Interview

Les recettes de Miam pour faciliter les courses grâce à l’IA

Publié le 15/12/2022

Qu’est-ce qu’on mange ce soir ? Avec la startup Miam, qui compte aujourd’hui 14 salariés, la question ne se pose plus. Son algorithme d’intelligence artificielle propose des idées de repas personnalisées et se charge, en plus, de mettre tous les ingrédients dans le panier d’achat, en veillant à choisir les marques que l’on préfère. César Tonnoir, cofondateur de Miam, passe à table pour tout nous raconter.

César Tonnoir

Comment est née l’idée de Miam ?

César Tonnoir : Elle est venue d’un point commun avec les deux autres cofondateurs, Alexis et Thomas. Nous aimons partager un bon repas entre amis mais nous n’aimons pas particulièrement aller au supermarché. Comme nous sommes tous les trois issus de la Tech, nous avons réfléchi à une méthode pour faciliter le processus de courses alimentaires. C’est ainsi que nous avons décidé, il y a 3 ans, de mettre au point un algorithme qui convertit les ingrédients d’une recette en produits. Cela permet, quand on fait des courses en ligne, de placer automatiquement dans le panier les bonnes quantités pour réaliser la recette, en prenant en compte la disponibilité des articles, leur prix, leur conditionnement, etc.

Nous avons depuis étoffé notre solution, en apportant un premier niveau d’intelligence artificielle pour faire de la recommandation d’idées repas. Notre algorithme commence par analyser les habitudes d’achat et la navigation d’un internaute et il va lui proposer des idées de recette en cohérence avec ce qu’il est susceptible d’apprécier. De la même façon que l’algorithme de Spotify me recommande des morceaux de musique en fonction de ce que j’aime écouter. Avec Miam, l’internaute va découvrir en faisant ses courses en ligne des suggestions personnalisées de plats à préparer. En un clic, tous les ingrédients nécessaires seront dans son panier.

Quand un internaute veut réaliser une recette, comment l’algorithme choisit-il les marques ?

Si l’algorithme ne connaît pas encore l’internaute car c’est la première fois qu’il met une recette dans son panier de courses, il va lui proposer les produits choisis par le plus grand nombre d’utilisateurs. Ensuite, plus l’internaute interagira avec l’algorithme, plus les recommandations seront personnalisées. S’il choisit de remplacer un produit par un autre, pour une marque qu’il préfère, l’algorithme va retenir ce choix et va l’intégrer dans les produits mis au panier pour les prochaines recettes. Ils seront donc différents entre un consommateur qui est fan de produits bio et un autre qui achète toujours des marques premier prix. Ces préférences influent aussi sur les recommandations de recettes qui sont faites aux internautes.

Qui sont vos clients ?

Miam est en marque blanche. Nous travaillons avec Cora, Système U, Chronodrive, Monoprix… Le consommateur perçoit l’innovation comme étant proposée par ces enseignes. Nous veillons à ce que les recommandations s’intègrent de manière fluide et non intrusive dans le parcours d’achat. Les courses doivent rester un acte rapide et il ne s’agit pas de déconcentrer l’utilisateur.

Les enseignes qui proposent notre solution constatent en moyenne une hausse de 30 % du panier d’achat quand il contient au moins une de nos recettes.

Comment expliquez-vous cette hausse de 30 % du panier moyen ?

Deux éléments interviennent. D’une part, l’algorithme propose tous les ingrédients dont l’internaute a besoin pour la recette. Quand on fait les courses seul, on peut oublier certains ingrédients. Le lait, la farine, la noix de muscade… Avec Miam, il n’y a pas ce problème. Mécaniquement, cela augmente un peu la valeur du panier.

D’autre part, quand une personne fait la démarche de préparer un repas, elle recherche une expérience culinaire réussie. Même si les recettes sont simples, réalisables en moins de 30 minutes, elle va avoir tendance à acheter aussi du fromage, un dessert, peut-être une bouteille de vin, pour en faire un moment qui fait plaisir. 

Quel est l’apport de l’intelligence artificielle dans ce type de projet ?

