L'IA n'a pas pu compter le sirop de menthe poivrée : pourquoi Starbucks a retiré son IA de gestion des stocks en 9 mois

Starbucks a mis fin à son outil de gestion des stocks basé sur l'IA, "Automated Counting", qu'il avait déployé dans ses magasins nord-américains. Seulement 9 mois après son lancement. L'inventaire par IA, qui avait été annoncé en grande pompe, a peut-être été plus une source de stress qu'une aide pour alléger le travail sur le terrain.

Cet outil permettait aux employés de pointer une tablette vers les étagères pour lire automatiquement les stocks de lait, de sirops et d'autres ingrédients de boissons. Utilisant des caméras et le LiDAR, il reconnaissait les produits sur les étagères, comptait leur nombre et identifiait rapidement les ruptures de stock. En théorie, cela semblait moderne et pratique.

Starbucks avait initialement de grandes attentes pour ce système. En l'étendant aux magasins gérés par l'entreprise en Amérique du Nord, l'objectif était de réduire le temps que les employés passaient à compter les stocks dans l'arrière-boutique, leur permettant de se concentrer sur le service client et la préparation des boissons. Les ingrédients essentiels pour les menus populaires, comme le lait d'avoine, la mousse froide ou le caramel, ne devaient pas manquer. Les clients pouvaient commander ce qu'ils voulaient, et les employés étaient libérés des tâches monotones. C'était un scénario de succès assez clair pour l'introduction de l'IA.

Cependant, les magasins réels ne sont pas aussi bien organisés que les présentations.

Les contenants de lait se ressemblent. L'angle des étagères varie d'un magasin à l'autre. Les étiquettes ne sont pas toujours orientées vers l'avant. Les bouteilles de sirop sont disposées de manière irrégulière et leur contenu varie. Après les heures de pointe, les produits peuvent être temporairement placés ailleurs. L'intérieur des réfrigérateurs est affecté par les reflets, la condensation et l'éclairage. Il y a un grand écart entre l'environnement idéal pour la reconnaissance par l'IA et les arrière-boutiques des cafés réels.

Selon les rapports, l'Automated Counting confondait parfois des types de lait similaires ou omettait des produits. Un moment symbolique a été lorsque, dans une vidéo publiée par Starbucks, le système n'a pas réussi à reconnaître une bouteille de sirop de menthe poivrée sur l'étagère. Si l'IA a manqué un stock dans une vidéo de démonstration censée montrer sa précision, c'est un comble d'ironie.

Starbucks a expliqué que la raison de l'arrêt était de standardiser la méthode de comptage des stocks entre les magasins pour une gestion plus cohérente. Désormais, les ingrédients des boissons et le lait seront comptés de la même manière que les autres catégories de stocks. Autrement dit, dans ce domaine, le comptage manuel a été jugé plus fiable.

Cette retraite ne doit pas être simplement considérée comme un "échec de l'IA". Elle montre plutôt clairement les défis de l'introduction de l'IA dans le secteur de la vente au détail et de la restauration.

Premièrement, l'IA ne suffit pas à "voir". La gestion des stocks nécessite plus que la précision de la reconnaissance d'images. Les données des produits, les systèmes de commande, les calendriers de livraison, les ventes par magasin, les conditions de stockage réfrigéré ou ambiant, la taille des étagères et les procédures de travail des employés doivent être connectés pour avoir un sens. Même si l'IA peut lire "quelque chose" à partir d'une photo d'étagère, cela ne signifie pas que cela peut être utilisé comme des données de stock précises.

Deuxièmement, un outil censé réduire la charge de travail peut parfois exiger un travail supplémentaire. Réorganiser les produits pour qu'ils soient correctement lus par l'IA. Orienter les étiquettes vers l'avant. Entrer manuellement les produits mal reconnus. Vérifier les erreurs. Si les employés deviennent les assistants de l'IA, l'automatisation perd son sens.

Troisièmement, l'introduction de l'IA est aussi une question de "confiance". Un système qui se trompe souvent n'est pas fiable pour le personnel. Même si des améliorations sont attendues malgré quelques défauts initiaux, si le système continue de perdre du temps dans les opérations quotidiennes, l'idée que "ça va encore se tromper" se répand. À ce stade, l'outil devient un ennemi de l'efficacité, plutôt qu'un allié.

Cette différence de perception était également évidente sur les réseaux sociaux.

Dans la communauté Starbucks sur Reddit, les publications célébrant la fin de l'Automated Counting étaient fréquentes. Un message mentionnait une annonce interne confirmant la fin officielle du système et demandant de retirer les étiquettes QR. Les réactions incluaient des commentaires tels que "Excellente nouvelle" et "Les fermetures du mercredi soir seront moins pénibles".

Dans une autre communauté dédiée aux employés de Starbucks, un message exprimait une joie immense face à cette fin. Dans les commentaires, ceux qui avaient été responsables des fermetures depuis l'introduction du système disaient être "vraiment heureux de son départ" et qu'il "ne serait pas regretté". Bien que Reddit soit très anonyme et qu'il soit impossible de vérifier si les auteurs sont réellement des employés de Starbucks, ce qui ressortait de plusieurs messages était moins un rejet de l'IA elle-même qu'une fatigue due au fait que le travail n'était pas devenu plus facile.

