Des robots dotés d’IA apprennent les savoir-faire pâtissiers japonais face aux pénuries de main-d’œuvre

Un robot apprend l’art du baumkuchen

À Kobe, un robot nommé Theo apprend à préparer le baumkuchen, ce gâteau allemand en forme d’anneau qui fait partie de la culture japonaise de la confiserie depuis plus d’un siècle. La machine est conçue pour reproduire les gestes et les décisions de pâtissiers chevronnés, notamment le temps de cuisson de chaque fine couche de pâte avant l’ajout de la suivante.

Ce projet montre que l’intelligence artificielle dépasse désormais les logiciels de bureau et les chaînes de montage industrielles. Au Japon, l’IA est associée à des caméras, des capteurs d’image, des équipements de cuisson et des données de production alimentaire afin de préserver des savoir-faire autrefois transmis de maître à apprenti pendant de nombreuses années.

Juchheim Co., l’entreprise de confiserie basée à Kobe à l’origine de Theo, a inauguré le 25 mars, à son siège, un centre de formation et un espace de présentation pour le robot. L’entreprise a présenté le système à l’Exposition universelle d’Osaka-Kansai 2025 et le prête désormais à une vingtaine d’entreprises au Japon. Juchheim espère porter ce nombre à 100 d’ici la fin de l’exercice fiscal.

Le baumkuchen a été introduit au Japon en 1919 par Karl Juchheim, un pâtissier allemand qui a fondé l’entreprise. Sa préparation est particulièrement exigeante. La pâte est étalée sur une broche rotative, cuite au four, puis de nouvelles couches sont ajoutées encore et encore jusqu’à former le motif caractéristique en anneaux, semblable à des cernes d’arbre. De légères variations de température, d’humidité et de temps de cuisson peuvent influer sur le résultat, d’où les plusieurs années de pratique parfois nécessaires pour maîtriser le procédé.

Comment Theo reproduit-il le jugement d’un pâtissier ?

Theo utilise des caméras et des capteurs d’image pour observer le travail des employés expérimentés de Juchheim. Le système enregistre des caractéristiques visibles, comme la couleur, l’épaisseur et la texture de chaque couche, puis les met en relation avec les conditions à l’intérieur du four et le mouvement de la broche rotative.

Ces informations permettent au robot d’estimer quand une couche est prête et d’ajuster le procédé en fonction des variations. Un pâtissier peut se fier à la consistance de la pâte, à l’aspect de sa surface ou à l’ambiance dans la cuisine. Theo tente de traduire ces jugements en données qu’une machine peut analyser.

Cette technologie repose sur l’apprentissage profond, une forme d’entraînement de l’IA qui s’inspire, dans les grandes lignes, des réseaux du cerveau humain. Au lieu de recevoir une liste exhaustive d’instructions pour chaque situation possible, un système d’IA étudie un vaste ensemble d’exemples et en repère les régularités. Une fois entraîné, il peut comparer de nouvelles images ou mesures de capteurs à ces modèles et choisir une réponse adaptée.

Selon Juchheim, Theo peut apprendre une nouvelle technique en quelques jours, bien plus rapidement qu’une personne qui devrait acquérir la même expérience. La machine ne se contente pas de répéter un mouvement immuable. Son intérêt tient à sa capacité à ajuster le procédé lorsque la température, l’humidité ou les ingrédients varient.

Pourquoi le Japon se tourne-t-il vers les robots cuisiniers ?

Le secteur alimentaire est confronté à une pénurie de main-d’œuvre plus aiguë que bien d’autres secteurs de l’économie. En février, les données du ministère japonais de la Santé, du Travail et des Affaires sociales faisaient état de 2,31 offres d’emploi par demandeur d’emploi dans la restauration. La moyenne, tous secteurs confondus, était de 1,13.

Un ratio élevé signifie que les employeurs se disputent un vivier limité de travailleurs. Les restaurants, les boulangeries et les fabricants de produits alimentaires doivent également faire face au vieillissement de la main-d’œuvre et à la baisse du nombre de jeunes qui se tournent vers les métiers qualifiés. Pour certaines entreprises, le problème ne consiste pas seulement à trouver du personnel pour les services du jour, mais aussi à trouver des personnes capables de prendre le relais au départ à la retraite des employés expérimentés.

