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Comment Turboself anticipe ses volumes de repas avec l'IA

Découvrez comment Turboself anticipe ses volumes grâce au machine learning, réduisant le gaspillage alimentaire et optimisant les ressources

Complexe•04 juin 2026•3 min

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Rédigé par Pierre Girardeau, mis à jour le 17 juin 2026

Expert chez Crossdata

summary icon En résumé

  • Turboself est un acteur historique de la gestion des accès et du suivi des élèves en restauration scolaire
  • Déploiement d’une solution d’IA pour Turboself s’appuyant sur une solution de machine learning développée par un prestataire externe afin d’exploiter ses données historiques de fréquentation
  • Réduction de 30% du gaspillage au sein des établissements qui utilisent l'outil
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Dirigeant de Turboself

Quentin De Pelichy

Comme beaucoup d’entreprises, on accumule des données depuis des années sans vraiment les regarder. En prenant un peu de recul, on se rend compte que l'on est assis sur une véritable mine d’or. Le Diag Data IA nous a permis de voir comment on peut en tirer de la valeur concrète.

target goal icon

Réduction de 30% du gaspillage au sein des établissements qui utilisent l'outil

L'entreprise

Entreprise

Turboself

Région

Centre Val-de-Loire

Effectif

PME

Maturité initiale

Confirmé

Chiffre d'affaires

16 M€

Année de déploiement

2025

Secteur

Problématique et enjeux de l'entreprise

Turboself, acteur historique de la gestion des accès et du suivi des élèves en restauration scolaire, dispose de plusieurs décennies de données d’usage issues des passages au self. L’enjeu est aujourd’hui de valoriser ce patrimoine data afin d’améliorer le pilotage des établissements, notamment en anticipant avec précision le nombre de repas à préparer, dans une optique de réduction du gaspillage et d’optimisation des ressources.

summary icon Prévoir les ventes et/ou mieux gérer les stocks

Solution déployée

Turboself s’appuie sur une solution de machine learning développée par un prestataire externe afin d’exploiter ses données historiques de fréquentation. Le modèle permet de prédire avec une marge d’erreur d’environ 5 % le nombre de repas à servir le lendemain, en intégrant des variables contextuelles telles que les calendriers scolaires et d’examens, les fêtes religieuses ou d’autres facteurs externes influençant la présence des élèves

Niveau de complexité

Complexe

Fonctions concernées

Production et opérations

Impact

Transformation

Durée de mise en œuvre

2 ans

Echelle de déploiement

100 établissements beta-testeurs

Coût de mise en œuvre

>50 K€ <100 K€

Coût récurrent (annuel)

<50 K€

Approche de mise en oeuvre

Make

Technologies et outils

Analyse prédictive (maintenance anticipée, etc)

summary icon Point d'attention

Le projet nécessite une prise en compte fine des variables contextuelles, notamment les conditions météorologiques, les calendriers d’examens ou les fêtes religieuses qui influencent directement la fréquentation des établissements. Il repose également sur une structuration rigoureuse des données entrantes afin d’assurer la fiabilité des prédictions. Enfin, la disparité des situations entre établissements, liée notamment à des incidents techniques comme des pannes réseau, a conduit à mettre en place un système de monitoring dédié afin d’identifier et de suivre les selfs non fonctionnels.

Résultats

30% de gaspillage

en moins au sein des établissements qui utilisent l'outil

summary icon Retour sur investissement

Diminution significative des pertes et optimisation des ressources dans les établissements
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Impact extra-financier

  • Mise en conformité des établissements avec la loi EGALIM, qui impose une obligation de réduction du gaspillage alimentaire

Les audacieux de l'IA : 20 cas à fort impact à découvrir

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