Même en regardant des publications de quelques mois auparavant, les plaintes étaient très spécifiques. L'application était lente. Elle plantait. Elle ne lisait pas les bouteilles de sirop. Elle enregistrait les produits sous un autre nom. En fin de compte, les employés comptaient et saisissaient manuellement les données. Certains disaient même que "la saisie manuelle ne prenait pas beaucoup plus de temps". C'est l'évaluation la plus dangereuse pour l'introduction de l'IA. Si l'outil d'automatisation est perçu comme "pas pratique", c'est une chose, mais si "c'est plus rapide de le faire manuellement", la justification de son utilisation disparaît rapidement.

Cependant, toutes les réactions n'étaient pas négatives. Certains messages indiquaient que l'outil fonctionnait bien pour certains produits lorsque les étagères étaient bien organisées, les produits orientés correctement et les étiquettes prêtes. Le problème était que maintenir ces conditions préalables dans tous les magasins était difficile. Si le travail pour adapter le terrain à l'IA augmente, est-ce vraiment une amélioration de l'efficacité ou simplement une autre forme de charge de travail ? C'est là que réside le dilemme fondamental de l'Automated Counting.

Sur LinkedIn, l'atmosphère au moment de l'introduction était plutôt positive. Les publications de personnes liées à Starbucks expliquaient comment l'IA pouvait améliorer l'artisanat du café et les relations humaines, et les commentaires incluaient des réactions telles que "une innovation formidable" et "je veux ça dans mon garde-manger à la maison". Comme on peut s'y attendre sur un réseau social professionnel, l'outil était perçu comme un nouveau cas d'utilisation de l'IA.

Ce contraste est intéressant. De l'extérieur, l'introduction de l'IA semble futuriste et rationnelle. Pour les dirigeants, les investisseurs et les personnes du secteur technologique, l'IA de gestion des stocks est un symbole clair d'efficacité. Mais pour ceux qui l'utilisent chaque semaine, ce qui compte, c'est si l'appareil se bloque, si le lait dans le réfrigérateur est correctement lu, et combien de temps prend la fermeture. Dans les salles de réunion, l'histoire de l'IA est une "transformation", mais dans les magasins, c'est "le travail de ce soir".

Sur X, la nouvelle a été accueillie avec ironie. Une réaction typique était un court message disant "Après 9 mois d'utilisation, il ne pouvait toujours pas compter ou étiqueter", qui a été largement partagé. Pour ceux qui sont sceptiques face à la vague de l'IA, l'exemple de Starbucks est un cas clair que "l'IA ne peut pas tout résoudre".

Cependant, conclure que "l'IA n'est pas adaptée aux restaurants" à cause de cette retraite serait prématuré. C'est plutôt l'inverse. La gestion des stocks dans les restaurants et les magasins de détail est un domaine où l'IA a beaucoup de potentiel. Prévisions de la demande, assistance à la commande, réduction des déchets, prévention des ruptures de stock, planification des ressources humaines, planification des matériaux pour les campagnes, les données peuvent être utiles à de nombreux égards. La question est de savoir où placer l'IA.

Si l'IA est placée entre les mains des employés devant les étagères, elle doit résister au rythme du terrain. Elle doit pouvoir être corrigée rapidement en cas d'erreur, les corrections doivent être reflétées la prochaine fois, elle doit être clairement plus rapide que le travail manuel, et donner les mêmes résultats quel que soit l'utilisateur. Sinon, l'IA devient un "rituel" de travail plutôt qu'une amélioration. L'utilisation elle-même devient l'objectif, et seul le taux d'adoption est poursuivi.

Des rapports antérieurs de Reuters indiquaient que la chaîne d'approvisionnement de Starbucks avait déjà des problèmes profonds. Les ruptures de stock, la distribution, les anciens systèmes, les fournisseurs dispersés, le stockage limité en magasin, les problèmes ne se limitaient pas aux étagères des magasins. Vu sous cet angle, l'Automated Counting était une tentative de compenser une partie des problèmes de la chaîne d'approvisionnement par un scan IA en magasin. Mais si la chaîne d'approvisionnement reste complexe, résoudre les problèmes uniquement par la reconnaissance d'images en magasin est difficile.

Le PDG de Starbucks, Brian Niccol, a lancé une stratégie de redressement appelée "Back to Starbucks" après sa prise de fonction. Réviser l'affectation du personnel, les opérations, le menu, la chaîne d'approvisionnement et l'expérience en magasin pour s'assurer que les clients puissent commander ce qu'ils veulent est un défi central. L'IA de gestion des stocks était une tentative technologique pour y parvenir.

