Alimentation et IA : qui décide de ce que nous mangeons ?

1. En 2019, je scannais, je comparais, je décidais

Vous souvenez-vous de votre premier scan sur Yuka ? Un paquet de biscuits, une note sur l’écran, et cette question : je l’achète ou pas ?

En mars 2019, Candice Lenglart décrivait cette nouvelle habitude dans son article « Ces applications révolutionnent notre rapport à l’alimentation », publié sur le Blog MBA DMB. Elle présentait Yuka, Open Food Facts, Foodvisor, Too Good To Go et Youmiam, autant d’outils pour mieux comprendre ou organiser notre alimentation.

Avec Yuka ou Open Food Facts, un code-barres suffisait pour consulter des informations sur un produit. Open Food Facts s’appuyait sur une base collaborative tandis que Yuka proposait une notation facilitant la comparaison.

Pas besoin d’intelligence artificielle pour cela : une base de données et des règles de calcul peuvent parfaitement remplir cette mission.

Foodvisor introduisait une autre possibilité : photographier son assiette pour identifier les aliments. Cette fonctionnalité reposait déjà sur des techniques d’intelligence artificielle capables d’identifier les aliments à partir d’une image, bien avant la popularisation des assistants conversationnels.

Tout n’était pas au point. Candice Lenglart signalait les limites de la reconnaissance des plats et interrogeait la fiabilité de certaines données.

Mais l’idée dominante était claire : les applications accompagnaient nos choix, sans encore prendre autant d’initiatives à notre place.

2. Aujourd’hui, les applications s’adaptent à moi

Imaginez une application qui ne se contente plus d’analyser votre assiette, mais adapte aussi ses conseils à votre profil et à vos besoins. C’est la promesse de la personnalisation : aller au-delà des informations sur les aliments pour proposer des recommandations individuelles.

L’application britannique ZOE illustre cette évolution. En 2026, elle propose une analyse des repas par photo, un scan de produits et un coach IA baptisé Ziggie. 

Concrètement, Ziggie répond aux questions sur la nutrition et aide les utilisateurs à mieux comprendre leurs choix alimentaires. L’application est actuellement disponible au Royaume-Uni et aux États-Unis, mais pas en France.

Finalement, les gestes de 2019 n’ont pas disparu : scanner un produit ou photographier son assiette permet aujourd’hui d’aller plus loin, avec des conseils qui tiennent compte des besoins individuels.

En France, Jow montre une autre facette de cette transformation. Lancée en 2018, l’application propose des recettes adaptées aux goûts et à la composition du foyer, puis prépare le panier correspondant auprès d’enseignes partenaires.

Trouver une idée de dîner et préparer son panier ne sont plus deux tâches séparées.

Cette simplification des courses existait donc bien avant l’essor de l’IA générative. Mais aujourd’hui, les assistants IA vont plus loin, en prenant davantage d’initiatives à notre place.

3. Désormais, l’IA prépare aussi mes courses

Et si je n’avais même plus besoin de composer ma liste ?

Avec Jowzi, une nouvelle application développée par les créateurs de Jow, l’assistance devient plus proactive. L’entreprise présente son service comme un agent IA, autrement dit un système capable d’enchaîner des tâches pour atteindre un objectif. Jowzi suggère des menus, exploite les habitudes d’achat, permet de réaliser des économies et aide à retrouver les produits du quotidien au bon moment.

La nouveauté tient donc moins à la préparation du panier qu’à la manière dont l’IA participe à son organisation.

Aux États-Unis et au Canada, Instacart pousse cette logique avec son assistant IA Clementine, lancé le 9 septembre 2026. Une conversation, une recette ou une liste manuscrite photographiée peuvent se transformer en panier prêt à commander, en tenant compte des produits disponibles dans le magasin sélectionné. Si Clementine n’est pas encore accessible en France, son fonctionnement donne un aperçu de ce à quoi pourraient ressembler nos courses dans les prochaines années.

Et l’expérience va encore plus loin ! Grâce aux partenariats d’Instacart avec Anthropic, OpenAI et Google, une conversation commencée sur Claude, ChatGPT, Gemini ou le mode IA de Google peut désormais aboutir à une commande Instacart. Cette évolution illustre l’essor du commerce conversationnel, où l’achat s’intègre directement à un échange avec une IA, sans avoir à rechercher chaque produit individuellement.

Cette simplicité soulève toutefois une question intéressante. Selon les premiers résultats communiqués par Instacart, les commandes réalisées avec Clementine contiennent en moyenne davantage d’articles que les paniers habituels de la plateforme. Si ces données internes ne prouvent pas que l’IA encourage à acheter davantage, elles suggèrent que ces nouveaux parcours d’achat peuvent aussi présenter un intérêt commercial pour les plateformes.

Pour autant, les applications historiques conservent leur place. 

Yuka revendique aujourd’hui 85 millions d’utilisateurs dans le monde, 6 millions de produits notés et 85 produits scannés chaque seconde. Open Food Facts continue de rendre les données alimentaires accessibles, tandis que Too Good To Go aide à lutter contre le gaspillage.

Sept ans après l’article de Candice Lenglart, l’IA ne remplace donc pas ces outils : elle ajoute une nouvelle dimension à notre rapport à l’alimentation, en permettant de personnaliser nos choix et de déléguer une partie de nos achats.

Trois étapes résument ce mouvement :

1. 1. S’informer, avec le scan et l’accès aux données alimentaires.
   2. Personnaliser, grâce aux préférences et aux données individuelles.
   3. Déléguer, avec les agents IA qui préparent nos menus et nos courses.

À mes yeux, c’est un véritable gain de simplicité. Mais plus nous déléguons nos achats à l’IA, plus il devient important de comprendre comment elle sélectionne et recommande les produits. Car si elle nous facilite la vie, elle peut aussi influencer ce qui finit dans notre assiette.

Et vous, jusqu’où laisseriez-vous une IA préparer votre panier ?