé un appel d'offres pour trouver des solutions innovantes capables de répondre à cette problématique. "L'objectif était de montrer 'omment peut-on utiliser une IA au service de l'efficience d'une politique publique ? On aurait pu très bien pu choisir le secteur de la mobilité", détaille Franckie Trichet, maire adjoint de la ville de Nantes et vice-président de la Métropole, à L'Usine Digitale.

La start-up Verteego, spécialisée dans l'analyse prédictive, a été sélectionnée au côté de Maestria, spécialiste du déploiement de l'IA. Toutes les deux sont membres de NaonedIA, un collectif nantais qui promeut une IA éthique et au service des citoyens. L'objectif : développer un algorithme prédictif pour réduire le taux de "surproduction" alimentaire.


Un taux de 9,6% de surproduction alimentaire
En pratique, il y a environ 9,6% de "surproduction" alimentaire dans les cantines nantaises. Un taux à distinguer de celui du gaspillage qui correspond aux déchets. Cette surproduction prend la forme de produits non consommés mais qui ne sont pas jetés. A Nantes, ils sont redistribués à des associations mais représentent tout de même un coût financier important, "presque impossible à fixer", indique Franckie Trichet. "Un repas à l'unité coûte 1,65 euros en moyenne. Mais ce montant est en fait supérieur car il ne prend pas en compte tous les effets logistiques en amont et les conséquences environnementales", ajoute le maire adjoint.

Ainsi, en collaboration avec les équipes métiers de la ville, la cantine centrale et Maestria, la start-up Verteego a développé un modèle prédictif grâce aux données publiques de la ville sur 10 ans, parmi lesquelles l'historique des commandes, le nombre d'enfants déjeunant à la cantine et la composition des menus. Toute ces informations ont été analysées pour élaborer un premier modèle qui a fait baisser le taux de surproduction de trois points.

430 repas en trop évités par jour
"En faisant des simulations sur 2018-2019 avec notre modèle de prédiction, on passe de 9,6% de repas préparés en trop à 6,5%, soit 430 repas en trop évités par jour", détaille Franckie Trichet. Mais il ajoute que "tout n'est pas gagné". Il faut désormais que les équipes métiers chargées des commandes s'approprient cet algorithme via un futur outil – tel qu'un site web, une application ou un tableau de bord – qui reste encore à trouver.

Une chose est sûre : cet outil n'a pas vocation à remplacer ces emplois mais à les aider dans leurs prises de décision au quotidien. Il devrait être opérationnel d'ici juin 2021, estime le maire adjoint. Clément Guillon, cofondateur et COO de Verteegoo, ajoute que l'algorithme va encore être amélioré, ce qui va permettre d'élargir ses cas d'usages. "Il pourra par exemple prédire le nombre d'élèves qui vont déjeuner à la cantine et l'impact des menus sur l'affluence des enfants...", détaille-t-il à L'Usine Digitale. En bref, le système prédictif est loin d'avoir exprimé tout son potentiel. 

Brest et Montréal sont intéressées
L'initiative de la ville de Nantes est novatrice car elle s'inscrit dans une démarché d'open innovation. En effet, le code source du programme est disponible sur GitHub pour permettre à d’autres territoires de reprendre ce travail et de l’enrichir. D'après Frankie Trichet, les villes de Brest et de Montréal au Canada se sont montrées particulièrement intéressées par cette démarche. 

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