Lait par fermentation de précision : le rôle clé de l’IA

Une start-up a mis environ 6 ans et 150 millions de dollars sur la table pour faire une chose très précise : produire, à l’échelle commerciale, une protéine de lait grâce à la fermentation de précision. En 11/2025, Remilk annonce le lancement en Israël de son « New Milk » via un partenariat avec Gad Dairies, avec un objectif clair : viser les États-Unis en 2026.

Ce n’est pas seulement un sujet “food tech”. Pour qui s’intéresse à l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est un cas d’école : quand on tente de recréer un aliment aussi familier que le lait à partir d’un sous-ensemble de protéines, le vrai défi n’est pas d’avoir une idée brillante. Le défi, c’est la mise au point industrielle, la qualité constante, le goût, la fonctionnalité en conditions réelles (notamment dans le café) et la scalabilité. Et c’est précisément là que l’IA devient une brique centrale.

Ce que Remilk lance réellement (et pourquoi c’est important)

Remilk ne “fabrique pas du lait” au sens classique. L’entreprise produit via des levures, par fermentation de précision, la bêta-lactoglobuline, une protéine majeure du lactosérum (whey). Ensuite, elle formule un produit final commercialisé en bouteille, distribué en Israël via Gad Dairies.

À retenir : le produit n’est pas une simple “boisson protéinée”. Il vise une expérience proche du lait, y compris l’usage en restauration et cafés.

Le positionnement annoncé inclut un argument nutritionnel : un produit avec 75 % de sucre en moins que le lait “classique”. Même si les comparaisons exactes dépendent des références (lait entier, demi-écrémé, boisson aromatisée, etc.), le signal est net : ces nouveaux produits cherchent à jouer sur profil nutritionnel, constance et adaptation aux usages.

Pourquoi la formulation est le vrai mur

Remilk le dit sans détour : mélanger “protéine + eau + graisses” ne donne pas un lait convaincant. Le lait, c’est :

• une émulsion stable,
• une aromatique spécifique (odeurs, notes lactées, perception sucrée),
• une fonctionnalité (mousse, comportement à chaud, compatibilité café),
• une tolérance aux variations de process (températures, stockage, transport).

La conséquence est simple : la valeur ne se limite pas à produire la protéine. Elle se joue dans la recette et dans le pilotage industriel.

Fermentation de précision : un “atelier” où l’IA a un avantage naturel

La fermentation, c’est un monde de variables : souche, nutriments, pH, oxygène, agitation, température, cinétique de croissance, métabolites, contaminants… En production, chaque paramètre a un coût et un impact. L’IA est particulièrement utile parce qu’elle excelle à détecter des relations non évidentes dans des données multivariées.

Voici ce que l’IA peut apporter de très concret à une chaîne de fermentation de précision (et pourquoi cela intéresse autant l’agroalimentaire).

Optimisation des rendements : moins d’essais, plus de signal

En R&D, les plans d’expérience classiques restent indispensables. Mais dès qu’on veut accélérer, on a besoin d’approches qui apprennent en continu.

• Modèles de prédiction de rendement (production de protéine, productivité volumique) à partir des données capteurs.
• Optimisation bayésienne pour proposer automatiquement le prochain “meilleur” essai.
• Détection d’anomalies pour repérer tôt un batch qui dérive (et éviter de perdre une cuve).

Mon opinion : c’est rarement “l’algorithme magique” qui change tout. C’est le fait de relier proprement capteurs → données propres → décisions opérationnelles. Beaucoup d’équipes sous-estiment ce chantier.

Contrôle qualité : passer du contrôle en fin de ligne au contrôle en temps réel

Le nerf de la guerre, pour un produit laitier (ou assimilé), c’est la reproductibilité. Les consommateurs pardonnent difficilement un goût “différent” d’une semaine à l’autre.

Applications IA à fort ROI :

1. Jumeau numérique de process : simuler l’impact d’un changement (matière première, profil de fermentation) avant de le faire.
2. Spectroscopie + machine learning : relier des mesures rapides (IR, Raman, etc.) à des critères sensoriels et fonctionnels.
3. Prédiction de stabilité : estimer séparation, sédimentation, tenue à chaud, durée de vie.

Dans le cas de Remilk, l’enjeu “ça marche dans le café” est un excellent indicateur. Le café est un test impitoyable : acidité, chaleur, interactions avec protéines et lipides, mousse. Un modèle IA peut aider à cartographier quelles formulations tiennent mieux selon les conditions d’usage.

Le choix du partenariat : une leçon de chaîne de valeur (et de data)

Remilk a commencé en B2B (ingrédients), puis a décidé de prendre la main sur la chaîne complète : production de la protéine + formulation + fabrication du produit fini. La distribution, elle, est déléguée à un acteur établi (Gad Dairies) via une co-entreprise.

C’est un schéma assez rationnel :

• La distribution est un métier d’exécution (logistique, force de vente, référencement).
• La R&D produit/process est le cœur différenciant.