Hideo Kawamoto, président de Juchheim, a déclaré que le robot pourrait soutenir un secteur qui peine à trouver des successeurs. Cette déclaration résume la principale raison pour laquelle les entreprises testent l’IA dans les cuisines : l’automatisation peut contribuer à maintenir la production lorsqu’il n’y a pas assez de personnel qualifié pour pourvoir tous les postes.

Le déclin démographique plus général du Japon donne une dimension nationale à ces expérimentations. Le gouvernement a évoqué le déploiement d’environ 10 millions de robots dotés d’IA dans 18 secteurs d’ici 2040. Les projets d’IA physique se concentrent sur des machines capables d’interpréter leur environnement et d’agir dans le monde réel, plutôt que sur des systèmes qui ne font que générer du texte ou des images.

Qu’est-ce que le savoir tacite, et peut-on le numériser ?

De nombreux savoir-faire culinaires relèvent du savoir tacite. Autrement dit, on peut accomplir correctement une tâche sans être capable d’expliquer chaque décision dans un manuel d’instructions formel. Un cuisinier chevronné peut savoir qu’il faut tourner la poêle plus vite lorsque les ingrédients rendent davantage d’eau, ou qu’une couche de gâteau est prête grâce à une subtile variation de couleur.

Les apprentissages traditionnels transmettent ces connaissances par l’observation répétée et la pratique. Dans la culture culinaire japonaise, l’idée selon laquelle les savoir-faire s’acquièrent en observant un expert reste profondément ancrée. Cette approche peut donner d’excellents résultats, mais elle devient fragile lorsque les apprentis et les travailleurs expérimentés susceptibles de les former se font plus rares.

Hitoshi Matsubara, professeur à l’université Kyoto Tachibana et spécialiste du développement de l’IA, a déclaré que les premiers systèmes d’IA étaient mal adaptés à ce type de connaissances. Selon lui, les progrès technologiques permettent désormais d’enregistrer et de reproduire des gestes autrefois difficiles à décrire.

À l’époque qui a précédé l’apprentissage profond, l’IA ne pouvait pas transmettre le savoir tacite. Mais les progrès technologiques permettent aujourd’hui de numériser les gestes des travailleurs qualifiés, qui relèvent de ce savoir.

Pour autant, cela ne signifie pas que tous les aspects d’un savoir-faire ont été capturés. L’IA dépend de la qualité des données d’entraînement, de la diversité des situations observées et de la précision de ses capteurs. Un robot entraîné dans une cuisine peut avoir besoin d’instructions supplémentaires avant de fonctionner correctement sur un autre site, doté de fours, d’ingrédients ou d’objectifs de production différents.

Du baumkuchen au riz sauté et aux yakisoba

Juchheim s’inscrit dans un mouvement plus large visant à appliquer l’IA à la préparation des aliments. TechMagic, basée à Tokyo, développe des robots capables de cuisiner des plats sautés comme le riz sauté et les yakisoba. En 2025, l’entreprise a lancé une application qui calcule la vitesse de rotation de la poêle et d’autres réglages en fonction de la recette choisie par l’utilisateur.

Les robots utilisent le système pour apprendre les temps de cuisson et les niveaux de chaleur adaptés à chaque ingrédient. TechMagic affirme que cela a amélioré la régularité de ses machines. Il s’agit moins de remplacer entièrement un chef que de maîtriser une série de gestes physiques qu’il est difficile d’exécuter avec la même précision à chaque service.

D’autres entreprises japonaises ont recours à l’IA pour préserver des savoir-faire en dehors des cuisines. En 2019, Dentsu a développé Tuna Scope, un système qui analyse des photos de sections de queues de thon prises avec un smartphone et en évalue la qualité. Il vise à reproduire le mekiki, le regard expert utilisé pour juger le thon. Les spécialistes humains peuvent mettre dix ans à acquérir cette compétence.

