Description
En France, les cantines scolaires jettent 120g de nourriture par repas et par élève (ADEME, 2023). Sur 6 millions de repas/jour, ça représente 720 tonnes de nourriture gaspillée CHAQUE JOUR. Coût : 3 milliards d'euros/an.
Le problème : les cantines commandent "à l'aveugle". Elles n'ont aucun outil pour prédire combien d'élèves viendront, quels plats seront préférés, ni comment ajuster les portions.
Solution proposée : un SaaS (logiciel en ligne) qui :
- Collecte les données historiques (fréquentation, menus, météo, jour de la semaine)
- Prédit la fréquentation a J+3 avec un modèle de séries temporelles (Prophet ou LSTM léger)
- Recommande les quantités a commander par ingredient
- Génère un tableau de bord anti-gaspi pour le gestionnaire
Pas besoin de hardware : les données existent déjà dans les logiciels de gestion de cantine (Elior, Sodexo, regies municipales). Un connecteur API suffit.
Faisabilité : un étudiant en data science peut entraîner le modèle sur les données d'une seule cantine-pilote. Time-séries forecasting = techniques bien documentées. Budget MVP : 0 euros (Python + Streamlit + données existantes).
Impact : 80 000 cantines en France, scalable a toute l'Europe.