Financement food tech en baisse : l’IA remet du sens

En 2023, le financement venture de la food tech a chuté de 59%, passant de 22,5 milliards de dollars (2022) à 9,2 milliards (2023). Ce n’est pas un simple « trou d’air » : c’est un changement de règles du jeu. Les investisseurs ne paient plus la croissance “à tout prix”. Ils veulent des marges, des preuves, et des unités économiques solides.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, la lecture est plus intéressante qu’elle n’en a l’air. Quand l’argent devient plus rare, les projets qui survivent sont ceux qui réduisent les coûts, fiabilisent la production et améliorent la qualité sans promesse floue. Et c’est précisément là que l’intelligence artificielle dans l’agriculture devient une réponse très concrète.

Je prends une position assez nette : la baisse des financements peut être une bonne nouvelle pour l’innovation agri-food. Elle force le secteur à sortir des effets de mode et à investir dans ce qui tient debout sur le terrain : données, automatismes, outils de décision, infrastructures. Bref, des “pelles et pioches”.

Pourquoi le financement food tech s’est contracté (et pourquoi ça change tout)

La raison centrale est simple : l’argent coûte plus cher. Avec des taux d’intérêt élevés et un marché des IPO largement fermé, les fonds ont ralenti, étalé leurs décisions, et exigé des trajectoires de rentabilité plus rapides.

Mais la macroéconomie n’explique pas tout. Un autre facteur pèse lourd : l’inflation alimentaire, qui a culminé avant de ralentir (autour de 2,2% sur l’année citée dans le rapport PitchBook). Résultat : des consommateurs déjà sous tension, moins enclins à payer un premium pour une nouvelle marque ou un produit “innovant” mais plus cher.

Le signal caché : fin de l’innovation “marketing”, retour de l’innovation “production”

Quand le pouvoir d’achat est sous pression, lancer un nouveau produit CPG à prix élevé devient un parcours du combattant. Les investisseurs l’ont compris. Ils se tournent vers des solutions qui agissent en profondeur :

• optimisation des intrants (engrais, eau, énergie)
• réduction des pertes et du gaspillage
• prévision de la demande pour produire juste
• automatisation pour stabiliser les coûts de main-d’œuvre

Ce basculement colle parfaitement avec la dynamique de l’IA appliquée à l’agriculture et à la transformation alimentaire : on ne “raconte” pas l’efficacité, on la mesure.

Les segments les plus touchés… et ce que ça dit des priorités

Le ralentissement n’a pas frappé tout le monde pareil. Certains sous-secteurs ont décroché plus vite, et c’est instructif.

E-commerce alimentaire : la croissance ne suffit plus

L’e-commerce (courses en ligne, livraison de repas) a reculé d’environ 67% en un an en dollars investis, et 87% depuis le pic de 2021. Le message est limpide : les investisseurs veulent des modèles profitables, pas seulement des volumes.

Dans l’agroalimentaire, cette leçon se traduit par une question brutale : combien vous coûte réellement chaque commande, chaque kilomètre, chaque retour, chaque rupture ? L’IA aide justement à répondre de façon opérationnelle via :

• prévision de la demande (moins de surstocks, moins de ruptures)
• optimisation de tournées (logistique plus sobre)
• pricing et promotions pilotés par la data (marges protégées)

Restaurant tech & retail tech : retour sur investissement immédiat ou rien

Les investissements dans les technologies pour la restauration et le retail ont chuté d’environ 71–72% sur un an (et 85% sur deux ans). Là encore, c’est une crise… mais surtout une sélection.

Ce qui passe le filtre en 2025 ? Les solutions qui font économiser dès les premiers mois :

• planification des équipes basée sur l’affluence prédite
• réduction du gaspillage en cuisine (vision par ordinateur, pesée intelligente)
• contrôle qualité automatisé (température, DLC, conformité)

L’IA n’est pas un gadget ici : c’est un outil de pilotage, au même titre qu’un tableau de bord financier.

Protéines alternatives : moins de storytelling, plus d’infrastructure

Les protéines alternatives ont perdu leur statut de “chouchou” automatique. Les financeurs veulent voir une voie crédible vers la rentabilité.

En revanche, un point est plus prometteur qu’il n’y paraît : l’intérêt pour les investissements “picks and shovels” (les pelles et les pioches). Autrement dit : tout ce qui rend l’industrie possible à grande échelle — intrants, bioprocédés, équipements, bioréacteurs, alternatives aux sérums de croissance.

C’est exactement le type de terrain où l’IA excelle : contrôle des procédés, jumeaux numériques, maintenance prédictive, optimisation énergétique.

Pourquoi l’IA est la réponse la plus « finançable » en période de contraction

Une technologie devient “finançable” quand elle coche trois cases : impact mesurable, déploiement réaliste, économie claire. L’IA appliquée aux systèmes alimentaires y arrive plus souvent que d’autres approches, parce qu’elle peut se greffer sur l’existant (capteurs, ERP, machines, images satellites) sans nécessiter de tout reconstruire.

1) L’IA réduit les coûts variables (et c’est ce que tout le monde cherche)

Dans une exploitation agricole ou une usine, une grande partie des coûts est variable : intrants, énergie, eau, maintenance, pertes.

