OutilsThe Verge AI · 17 avr. 2026, 18:46· 1 min de lecture

Dairy Queen installe un chatbot IA dans ses drive-in

Dairy Queen déploie un chatbot IA dans ses drive-thrus à travers les États-Unis et le Canada, après une phase de test menée l'année dernière. La chaîne de restauration rapide a choisi la technologie développée par Presto, une entreprise spécialisée dans l'IA pour la restauration rapide qui collabore déjà avec Carl's Jr., Hardee's, Taco John's et Fazoli's. L'objectif affiché est double : réduire les temps d'attente en caisse et inciter les clients à commander davantage, une stratégie d'upselling automatisée que Dairy Queen espère rentabiliser à grande échelle.

L'impact est significatif pour l'industrie du fast-food, qui cherche à comprimer ses coûts de main-d'œuvre tout en maintenant la fluidité du service. Cependant, la promesse d'une IA entièrement autonome mérite d'être nuancée : une enquête Bloomberg publiée en 2023 avait révélé que les systèmes de Presto étaient en réalité assistés par des travailleurs humains basés aux Philippines, soulevant des questions sur la réalité de l'automatisation vendue aux franchisés.

Ce déploiement s'inscrit dans une vague plus large d'adoption de l'IA dans la restauration rapide, où McDonald's, Wendy's et d'autres chaînes ont expérimenté des solutions similaires ces dernières années, avec des résultats mitigés. Presto, qui a traversé des difficultés financières, mise sur ces contrats pour asseoir sa position sur un marché concurrentiel. La question de la transparence sur le rôle réel des humains dans ces systèmes reste entière, et pourrait alimenter les débats réglementaires sur l'étiquetage de l'IA auprès des consommateurs.

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Yelp rend son chatbot IA bien plus utile

Yelp vient d'annoncer une refonte majeure de son assistant chatbot, baptisé Yelp Assistant, avec l'ambition de transformer la plateforme en véritable concierge numérique. Selon le communiqué officiel de l'entreprise, le bot sera désormais placé "au centre de l'expérience applicative", capable de répondre à des questions, formuler des recommandations personnalisées et gérer des réservations au sein d'une seule et même conversation. Cette mise à jour s'inscrit dans une série d'évolutions axées sur l'IA que Yelp déploie depuis plusieurs mois. L'enjeu est de taille : faire passer l'IA d'un rôle purement informatif à un rôle d'action concrète. Plutôt que de simplement lire des avis, l'utilisateur peut désormais accomplir une tâche complète sans quitter l'application. Pour Yelp, dont le modèle repose sur des millions d'avis générés par les utilisateurs, c'est aussi une façon de monétiser autrement cette base de données unique en guidant l'utilisateur jusqu'à la réservation finale. Cette initiative reflète une tendance plus large dans l'industrie tech : les plateformes à forte base de données propriétaires cherchent à transformer leur actif en avantage compétitif face aux assistants IA généralistes comme ChatGPT ou Google Gemini. Yelp, qui reste une référence aux États-Unis pour les avis locaux sur les restaurants et commerces, mise sur la profondeur de ses données de contexte local pour se différencier. La prochaine étape sera de voir si les utilisateurs adoptent réellement ce mode de navigation conversationnel plutôt que la recherche classique.

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Google teste un chatbot de recherche IA sur YouTube

Google expérimente une nouvelle fonctionnalité de recherche conversationnelle sur YouTube, dans la lignée de son "AI Mode" déployé sur son moteur de recherche principal. Disponible depuis peu pour les abonnés YouTube Premium aux États-Unis âgés de 18 ans et plus, cette fonction introduit un bouton "Ask YouTube" directement dans la barre de recherche. L'interface propose des requêtes suggérées comme "clips de bébé éléphant jouant", "résumé des règles du volleyball" ou "courte histoire de la mission Apollo 11", et les résultats combinent vidéos longues, YouTube Shorts et contenu textuel. Cette évolution transforme YouTube d'un simple moteur de recherche vidéo en une interface de dialogue, où l'utilisateur peut formuler des questions naturelles plutôt que des mots-clés. L'intégration de Shorts et de vidéos longues dans une même réponse contextuelle pourrait modifier profondément les habitudes de consommation de contenu, en particulier pour les recherches éducatives ou informatives, où l'utilisateur cherche une réponse directe plutôt qu'une liste de résultats à trier. Cette expérimentation s'inscrit dans la stratégie d'ensemble de Google visant à infuser l'IA générative dans tous ses produits phares. Après le déploiement de l'AI Mode dans Google Search et des résumés IA dans Gmail et Docs, YouTube devient le prochain terrain d'essai. La restriction aux abonnés Premium suggère une phase de test contrôlée avant un éventuel déploiement plus large, dans un contexte où des concurrents comme Perplexity ou ChatGPT empiètent sur le terrain de la recherche d'information par vidéo.