Cependant, cette décision montre que l'entreprise a choisi "d'arrêter" plutôt que de "continuer" avec certaines technologies. Dans la transformation numérique des entreprises, l'introduction elle-même est souvent considérée comme un succès. L'IA a été introduite, une application a été créée, les données ont été visualisées, le cloud a été adopté. Mais ce qui est vraiment important, c'est si cela est utilisé sur le terrain, si cela produit des résultats et si cela continue d'être amélioré. Arrêter un système qui ne fonctionne pas bien fait également partie de la transformation.

Ce qui est particulièrement frappant dans cette affaire, c'est que la réaction des employés n'était pas une "peur de perdre leur emploi à cause de l'IA", mais plutôt "prendre soin de l'IA est difficile". Lors de l'introduction, les employés ont peut-être ressenti qu'ils recevaient un substitut. Mais en réalité, l'IA n'a pas remplacé les humains, elle a été corrigée, assistée et contournée par eux. C'est une réalité à laquelle de nombreuses entreprises sont confrontées dans l'utilisation de l'IA.

L'IA semble intelligente. Mais lorsqu'elle est intégrée dans le travail, elle devient soudainement terre-à-terre. Le système lit les étiquettes. Les humains organisent les étagères. L'IA compte. Les humains corrigent les erreurs. L'IA promet l'efficacité. Les humains sont pressés par le temps de fermeture. Si cet écart ne peut être comblé, même la technologie la plus avancée ne s'implantera pas sur le terrain.

Le retrait de Starbucks est à la fois un coup de froid pour la vague de l'IA et une leçon pour la prochaine introduction de l'IA. L'IA n'est pas magique. Elle ne fonctionne que si l'environnement sur le terrain, les procédures de travail, les systèmes existants, la confiance des employés et la boucle de correction en cas d'échec sont en place.

L'IA qui a manqué le sirop de menthe poivrée n'est pas seulement une anecdote amusante. Elle illustre la difficulté pour l'IA de fonctionner dans le monde réel. Même si elle est précise à l'écran, elle peut confondre le lait sur les étagères. Même si elle semble futuriste dans une démo, elle peut être lente et peu pratique lors de la fermeture. Même si elle est perçue comme une efficacité dans les documents de gestion, elle peut devenir une charge supplémentaire sur le terrain.

Starbucks prévoit désormais de se concentrer sur un réapprovisionnement plus fréquent des magasins et l'amélioration de la chaîne d'approvisionnement. Ce retrait de l'IA est un recul sur cette voie, mais aussi une occasion de réévaluer la réalité. Pour permettre aux clients de commander ce qu'ils veulent, il faut plus que le mot "IA", il faut des données précises, une distribution fiable, des outils faciles à utiliser et l'adhésion du terrain.

Ce qui détermine le succès de l'introduction de l'IA, ce n'est pas le côté spectaculaire de la technologie. En fin de compte, c'est si, dans l'arrière-boutique avant la fermeture, un employé fatigué pense "ça, je peux l'utiliser".

Source URL

Engadget : Présentation des raisons pour lesquelles Starbucks a mis fin à son outil de gestion des stocks basé sur l'IA après 9 mois, de la collaboration avec NomadGo, des erreurs de reconnaissance et des réactions sur les réseaux sociaux.
https://www.engadget.com/2179029/starbucks-abandons-its-ai-inventory-tool-after-only-nine-months/

Reuters : Rapport initial sur la fin de l'Automated Counting dans les magasins nord-américains de Starbucks. Références à la newsletter interne, aux commentaires de Starbucks, aux problèmes de reconnaissance et au contexte des améliorations des performances et de la chaîne d'approvisionnement.
https://www.reuters.com/business/starbucks-scraps-ai-inventory-tool-across-north-america-2026-05-21/

Reuters : Article connexe traitant des problèmes de la chaîne d'approvisionnement de Starbucks, des erreurs de comptage de l'outil de gestion des stocks basé sur l'IA, des anciens systèmes et de la dispersion des fournisseurs.
https://www.reuters.com/legal/legalindustry/inside-starbucks-supply-struggles-ai-glitches-scattered-suppliers-sandwich-2026-01-27/

NomadGo : Explication technique de l'IA NomadGo Inventory utilisée dans l'Automated Counting. Références à la reconnaissance 3D, au comptage des stocks via smartphone ou tablette, et à l'amélioration de la précision des stocks.
https://www.nomad-go.com/news-pr/starbucks-rolls-out-ai-inventory-tool-to-cut-count-times-and-automate-restocking

GeekWire : Rapport sur le lancement en septembre 2025. Références à la collaboration avec NomadGo, à la vision par ordinateur, à l'informatique spatiale, au comptage des stocks via AR, et au déploiement prévu dans plus de 11 000 magasins en Amérique du Nord.
https://www.geekwire.com/2025/starbucks-rolls-out-automated-counting-tech-for-inventory-with-help-from-seattle-area-startup/

Reddit r/starbucks : Exemples de réactions des employés et des utilisateurs à la fin de l'Automated Counting. Tendance des commentaires accueillant favorablement la fin du système.
https://www.reddit.com/r/starbucks/comments/1tgkrfe/automated_counting_off