Exemples concrets d’usages rentables :

• Irrigation intelligente : ajuster l’eau au besoin réel (météo + sol + stade de culture)
• Détection précoce de maladies via imagerie (drones, smartphone, caméra embarquée)
• Dosage d’engrais en agriculture de précision (cartes de vigueur, recommandations localisées)
• Maintenance prédictive sur lignes de conditionnement (moins d’arrêts non planifiés)

Quand un projet annonce « +X% de rendement » c’est bien. Quand il annonce « -Y% d’eau, -Z% d’engrais, -N heures d’arrêt machine », c’est souvent plus convaincant.

2) L’IA améliore la résilience (un mot devenu très concret)

Entre aléas climatiques, volatilité des prix et tensions logistiques, la résilience n’est plus un terme de conférence. C’est une exigence de gestion.

L’IA apporte de la résilience par :

• prévisions multi-scénarios (rendement, ravageurs, stress hydrique)
• détection d’anomalies (capteurs, images, qualité matière première)
• optimisation des plans de production (quand la qualité des lots varie)

Phrase à garder en tête : « L’IA ne supprime pas l’incertitude, elle évite de piloter à l’aveugle. »

3) L’IA rend la performance “auditable” (et ça rassure les financeurs)

Les investisseurs se méfient des promesses vagues. Une solution IA sérieuse met en place des métriques suivies, comparables, et répétables.

Dans l’agroalimentaire, ça veut dire :

• traçabilité des décisions (pourquoi tel ajustement ?)
• indicateurs avant/après (gaspillage, consommation énergie, rebut)
• protocoles de test en conditions réelles

C’est plus proche d’une démarche industrielle que d’une démo.

Comment une entreprise agri-food peut redevenir attractive aux investisseurs grâce à l’IA

La bonne stratégie n’est pas “mettre de l’IA partout”. C’est choisir 1 à 3 cas d’usage qui démontrent vite une valeur économique, puis étendre.

Une grille simple : valeur, données, déploiement

Avant de lancer un projet, j’aime utiliser ces trois questions :

1. Valeur : quel poste de coût ou de revenu impactez-vous, et de combien ?
2. Données : avez-vous déjà des données exploitables (capteurs, historiques, images, ERP) ?
3. Déploiement : qui utilise l’outil, sur quel périmètre, avec quel changement opérationnel ?

Si une de ces cases est floue, le projet risque de finir en POC éternel.

Les 5 cas d’usage IA “rentabilité d’abord” en agriculture et agroalimentaire

Voici ceux qui reviennent le plus souvent dans les projets qui tiennent en période de budgets serrés :

1. Prévision de rendement et planification (moins d’imprévus, meilleure contractualisation)
2. Détection des maladies/ravageurs (traitement plus ciblé, pertes réduites)
3. Optimisation énergie (froid industriel, vapeur, air comprimé)
4. Contrôle qualité par vision (moins de rebuts, moins de retours)
5. Prévision de la demande (production ajustée, baisse du gaspillage)

Un bon signe : quand les opérationnels disent “si on me coupe l’outil demain, je le sens tout de suite”.

Ce que les investisseurs attendent en 2025-2026

Le marché est plus exigeant, mais pas hostile. Il veut des preuves.

• Des unit economics propres (coût de déploiement, coût d’exploitation, gain net)
• Un cycle de vente réaliste (agri et industrie ne signent pas en 15 jours)
• Une stratégie data (qualité, gouvernance, sécurité)
• Une feuille de route produit alignée sur les contraintes terrain

Autrement dit : moins de discours, plus de mécanique.

Mini-FAQ (les questions qui reviennent le plus)

L’IA en agriculture, c’est réservé aux grandes exploitations ?

Non. La taille aide, mais l’accès via des outils mobiles, des coopératives, des conseillers, ou des modèles “à l’hectare / à l’usage” rend l’approche viable pour des structures plus petites. Le point critique, c’est la simplicité d’usage.

Est-ce que la baisse de financement va freiner l’innovation ?

Elle va freiner certains types d’innovation — surtout celles qui reposaient sur une croissance subventionnée. Mais elle accélère les solutions qui améliorent la productivité et la résilience. Le secteur se recentre sur l’essentiel.

Par où commencer quand on n’a pas une équipe data interne ?

Commencez par un cas d’usage avec des données déjà disponibles (historique de production, factures énergie, images, capteurs existants), fixez un objectif chiffré, et exigez un pilote court avec critères de succès clairs. Ensuite seulement, industrialisez.

Ce que cette baisse de financement change pour la série « IA dans l’agriculture »

Ce moment de marché (fin 2025) remet une vérité au centre : l’IA n’a de valeur que si elle s’ancre dans l’opérationnel. Dans l’agriculture de précision, la surveillance des cultures, l’optimisation des rendements ou la sécurité alimentaire, l’outil gagnant est celui qui transforme des données en décisions quotidiennes.

Si vous êtes une entreprise agri-food, une coopérative, une startup ou un industriel, la prochaine étape est assez directe : choisir un problème coûteux, mesurer un avant/après, puis étendre. La contraction des financements n’est pas un mur ; c’est un filtre. Et les projets IA bien cadrés passent ce filtre.

La question à se poser pour 2026 n’est pas “faut-il de l’IA ?” mais “quel poste de coût ou quel risque opérationnel vais-je réduire dès ce trimestre ?”