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3Next INpact

Chez Starbucks, l’IA chargée des stocks s’est noyée dans les bouteilles de lait

Starbucks a retiré fin 2025 son application d'inventaire automatisé baptisée Automated Counting, développée par la société NomadGo, après plusieurs mois de dysfonctionnements dans les établissements des États-Unis et du Canada. Lancé en septembre 2024, l'outil promettait de révolutionner la gestion des stocks : les employés positionnaient une tablette devant les étagères de sirops, laits et autres consommables, et une combinaison de caméra et de capteur LIDAR se chargeait de comptabiliser et d'identifier les produits automatiquement. NomadGo affirmait une fiabilité de 99 %. En pratique, l'IA confondait régulièrement des variétés de lait similaires, omettait des références entières et produisait des inventaires inexacts. Début février 2025, Starbucks maintenait encore publiquement que l'outil améliorait la disponibilité des produits. Quelques mois plus tard, l'application était silencieusement retirée et les baristas reprenaient le comptage manuel. L'échec n'est pas anodin pour une enseigne qui se bat depuis des années contre des ruptures de stock récurrentes. Pour les experts en logistique, une chaîne d'approvisionnement fiable implique des livraisons complètes et ponctuelles dans 95 % des cas ; début 2024, moins d'un tiers des camions arrivant dans les centres de distribution Starbucks atteignaient ce seuil, selon d'anciens employés interrogés par Reuters. Chaque produit manquant au comptoir signifie une commande client impossible à honorer et une vente perdue. L'incapacité de l'IA à produire un inventaire fiable a donc non seulement raté l'objectif initial, mais laissé intact le problème opérationnel qu'elle devait résoudre, fragilisant davantage la confiance interne dans les projets technologiques du groupe. Starbucks traverse une période de transformation sous la direction de Brian Niccol, PDG depuis septembre 2024 et quatrième patron en cinq ans à hériter de ce dossier épineux. Son programme "Back to Starbucks" mise explicitement sur les technologies IA pour simplifier les opérations et soutenir les baristas, ce qui rend l'abandon d'Automated Counting d'autant plus symbolique. La chaîne de cafés n'est pas un cas isolé : McDonald's avait retiré en 2024 ses bornes vocales développées avec IBM, dont les erreurs comiques avaient envahi les réseaux sociaux, et le AI Overview de Google avait conseillé d'ajouter de la colle dans les pizzas pour faire tenir le fromage. Ces débâcles successives rappellent une limite structurelle des déploiements IA en conditions réelles : une précision théorique élevée ne résiste pas toujours à la variabilité du terrain, et le coût d'un mauvais inventaire dans la restauration rapide est immédiat et mesurable.

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Dans l’industrie, la bataille de l’IA n’est pas celle que l’on croit

Tandis que les grandes entreprises technologiques s'affrontent autour des modèles d'IA généralistes toujours plus puissants, une transformation plus discrète mais tout aussi profonde s'opère dans les environnements industriels. Des systèmes d'IA spécialisés sont désormais déployés en usine pour permettre aux techniciens et ingénieurs d'interroger en langage naturel des bases documentaires massives : manuels de maintenance, fiches techniques, historiques d'incidents, procédures qualité. Ces outils peuvent traiter des dizaines de milliers de documents pour fournir une réponse opérationnelle en quelques secondes, là où une recherche manuelle prendrait des heures. L'impact est immédiat pour les équipes terrain. Un technicien face à une panne peut obtenir un diagnostic fondé sur l'ensemble de la documentation constructeur sans maîtriser l'architecture du système documentaire. Cela réduit les temps d'arrêt, allège la dépendance aux experts rares et accélère la formation des nouveaux arrivants. Pour l'industrie manufacturière, aux marges souvent serrées et confrontée à une pénurie de compétences techniques, ce gain d'efficacité représente un avantage compétitif concret, mesurable en heures de production récupérées. Cette dynamique s'inscrit dans un mouvement plus large de spécialisation de l'IA pour les secteurs à forte contrainte réglementaire et documentaire : aéronautique, énergie, chimie, automobile. Contrairement aux usages grand public, ces déploiements privilégient la fiabilité et la traçabilité sur la créativité. Les éditeurs de solutions industrielles comme les intégrateurs système se positionnent activement sur ce segment, conscients que la valeur réelle de l'IA en entreprise se construit moins dans les benchmarks publics que dans la maîtrise des données métier.

UELes secteurs industriels français et européens comme l'aéronautique, l'automobile et l'énergie sont directement concernés par cette transformation, qui représente un enjeu compétitif concret face à la pénurie de compétences techniques.

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