Des illustrations de plats absurdes, largement relayées sur les réseaux sociaux, ont contraint la plateforme de livraison Just Eat à présenter ses excuses et à revoir son utilisation de l’intelligence artificielle. L’incident souligne les limites de l’automatisation lorsqu’elle doit représenter fidèlement des spécialités culinaires.
L’intelligence artificielle peut accélérer la production de contenus visuels, mais elle ne garantit pas toujours leur exactitude. Just Eat en a fait l’expérience après avoir testé des images générées automatiquement pour illustrer des plats proposés par des restaurants partenaires. Certaines créations, devenues virales en raison de leur apparence improbable, ont déclenché une vague de réactions amusées sur les réseaux sociaux.
Parmi les visuels les plus commentés figuraient des frites plantées dans un muffin ou encore du bacon accompagné d’un œuf représenté dans un verre de soda. Ces compositions résultaient d’une interprétation littérale de certains intitulés de menus, sans tenir compte de leur véritable signification culinaire.
Face aux critiques relayées notamment sur Reddit et Instagram, l’entreprise a présenté ses excuses. Selon les informations communiquées à la BBC, Just Eat a décidé de retirer les illustrations erronées et de suspendre temporairement la création de nouvelles images, le temps d’améliorer son outil.
Des spécialités locales mal interprétées par l’IA
Les erreurs observées révèlent les difficultés rencontrées par les générateurs d’images lorsqu’ils doivent traduire des expressions propres à une région ou à une tradition gastronomique.
À Belfast, une spécialité associant bacon, œuf et soda bread a ainsi été représentée comme une boisson gazeuse contenant du bacon et un œuf cuit. L’erreur provient du terme « soda », interprété comme une référence à une boisson plutôt qu’au pain préparé avec du bicarbonate.
Un autre exemple concerne le « chip muffin », une appellation employée dans certaines régions de Manchester pour désigner un sandwich garni de frites. L’outil l’a compris comme un muffin auquel des pommes de terre auraient été ajoutées, donnant naissance à une image éloignée du plat réellement proposé.
Ces exemples illustrent une limite importante de l’intelligence artificielle générative : la capacité à associer des mots à des objets ne signifie pas nécessairement que le système comprend les références culturelles, les usages régionaux ou les pratiques culinaires qui leur donnent leur sens.
Pour les plateformes, un enjeu de confiance et de crédibilité
L’utilisation de visuels générés par IA répond à un besoin concret pour les services de livraison : proposer une illustration aux fiches de restaurants qui ne disposent pas encore de photographie. Cette solution peut permettre de compléter plus rapidement les catalogues et d’harmoniser leur présentation.
Cependant, lorsqu’une image ne correspond pas au contenu réel d’un plat, le risque dépasse la simple maladresse visuelle. Les clients peuvent être induits en erreur au moment de choisir leur commande, tandis que les restaurateurs peuvent voir leurs produits présentés d’une manière qui ne reflète ni leur savoir-faire ni leur offre.
Pour une plateforme dont l’activité repose sur la mise en relation entre consommateurs et restaurants, la cohérence entre les informations affichées et les produits proposés constitue un enjeu essentiel. Une illustration humoristique sur les réseaux sociaux peut rapidement devenir un problème de crédibilité lorsqu’elle concerne un service utilisé pour effectuer des achats.
L’automatisation ne remplace pas la vérification humaine
L’incident de Just Eat rappelle que la production automatisée de contenus nécessite des mécanismes de contrôle adaptés à leur usage. Un système capable de générer rapidement des milliers d’images doit également pouvoir tenir compte du contexte, reconnaître les ambiguïtés et éviter de présenter comme authentiques des représentations manifestement incorrectes.
Le recours à des photographies fournies par les restaurants, à des descriptions plus précises ou à une validation humaine pourrait contribuer à limiter ce type d’erreurs. La suspension annoncée par Just Eat constitue, à ce stade, une mesure destinée à revoir le fonctionnement de son outil avant de poursuivre la production de visuels.
Au-delà de l’anecdote, cette affaire pose une question centrale pour les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs opérations : comment profiter des gains de rapidité offerts par ces technologies sans compromettre la qualité des informations présentées aux clients ? Dans le secteur de la livraison de repas, où l’image joue un rôle important dans la décision d’achat, la réponse ne peut pas se limiter à la génération automatique. Elle suppose aussi de garantir la fidélité des contenus au produit réel.