Ce sont des algorithmes complexes qui prennent en considération un très grand nombre de paramètres. On peut le voir comme un cerveau humain. Quand je dois prendre une décision, il y a un ensemble de facteurs qui interviennent et que je vais pondérer. J’ai envie par exemple d’aller me promener au parc. Mais il y a le facteur « Il pleut à verse » qui va être pondéré par rapport au facteur « Je ne suis pas sorti de la semaine et il faut que je m’aère ». Il se passe la même chose avec notre algorithme. Il prend en compte les produits que l’utilisateur a mis dans son panier la dernière fois, mais aussi les recettes qu’on lui a déjà proposées, s’il a déjà mis au panier ce type de recettes, s’il a remplacé un produit par un autre, si tous les ingrédients sont bien disponibles, etc. Le travail de l’algorithme sera de mettre la bonne pondération sur chacun de ces facteurs. Et c’est assez compliqué à réussir. 

Des personnes s’inquiètent parfois d’un phénomène Big Brother. Elles ont peur d’être observées sur tout ce qu’elles font. Mais ce n’est pas vraiment comme cela que ça marche. Les données que nous récupérons sont massifiées et nous ne sommes pas capables de dire que telle personne aime bien manger du chocolat et faire ses courses le jeudi. Ce n’est jamais ramené à l’individu. L’algorithme utilise des identifiants anonymisés.

Votre algorithme pourrait fonctionner dans d’autres secteurs que l’alimentaire ? 

Tout à fait. Nous avons d’ailleurs réalisé un test avec Monoprix pour faire de la reconnaissance de listes scolaires lors de la rentrée. L’utilisateur prenait en photo la liste fournie par l’école et nous étions capables de comprendre les intitulés des articles et de les mettre au panier automatiquement. Nous avons plein d’idées pour amener le même principe sur les thématiques du bricolage, du sport, de la déco… 

Le rôle de Miam, c’est d’inspirer les gens et de faciliter leurs courses. Cela n’est d’ailleurs pas réservé au e-commerce. En magasin, cela pourrait être un affichage digital pour présenter les recettes qui ont le mieux marché sur les trois dernières semaines pour les clients en ligne des environs. En matière de chariots connectés, Miam peut aussi proposer des recommandations de repas en fonction des produits déposés par les clients.

Quel est votre business model ?

Il s’agit de Saas, Software As A Service. L’enseigne s’abonne pour avoir accès à notre technologie, avec un tarif qui dépend du nombre d’utilisateurs qui vont avoir accès à la technologie Miam.

D’où viennent vos recettes de cuisine ?

Historiquement, notre parti pris était de ne pas faire de recettes nous-mêmes. Nous agrégions des recettes venues de partenariats. Depuis 2022, nous avons monté une équipe pour créer nos propres recettes. Au fil des années, à force d’observations et de tests auprès des utilisateurs, nous avons compris que toutes les recettes ne fonctionnent pas. Nos clients ne sont pas à la recherche de la blanquette de veau idéale ou du bœuf bourguignon parfait. Ils sont à la recherche d’une cuisine simple qu’ils peuvent faire le soir en rentrant du travail, nécessitant 4 ou 5 ingrédients, en 4 ou 5 étapes, et prête en 25 minutes maximum.

Faire nos propres recettes nous permet par ailleurs d’avoir un univers graphique cohérent. C’est très important pour les utilisateurs, qui sont aussi fidélisés par les visuels. Nous apportons régulièrement des nouveautés. C’est aussi ce qu’attendent nos clients. Ils s’inscrivent dans les tendances du moment, comme réaliser un repas de fête. 

Comment voyez-vous l’avenir de Miam ?

Nous voulons réussir à créer un algorithme qui connaît tellement bien ses clients qu’ils n’auront même plus besoin d’aller faire leurs courses eux-mêmes. Ils pourront s’abonner à un service et recevoir des produits qui vont leur plaire. La corvée des courses sera totalement oubliée. L’algorithme leur proposera de nouvelles idées, mais en cohérence avec ce qu’ils ont l’habitude de préparer. C’est l’objectif de Miam, c’est notre vision.