Kura Sushi a ensuite proposé, dans ses restaurants de sushis sur tapis roulant, du thon évalué par le système sous le nom d’AI Tuna. À Hiroshima, Otafuku Sauce a créé en 2023 un outil de recherche par IA pour consulter ses archives de recettes de sauces. Le système a été entraîné sur plus de 15 000 produits et prototypes. La recherche d’une recette, qui pouvait auparavant prendre jusqu’à deux heures, ne prend désormais qu’environ cinq minutes.

L’IA physique relie les robots au monde réel

Le travail de Theo s’inscrit dans un effort plus vaste visant à rendre les machines plus conscientes de leur environnement. Les robots industriels classiques exécutent généralement des mouvements soigneusement définis dans des environnements contrôlés. L’IA physique y ajoute des caméras, des capteurs et des modèles d’IA pour permettre aux robots de réagir aux variations d’objets, de chaleur, de timing et d’espace.

Des entreprises japonaises de robotique travaillent dans ce domaine avec Nvidia, Fujitsu, Fanuc, Yaskawa Electric et Kawasaki Heavy Industries. Ces partenariats associent l’expertise japonaise en machines de précision à des capacités de calcul avancées et à des modèles d’IA. Nvidia a présenté des outils conçus pour aider les robots à comprendre leur environnement physique et à s’adapter à l’évolution des tâches.

Les capacités de calcul locales pourraient également permettre aux entreprises d’entraîner leurs systèmes d’IA à partir de données de production sensibles sans envoyer toutes ces informations à l’étranger. C’est important pour les fabricants de produits alimentaires, qui peuvent vouloir protéger leurs recettes, leurs données de production et les informations sur leurs clients. Des réseaux sécurisés, des capteurs fiables et des techniciens formés resteront nécessaires avant que ces systèmes ne se généralisent.

Le secteur japonais des machines agroalimentaires met en place cette infrastructure depuis des années. Des entreprises comme Nikko fournissent des systèmes d’automatisation pour la transformation des produits de la mer, de la viande et des produits agricoles. Nikko exploite aussi le Hokkaido Robot Laboratory, où étudiants et travailleurs peuvent se former à la robotique et où les entreprises peuvent vérifier si l’automatisation convient à un site de production donné.

Ces centres de formation s’attaquent à un problème susceptible de freiner l’automatisation : les entreprises peuvent disposer de machines sans avoir de personnel capable de les installer, de les superviser, de les réparer et de les mettre à jour. La robotique peut réduire le nombre de travailleurs nécessaires pour une tâche, mais elle crée une demande d’ingénieurs, d’opérateurs et de spécialistes de la maintenance.

Pourquoi l’automatisation alimentaire est-elle plus difficile que l’automatisation industrielle ?

Les restaurants et les cuisines de confiserie présentent des conditions moins prévisibles que de nombreux sites industriels. Les ingrédients varient d’un lot à l’autre, les menus changent, les espaces sont souvent encombrés et les clients attendent des plats soigneusement préparés. La température et l’humidité peuvent aussi influer sur les pâtes, les sauces et les temps de cuisson.

Le coût constitue un autre obstacle. Une entreprise doit financer le robot, les capteurs, les logiciels, l’installation, la maintenance et la formation du personnel. Les petits restaurants n’ont pas toujours assez de place pour de gros équipements, ni une production quotidienne suffisante pour justifier la dépense. Les machines anciennes peuvent aussi être difficiles à connecter aux systèmes d’IA modernes.

La culture du service ajoute une difficulté supplémentaire au Japon. L’hospitalité repose souvent sur l’attention personnalisée, la présentation et la capacité à répondre rapidement à des demandes inhabituelles. Les robots peuvent effectuer des tâches répétitives de cuisson ou de livraison, mais ils n’atteignent pas encore le niveau de service attendu des employés humains. Un robot peut être très efficace pour une tâche précise tout en étant mal adapté à une cuisine animée où de nombreuses demandes se présentent simultanément.

Des exemples dans d’autres lieux de service montrent que cette technologie se diffuse progressivement. À l’aéroport de Narita, un robot ressemblant à un chat a été utilisé dans une boutique de souvenirs sans personnel, dans le cadre d’une expérimentation visant à réduire les besoins en personnel. Des restaurants et des cafés ont également testé des robots pour la livraison des plats, la préparation de crêpes, le roulage des sushis et la cuisson des okonomiyaki.