Ce que l’IA change dans ce type de partenariat

Quand un industriel distribue un produit nouveau, la différence se fait souvent sur la vitesse d’apprentissage terrain.

• Données de ventes par canal (cafés vs retail), par région, par période.
• Retours qualitatifs (baristas, restaurateurs) structurés en données exploitables.
• Corrélations entre conditions logistiques (température, durée) et qualité perçue.

Une approche “IA pragmatique” consiste à mettre en place une boucle : terrain → signaux faibles → ajustements de formulation/process → revalidation. C’est de l’agroalimentaire, mais piloté comme un produit logiciel : itérations rapides, métriques claires.

Réglementation et marchés : pourquoi les États-Unis en 2026

Le dirigeant de Remilk explique viser l’Amérique du Nord principalement en raison d’une posture européenne souvent perçue comme plus restrictive sur les sujets liés aux OGM.

Sans entrer dans un débat politique, le point important pour une entreprise agroalimentaire est opérationnel : la trajectoire réglementaire détermine la stratégie industrielle (où produire, quand lancer, comment étiqueter, quels canaux prioriser).

Implication agroalimentaire

• Les équipes doivent bâtir un dossier qualité et sécurité extrêmement robuste.
• Les modèles IA peuvent aider à tracer et documenter : lots, matières premières, paramètres de process, contrôles.
• La conformité devient un actif : plus la traçabilité est fine, plus on réduit les risques de rappel et de non-conformité.

En 12/2025, les consommateurs sont aussi plus attentifs aux promesses : moins de sucre, plus durable, plus éthique. La crédibilité se joue sur la preuve, pas sur le slogan. Là encore, la donnée (et sa gouvernance) compte.

Ce que ce cas dit sur l’avenir : “du lait” comme produit piloté par données

Le message que j’en retire est simple : produire des protéines par fermentation de précision n’est pas juste un sujet de biologie. C’est un sujet de pilotage industriel et de science des données.

5 usages IA concrets à copier dans l’agroalimentaire

1. Prévision de demande multi-canale pour ajuster production et réduire les invendus.
2. Optimisation énergétique (chauffe, refroidissement, agitation) en fonction des objectifs qualité.
3. Maintenance prédictive sur les équipements de fermentation et de conditionnement.
4. Contrôle sensoriel assisté : relier panels de dégustation, chimie analytique et retours clients.
5. Optimisation de formulation : réduire sucre, améliorer texture, sans casser le goût.

Ces briques ne concernent pas que les “laits alternatifs”. On peut les appliquer à la brasserie, aux ingrédients, aux sauces, aux protéines végétales, au yaourt, et même aux filières agricoles amont via la planification.

“People also ask” (réponses directes)

La fermentation de précision remplace-t-elle l’élevage laitier ? Non. Elle crée une filière parallèle. À court terme, elle répond surtout à des segments (innovation, restauration, consommateurs spécifiques) et à des objectifs de constance et d’empreinte.

Pourquoi recréer le lait à partir d’une seule protéine est difficile ? Parce que le lait est un système complexe (protéines multiples, lipides, minéraux, arômes). Obtenir la même sensation en bouche et le même comportement à chaud demande beaucoup d’ingénierie.

Où l’IA est-elle la plus utile ? Dans l’optimisation de process (rendement, stabilité), le contrôle qualité en temps réel, et la boucle d’amélioration basée sur les données terrain.

Ce que vous pouvez faire dès maintenant (si vous êtes dans l’agro ou l’agroalimentaire)

Si vous cherchez des leads ou des projets IA à valeur rapide, je conseille de démarrer par un audit très concret : où sont vos données, et quelles décisions pourraient être automatisées ou mieux informées ?

Une feuille de route réaliste (sur 8 à 12 semaines) ressemble souvent à ça :

• Cartographier 3 flux de données : capteurs process, labo qualité, ventes/retours.
• Définir 2 KPI non négociables (ex. taux de non-conformité, variabilité du goût, rendement).
• Déployer un pilote : détection d’anomalies batch + tableau de bord qualité.
• Mesurer l’impact économique (pertes évitées, temps gagné, énergie).

La réalité ? Les gains viennent vite quand on s’attaque à la variabilité.

Fermentation de précision + IA : le duo qui va structurer 2026

Le lancement israélien de Remilk et l’objectif annoncé pour 2026 aux États-Unis illustrent une dynamique plus large : l’agroalimentaire se met à concevoir des produits comme des systèmes optimisés, où la qualité se pilote avec des données, pas uniquement avec l’expérience.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, c’est une étape logique : après l’IA dans les champs (capteurs, imagerie, prévision), on voit l’IA prendre une place centrale dans les usines et dans la formulation.

Si vous deviez retenir une idée : la fermentation de précision crée une nouvelle matière première, mais c’est l’IA qui permet de la rendre fiable, scalable et acceptable par le marché. La question pour 2026 n’est pas “est-ce possible ?”. C’est “qui saura industrialiser proprement, et prouver ce qu’il avance ?”.