Financement food tech en baisse : cap sur l’IA utile

En 1er semestre 2024, les startups agrifoodtech ont levé 7 milliards de dollars via 427 opérations. Le chiffre marque un net refroidissement par rapport au 1er semestre 2023, et il a une conséquence immédiate : les projets “sympas” deviennent difficiles à financer, tandis que les solutions qui réduisent des coûts dès maintenant restent sur la table.

Je vois ça comme une bonne nouvelle… à condition d’être du bon côté. Quand l’argent se fait plus rare, l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire n’a plus le droit d’être un slogan. Elle doit prouver, sur le terrain, qu’elle améliore une marge, un rendement, une qualité, ou un risque.

Le podcast Food Tech News Show a mis le doigt sur le contexte (baisse des financements, licenciements chez des acteurs de la viande cultivée, montée de la robotique alimentaire, tests consommateurs plus technos). Ici, on va transformer ce constat en plan d’action : comment positionner l’IA comme réponse crédible aux contraintes de 2025 (coûts, énergie, main-d’œuvre, volatilité des matières premières, exigences qualité).

Pourquoi les financements reculent (et pourquoi ce n’est pas “anti-innovation”)

Le point central est simple : les investisseurs achètent du risque. Quand les taux sont élevés, que la consommation ralentit, et que les chaînes d’approvisionnement restent instables, le risque doit être compensé par des preuves plus solides.

Dans la food tech, deux choses font souvent dérailler un dossier :

1. L’intensité capitalistique : usines, équipements, réglementation, montée en charge lente.
2. L’incertitude d’adoption : les industriels et les agriculteurs n’achètent pas une “vision”. Ils achètent un gain mesurable, une conformité, une réduction de rebuts.

La viande cultivée illustre ce climat. Quand un acteur comme Upside Foods se sépare de plusieurs dizaines de personnes dans un environnement plus tendu, le signal est clair : même avec une marque forte, le chemin vers la rentabilité doit être extrêmement précis, et le moindre blocage (réglementaire, politique, coût de production) se paye cash.

Ce que les investisseurs veulent entendre en 2025

En décembre 2025, le discours qui passe n’est pas “on va transformer l’alimentation”. C’est plutôt :

• Voici le poste de coût que je fais baisser (énergie, intrants, pertes, main-d’œuvre).
• Voici le délai de retour sur investissement (6–18 mois est un aimant).
• Voici la preuve (pilote, contrat, données terrain, réduction de rebuts, amélioration de rendement).

Cette grille de lecture favorise un type d’innovation : l’IA “opérationnelle”, intégrée aux décisions quotidiennes.

L’IA dans l’agriculture : la réponse la plus “finançable” au moment présent

La meilleure défense contre un marché du capital plus strict, c’est une technologie qui s’autofinance en améliorant l’efficacité. C’est exactement la promesse de l’agriculture de précision quand elle est bien exécutée.

L’IA est particulièrement adaptée à trois réalités du secteur agricole et agroalimentaire :

• La variabilité (climat, sols, ravageurs, qualité matière).
• La pénurie de main-d’œuvre et le besoin d’automatiser des tâches répétitives.
• La pression sur la traçabilité, la qualité et la sécurité alimentaire.

Cas d’usage “anti-crise” : réduire les coûts et stabiliser la production

Les applications les plus défendables, aujourd’hui, sont celles qui attaquent les pertes.

• Prévision de rendement et planification : modèles qui combinent historique parcellaire, météo, images (drone/satellite) et observations terrain. Objectif : mieux dimensionner récolte, stockage, contrats.
• Détection précoce de stress (hydrique, maladies, carences) : vision par ordinateur + capteurs. Objectif : traiter plus tôt et moins, au bon endroit.
• Optimisation de l’irrigation et des intrants : recommandation de dose et timing. Objectif : réduire dépenses, améliorer la régularité.

Un investisseur n’a pas besoin d’aimer l’IA. Il a besoin de comprendre qu’elle évite une perte récurrente.

“IA + supply chain” : là où le ROI est souvent le plus rapide

Côté agroalimentaire, les gains rapides viennent souvent de la chaîne : prévision de demande, planification de production, optimisation des stocks.

Quelques effets concrets (et faciles à mesurer) :

• Moins de ruptures (coût caché énorme).
• Moins de surproduction (rebuts, démarques, destruction).
• Meilleure rotation des stocks (trésorerie).

La thèse est limpide : quand les financements baissent, les projets qui libèrent du cash survivent.

Robotique alimentaire : quand l’IA devient une “machine à marges”

Le podcast évoque l’arrivée sur le devant de la scène de Chef Robotics, ce qui reflète une tendance forte : la robotique revient, mais avec une différence majeure par rapport à la vague précédente.

