IA et agriculture cellulaire : accélérer le passage à l’échelle

En 2024, un détail a fait tilt pour pas mal d’acteurs de l’agroalimentaire : ce n’est pas « inventer » une nouvelle protéine qui bloque, c’est la fabriquer à un coût, une qualité et un niveau de conformité compatibles avec le marché. C’est exactement le mur que vise à contourner The Cultured Hub, une nouvelle installation suisse pensée pour aider les entreprises d’agriculture cellulaire à passer du laboratoire à des volumes pilotes… sans devoir construire leur propre usine.

Ce qui m’intéresse ici, ce n’est pas seulement l’ouverture d’un site de plus. C’est le signal que l’industrie envoie : la prochaine bataille se joue sur l’industrialisation. Et, dans cette bataille, l’intelligence artificielle n’est pas un gadget. Elle devient un outil opérationnel pour stabiliser les procédés, améliorer les rendements, réduire les lots non conformes et accélérer l’accès au marché.

The Cultured Hub : une réponse directe au “scale-up gap”

Réponse directe : The Cultured Hub a été conçu pour combler le fossé entre l’expérimentation en labo et une production pilote en bioréacteur, avec un accès partagé à des équipements et à de l’expertise.

Porté par Givaudan, Bühler Group et Migros, le site (à Kemptthal, en Suisse) offre un environnement où des startups peuvent faire évoluer leurs essais depuis des formats de type shake flasks vers des opérations pilotes jusqu’à 1 000 litres. L’idée est simple : éviter aux jeunes pousses d’acheter elles-mêmes des actifs industriels coûteux (et souvent surdimensionnés au début), tout en conservant leur équité et en réduisant la pression financière.

Ce type d’infrastructure mutualisée prend encore plus de sens dans un contexte où les financements se font plus sélectifs : quand le capital est cher, les entreprises cherchent à payer l’accès plutôt que posséder l’outil.

Ce que permet concrètement une usine pilote mutualisée

Réponse directe : une installation pilote mutualisée permet de valider un procédé en conditions quasi-industrielles, de produire des lots réglementaires et de préparer une mise sur le marché à petite échelle.

Dans les faits, un site comme The Cultured Hub sert à :

• Produire des lots “réglementaires” (traçabilité, contrôles, analyses, procédures de sécurité alimentaire).
• Tester des formulations (goût, texture, stabilité), notamment quand la matière première est issue de culture cellulaire ou de biofermentation.
• Optimiser le procédé (milieux de culture, paramètres de bioréacteur, récupération, purification).
• Réaliser des “small launches” : mini-lancements encadrés, utiles pour valider l’acceptabilité, la logistique et les coûts.

Et c’est là que l’IA entre dans l’équation de manière très concrète.

Pourquoi l’IA devient la colonne vertébrale du passage à l’échelle

Réponse directe : l’IA aide à maîtriser la variabilité biologique, à piloter des procédés complexes et à réduire le coût par kilo en améliorant rendement, qualité et taux de réussite.

Quand on passe de 2 litres à 1 000 litres, on change de monde. Les gradients de température, l’oxygénation, le cisaillement, la viscosité, les contaminations… tout se comporte autrement. Dans l’agriculture cellulaire (viande cultivée, produits laitiers cultivés, ingrédients via fermentation), le risque n’est pas seulement la performance : c’est l’instabilité.

L’IA est utile parce qu’elle sait travailler là où les humains peinent : décoder des signaux faibles dans des données nombreuses (capteurs, analyses en ligne, résultats labo, historiques de lots) et proposer des réglages prédictifs.

1) Modèles prédictifs de rendement et de qualité

Réponse directe : des modèles de machine learning peuvent prédire la croissance cellulaire, la productivité et des marqueurs qualité à partir des paramètres de culture.

Dans un bioréacteur, chaque variable compte : pH, DO (oxygène dissous), agitation, température, feed (apports), densité cellulaire, métabolites, etc. Une approche IA bien menée permet de :

• Prédire un écart qualité avant qu’il n’explose (et sauver un lot).
• Réduire le nombre d’essais nécessaires pour atteindre un rendement cible.
• Passer d’un pilotage “à l’expérience” à un pilotage data-driven.

En pratique, les industriels combinent souvent jumeaux numériques (simulation du procédé) + modèles appris sur données réelles pour mieux anticiper les comportements en montée en volume.

2) Détection précoce des contaminations et dérives

Réponse directe : l’IA peut détecter des contaminations ou dérives de procédé plus tôt, en analysant des patterns capteurs et des données de contrôle qualité.

En production cellulaire, une contamination ou une dérive métabolique peut ruiner des jours (voire des semaines). Les systèmes de détection basés sur l’IA ne remplacent pas les tests microbiologiques, mais ils peuvent :

• Alerter plus vite qu’un contrôle classique (selon les capteurs disponibles).
• Identifier des combinaisons de variables qui précèdent une dérive.
• Classer les incidents et accélérer l’analyse de cause racine.

C’est typiquement le genre de gains qui fait la différence entre un procédé “démonstrateur” et un procédé “industrialisable”.

3) Optimisation des milieux et des coûts (le nerf de la guerre)

Réponse directe : l’IA accélère la formulation des milieux de culture et l’optimisation multi-objectif (coût, performance, conformité), ce qui pèse directement sur le coût de production.

