Le Big Data pour lutter contre le gaspillage alimentaire

L’Ademe vient de rendre public ce 17 novembre les résultats de l’opération “Distributeurs Témoins” en collaboration avec dix magasins de cinq enseignes différentes (Auchan, E. Leclerc, Intermarché, Carrefour, Système U). Cette étude consistait dans un premier temps à connaître la quantité et le coût des pertes et gaspillage alimentaires ainsi que leurs cause, puis dans un second temps, à les corriger. Par la suite, et pendant 3 mois, des actions ont été menées afin de réduire ces pertes. Il en résulte que 22% du gaspillage alimentaire a été évité en volume sur les dix magasins tests, soit 160 tonnes de produits économisés sur un an et 70 000 € d’économie en moyenne par magasin.

En mai 2016, une étude avait montré que 10 millions de tonnes d’aliments étaient perdus en France chaque année, de la production à la consommation en passant par la transformation et la distribution. L’opération “Distributeurs Témoins” a consisté à croiser méthode classique d’audit avec l’exploitation des big data. Les flux entrants et sortant de produits, repérés par leurs code-barres, ont été analysés, soit plus de 50 millions de données communiquées par les magasins.

Les résultats indiquent que les niveaux de gaspillage sont très différents selon les magasins en fonction de leur fréquentation et des volumes de vente, ainsi que la saisonnalité des produits ou le lieu d’implantation de magasin (touristique ou rural). Trois causes principales de gaspillage alimentaire ressortent : la gestion des références en magasin et leur date limite de consommation, la sur-manipulation des produits et l’organisation des salariés.

Des actions simples et peu coûteuses peuvent prévenir ces gaspillages. Chaque magasin est invité à faire son propre diagnostic pour définir son plan d’action en s’inspirant des résultats de cette opération. Si l’ensemble de la grande distribution réduisait son gaspillage comme ces dix magasins, ce seraient 300 000 tonnes de nourriture économisées et 700 millions d’euros.

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