La réalité ? Les robots “bêtes” échouent dans l’alimentaire, parce que les produits sont irréguliers (formes, textures, viscosités) et que les lignes changent. L’IA — vision, apprentissage, détection d’anomalies — permet au robot de s’adapter.

Où la robotique + IA a le plus de sens

• Assemblage de plats (portions, dressage, picking d’ingrédients) : activités répétitives, forte variabilité.
• Contrôle qualité en ligne (vision) : détecter défauts, calibrage, corps étrangers, étiquetage.
• Hygiène et conformité : suivi de procédures, alertes, documentation automatisée.

Ce qui rend ces projets finançables, c’est la combinaison :

• économie de main-d’œuvre sur des postes difficiles à recruter,
• baisse des non-conformités,
• hausse de cadence stable.

Tester des produits “au cerveau” : signal faible ou futur standard ?

Autre sujet cité : des dispositifs capables de lire des signaux neuro (comme l’idée d’une “box” mesurant des réactions) pour comprendre si un consommateur ment — ou se ment — sur ce qu’il aime.

Je suis partagé. Sur le papier, c’est fascinant. En pratique, l’agroalimentaire a déjà des méthodes robustes (tests sensoriels, panels, ventes test, données de caisse). Le risque, dans un marché de financement tendu, c’est de créer une techno “spectacle” difficile à industrialiser.

La bonne manière d’utiliser l’IA en R&D produit

L’approche solide consiste à combiner :

• données de formulation (ingrédients, coûts, contraintes allergènes),
• données sensorielles (panels),
• données marché (ventes, prix, concurrence),

… pour accélérer la boucle itérative : moins d’essais physiques, formulations plus ciblées, et arbitrages coût/goût plus rapides. Là, l’IA devient un outil de décision, pas un gadget.

Ce que votre projet IA doit prouver pour générer des leads (et convaincre)

Un blog peut donner des idées. Mais pour transformer en opportunités commerciales, il faut un récit clair, chiffré, et testable. Voici une trame que j’utilise souvent.

1) Définir un KPI unique qui fait mal

Choisissez un indicateur prioritaire, par exemple :

• coût €/tonne,
• rendement t/ha,
• consommation d’eau m³/ha,
• taux de rebuts %,
• non-conformités par lot.

Un KPI = un message.

2) Construire un pilote court, avec une base de comparaison

Un pilote crédible, c’est :

• une période courte (4 à 12 semaines),
• un périmètre maîtrisé (quelques parcelles / une ligne),
• un “avant/après” clair.

Une IA sans protocole de mesure ressemble à une démo. Une IA avec un protocole ressemble à un investissement.

3) Prouver l’intégration métier (sinon, personne ne s’en sert)

En agriculture comme en usine, le point bloquant est rarement l’algorithme. C’est le quotidien :

• qui saisit quoi,
• qui valide la recommandation,
• comment on gère les exceptions,
• comment on explique une décision.

Les solutions qui gagnent sont celles qui respectent le rythme opérationnel : simple, fiable, utile.

4) Traiter la donnée comme un actif, pas comme un “pré-requis”

Un projet IA réussi prévoit :

• la qualité des données (capteurs, saisies, ERP),
• la gouvernance (qui possède, qui accède),
• la sécurité,
• la maintenance des modèles (saisonnalité, dérive).

C’est moins sexy qu’un modèle, mais c’est ça qui fait durer.

Questions fréquentes (et réponses franches)

“L’IA est-elle la réponse à la baisse des financements food tech ?”

Oui, si elle réduit un coût ou un risque dès la première année. Non, si elle se contente de produire de jolis tableaux de bord.

“Quelles innovations attirent encore l’investissement ?”

Celles qui combinent efficacité opérationnelle et scalabilité : optimisation d’intrants, planification supply, contrôle qualité automatisé, robotique adaptative.

“Faut-il viser l’agriculture ou l’agroalimentaire ?”

Les deux. L’agriculture offre des gains directs sur intrants et rendement. L’agroalimentaire offre souvent un ROI plus rapide via réduction des rebuts, meilleure planification et qualité.

Ce que ce tournant change pour la série « IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire »

Le recul des financements en 2024 n’est pas un simple trou d’air : c’est un filtre. Il favorise les projets qui améliorent la performance des exploitations et des usines, plutôt que ceux qui misent uniquement sur une promesse lointaine.

Si vous travaillez sur l’IA en agriculture de précision, la surveillance des cultures, l’optimisation des rendements ou la sécurité alimentaire, c’est le moment d’être ambitieux… et exigeant. Ambitieux sur l’impact. Exigeant sur la preuve.

La prochaine étape utile, c’est de poser noir sur blanc votre cas d’usage : quelle décision va être meilleure demain matin grâce à votre IA, et combien ça rapporte (ou économise) sur 12 mois ?

Si vous pouvez répondre à ça en une minute, vous êtes déjà en avance sur la majorité du marché.