Une grande partie du coût en agriculture cellulaire vient des intrants (milieux, facteurs de croissance, nutriments) et des étapes aval (séparation, purification, structuration). L’IA est particulièrement forte pour :

• Tester virtuellement des milliers de combinaisons possibles.
• Trouver des compromis entre performance et coût.
• Proposer des formulations plus robustes (moins sensibles à de petits écarts).

En 2025, les entreprises qui survivront ne seront pas seulement celles qui “savent faire des cellules”. Ce seront celles qui savent faire un procédé robuste et économiquement défendable.

Ce que l’ouverture d’un hub dit du marché (et pourquoi c’est sain)

Réponse directe : la multiplication de sites mutualisés signale une maturation : on passe de la promesse à l’industrialisation, dans un contexte de capital plus contraint.

Le point de vue que je défends : c’est une bonne nouvelle que l’industrie se structure autour d’infrastructures partagées. Pourquoi ? Parce que les capex (investissements) nécessaires pour construire une ligne complète de production cellulaire sont élevés, et les trajectoires réglementaires et commerciales restent longues.

Avec un hub, une startup peut :

• Monter en compétence sans diluer son capital trop tôt.
• Tester des choix techniques avant d’acheter des équipements.
• Produire des lots adaptés aux exigences de sécurité alimentaire.

Et côté grands groupes, l’intérêt est évident : accès à un flux d’innovations, standardisation des bonnes pratiques, et possibilité de co-développer des produits.

Un écosystème hybride : startups + industriels

Réponse directe : réunir startups et industriels accélère l’apprentissage collectif et rapproche la R&D des contraintes réelles de production.

Le Hub rassemble une communauté où l’on retrouve des acteurs de l’agriculture cellulaire et de l’agroalimentaire. Ce mélange compte : l’échec le plus fréquent, c’est un procédé “magnifique” en labo qui devient impraticable à l’échelle (coût, sécurité, reproductibilité, maintenance).

Les industriels apportent une culture de :

• Qualification/validation
• HACCP et sécurité sanitaire
• Gestion des lots et traçabilité
• Industrialisation (procédés, maintenance, supply chain)

Les startups apportent : vitesse, audace, nouveaux procédés, nouvelles matrices. La combinaison est puissante… à condition d’avoir un cadre clair sur la propriété intellectuelle et les données.

IA, données et propriété intellectuelle : le vrai sujet que personne ne veut rater

Réponse directe : dans une usine partagée, la gouvernance des données (capteurs, recettes, paramètres) est aussi stratégique que l’équipement lui-même.

Une plateforme mutualisée, c’est un avantage, mais aussi un défi : qui possède les données générées pendant les runs ? Qui peut entraîner des modèles d’IA sur des historiques de lots ? Comment anonymiser sans perdre la valeur ?

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire ou l’innovation produit, voici une règle simple : sans stratégie data, l’IA restera un POC.

Check-list opérationnelle pour tirer parti de l’IA en scale-up

Réponse directe : standardiser la donnée et définir les responsabilités dès le départ permet d’obtenir des gains rapides en rendement, qualité et délais.

1. Instrumenter intelligemment : mieux vaut 10 capteurs fiables et maintenus que 50 capteurs bruités.
2. Normaliser les données (formats, horodatage, unités) dès les premiers lots.
3. Définir des “Critical Process Parameters” (CPP) et les relier à des “Critical Quality Attributes” (CQA).
4. Mettre en place un pipeline MLOps (versioning des modèles, validation, surveillance de dérive).
5. Documenter : en agroalimentaire, un modèle non explicable et non auditable finit souvent au placard.

Ces points paraissent “IT”, mais ils conditionnent la vitesse d’apprentissage industriel.

Ce que ça change pour la sécurité alimentaire et la souveraineté protéique

Réponse directe : l’agriculture cellulaire, couplée à l’IA, renforce la capacité à produire des protéines de manière contrôlée, traçable et plus résiliente face aux chocs.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », on parle souvent d’agriculture de précision au champ. Ici, on est dans une autre forme de précision : la production contrôlée en environnement industriel.

Les bénéfices potentiels sont clairs :

• Traçabilité fine (lots, paramètres, analyses)
• Stabilité d’approvisionnement (moins dépendante de certains aléas)
• Optimisation énergétique et matière grâce au pilotage data

Mais la promesse ne tient que si le passage à l’échelle suit. D’où l’intérêt de hubs capables d’absorber l’expérimentation industrielle, et de l’IA pour transformer des essais en procédés reproductibles.

Une phrase à retenir : la prochaine étape de l’agriculture cellulaire n’est pas “plus de science”, c’est “plus de procédé”.

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

Réponse directe : identifiez un cas d’usage IA “procédé” mesurable, puis sécurisez les données et les tests à l’échelle pilote.

Quelques pistes concrètes, selon votre rôle :

• Startup : priorisez un KPI industriel (rendement, temps de cycle, taux de succès des lots) et bâtissez vos modèles autour.
• Industriel : proposez des protocoles de qualité, de sécurité, et des exigences de traçabilité dès la phase pilote.
• Coopérative/acteur agricole : surveillez ces innovations comme des compléments possibles à la chaîne protéique, pas comme un duel simpliste.
• Responsable innovation : investissez dans la compétence “data procédés” (pas seulement data marketing).

Le vrai différenciateur, en 2026, ce sera la capacité à industrialiser proprement. L’IA n’est pas la finalité. C’est l’accélérateur.

La question qui reste ouverte, et qui mérite d’être posée franchement : quelles entreprises réussiront à combiner performance biologique, maîtrise des coûts, conformité et acceptabilité marché… avant que la patience des investisseurs ne s’épuise ?