Vous êtes dans un restaurant que vous ne connaissez pas. La carte des vins fait huit pages. La personne en face de vous attend. Le serveur a le stylo en l'air. Vous avez trente secondes avant que la situation devienne gênante.
C'est ce moment-là qui nous intéresse. Pas « l'avenir de l'IA dans la restauration ». Pas « les nouvelles frontières de la food tech ». Juste vous, une carte que vous ne maîtrisez pas, et une décision à prendre maintenant.
Les options habituelles (et pourquoi elles échouent)
Demander au serveur. Il est débordé. Il va vous orienter vers ce que la cuisine veut pousser ce soir, ou la bouteille avec la meilleure marge. Parfois il aide vraiment. La plupart du temps, c'est « le Côtes-du-Rhône part bien en ce moment » et on passe à autre chose.
Chercher sur Google. Vous tapez « vin avec magret » sous la table. Google vous dit Pinot Noir. Très bien. Il y a quatre Pinots sur la carte. Lequel ? À quel prix ? Google ne sait pas, parce que Google ne voit pas la carte que vous avez entre les mains.
La technique du deuxième prix. Vous prenez le deuxième vin le moins cher parce qu'un jour quelqu'un vous a dit que le moins cher était mauvais et que le deuxième était la bonne affaire. Les restaurateurs ont compris le truc depuis longtemps. Certains placent leur pire rapport qualité-prix exactement à cet endroit.
Y aller au culot. Pointer un truc qui a l'air bien sur la carte. Croiser les doigts.
Aucune de ces options ne vous donne le bon vin pour votre plat précis, parmi les vins précis disponibles dans ce restaurant précis. C'est ce trou-là que l'IA vient combler.
Ce que l'IA sait faire aujourd'hui
Les modèles de vision actuels lisent une photo de carte — manuscrite, imprimée, sur ardoise, dans la pénombre — et en extraient chaque plat et chaque vin en quelques secondes.
Ensuite, la partie intéressante. L'IA croise vos plats avec chaque vin de la carte. Pas avec une base générique du type « vins qui vont avec le magret ». Avec le Madiran 2020 de la propriété Bouscassé qui est page trois de la carte à 38 EUR.
Elle connaît le profil de ce vin. Elle sait que votre magret est servi avec une sauce au miel et aux épices, ce qui change la donne (il faut un vin qui gère le sucré et les épices, pas juste « viande rouge = tanins »). Elle intègre le prix. Si vous avez déjà utilisé l'appli, elle sait que vous n'aimez pas les blancs boisés et que vous penchez vers les rouges de la Loire.
Dix secondes. Une bouteille précise. Une raison précise. Un prix précis.
Ce que l'IA ne sait pas faire
Elle ne goûte pas le vin. Elle ne sait pas si le restaurant a stocké cette bouteille à côté du four à pizza pendant six mois. Elle ignore que le serveur a un coup de coeur secret qui n'est pas sur la carte. Elle ne lit pas l'ambiance — peut-être que votre convive est un adepte du vin nature et que le Bordeaux conventionnel serait un sujet de conversation mort-né.
L'IA, c'est un point de départ. Pas un sommelier. Un ami qui s'y connaît et qui vous souffle à l'oreille — pas un remplacement de l'humain.
Soyons clairs : un grand sommelier fera toujours mieux qu'une IA. Mais un grand sommelier, il n'est pas au bistrot du coin un mardi soir.
Et les Français dans tout ça ?
On a une culture du vin et de la table parmi les plus fortes au monde. On a grandi avec. On sait distinguer un Chablis d'un Mâcon. On a des avis. Normal d'être sceptique quand une appli prétend nous dire quoi boire.
Mais le problème n'est pas le savoir. C'est le contexte. Vous connaissez peut-être très bien le vin, mais vous ne connaissez pas les 80 références de la carte de ce restaurant que vous découvrez ce soir. L'IA ne vous apprend rien sur le vin. Elle fait le tri dans une carte que vous n'avez pas le temps de lire en entier.
C'est un outil, pas un professeur.
Le tableau plus large
L'accord mets-vins, c'est un usage parmi d'autres. L'IA arrive dans la restauration sur plusieurs fronts concrets :
La détection d'allergènes progresse. La vision par ordinateur repère les allergènes potentiels dans les descriptifs de carte — un vrai progrès de sécurité alimentaire.
La réservation devient plus fine. Prédiction des temps d'attente, suggestion de créneaux creux. Moins d'attente, plus de fluidité.
En cuisine, les restaurants utilisent l'IA pour anticiper la demande et réduire le gaspillage alimentaire. Moins glamour, mais probablement le plus utile.
Rien de tout ça ne change ce qui fait un bon dîner : le plat, les gens, le lieu, la conversation. L'IA prend en charge les tâches qui sont objectivement pénibles à faire à la main — comme croiser une carte de 50 vins avec 4 plats, vos goûts et votre budget — pour que vous puissiez vous concentrer sur la soirée.
90 % des restaurants n'ont pas de sommelier
C'est le chiffre qui compte. La grande table a son sommelier. Les 90 % restants — le bistrot du quartier, le thaï que vous adorez, le nouveau japonais en bas de chez vous — ont un serveur qui connaît peut-être trois vins et une carte que personne ne curate.
C'est là que l'IA trouve sa place. Pas pour remplacer le sommelier du George V. Pour combler le vide partout ailleurs.
C'est pour ça qu'on a créé PairScan. Une seule mission : lire la carte, trouver le meilleur vin pour ce que vous mangez, et s'effacer. Pas de chatbot. Pas d'encyclopédie du vin. Juste une recommandation, une raison, et un prix.
Le reste de la soirée vous appartient.