Les robots remplaceront-ils les pâtissiers qualifiés ?

À court terme, des systèmes comme Theo devraient plutôt jouer un rôle d’appui que remplacer entièrement les travailleurs. Un robot peut répéter un procédé, surveiller les conditions et conserver une recette, tandis que les employés continuent de préparer les ingrédients, de vérifier les résultats, de gérer les situations inhabituelles et de mettre au point de nouveaux produits.

Cette répartition pourrait aider les entreprises à préserver des techniques alimentaires traditionnelles tout en réduisant la dépendance de la production qualifiée à l’égard d’un petit nombre de personnes. Les pâtissiers expérimentés pourraient aussi consacrer davantage de temps à la formation, aux essais de recettes et à la supervision de plusieurs machines, au lieu d’effectuer eux-mêmes chaque étape répétitive.

La question de savoir qui contrôle les archives numériques d’un savoir-faire suscite des inquiétudes. Une fois les gestes et les décisions d’un travailleur convertis en données d’entraînement, l’entreprise peut détenir un précieux système de production fondé sur son expérience personnelle. Les salariés et les employeurs pourraient avoir besoin d’accords clairs concernant le consentement, la reconnaissance du travail, la rémunération et l’utilisation de ces données.

Les clients peuvent aussi évaluer différemment les aliments préparés par des machines. La régularité peut être un avantage, surtout pour un produit censé avoir le même aspect et le même goût dans de nombreux lieux. Certains clients peuvent toutefois être attachés à l’histoire humaine qui accompagne une confiserie traditionnelle. Les entreprises devront expliquer comment l’IA est utilisée et quelle place le jugement humain conserve dans le processus.

L’expérimentation japonaise a une portée plus large

Le Japon utilise l’automatisation alimentaire comme réponse concrète aux pressions démographiques. La même approche se retrouve dans la logistique, l’agriculture, le commerce de détail, la santé et l’industrie manufacturière. L’objectif est de maintenir les services essentiels avec une main-d’œuvre réduite, plutôt que d’attendre une inversion des tendances démographiques.

La position de force du Japon dans le domaine de la robotique lui offre une base solide pour cet effort. Le pays fabrique depuis longtemps des machines industrielles de grande précision, et ses fabricants disposent d’un vaste savoir-faire opérationnel. L’IA physique vise à associer ces équipements et cette expérience à des systèmes capables d’apprendre à partir de données visuelles et de capteurs.

Le succès dépendra de résultats mesurables par les entreprises. Les robots devront réduire la pression sur la main-d’œuvre, maintenir la qualité des aliments, fonctionner sans danger aux côtés des humains et justifier leur coût. Ils auront également besoin du soutien de l’enseignement, d’infrastructures de données fiables et de travailleurs capables de maîtriser ces technologies.

Le passage prévu d’environ 20 utilisateurs à 100 constituera un test concret : les savoir-faire pâtissiers appris par l’IA peuvent-ils être mis en œuvre au-delà de la salle de présentation de l’entreprise ? Si le système fonctionne bien dans des cuisines différentes, il pourrait servir de modèle pour préserver d’autres savoir-faire culinaires menacés de disparition.

Points clés

• Le robot Theo de Juchheim utilise des caméras et des capteurs pour apprendre comment les travailleurs qualifiés préparent le baumkuchen.
• La préparation du baumkuchen exige de superposer de nombreuses couches et de contrôler soigneusement la chaleur, le temps, la température et l’humidité.
• En février, le secteur japonais de la restauration comptait 2,31 offres d’emploi par demandeur d’emploi, contre 1,13 tous secteurs confondus.
• TechMagic, Dentsu et Otafuku Sauce appliquent l’IA à la cuisine, au classement des produits de la mer et à la recherche de recettes.
• Le Japon prévoit de développer l’IA physique et vise le déploiement d’environ 10 millions de robots dotés d’IA dans 18 secteurs d’ici 2040.
• Les robots pourraient préserver des savoir-faire, tandis que les travailleurs humains resteraient indispensables à la supervision, à la créativité, à la maintenance et au service à la clientèle.