IA et systèmes alimentaires : leçons d’un expert Google

En 2025, la question n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle va s’installer dans l’agriculture et l’agroalimentaire, mais où elle crée déjà de la valeur — et à quelles conditions. Le plus intéressant, c’est que les avancées les plus utiles ne viennent pas toujours de robots spectaculaires dans les champs. Elles viennent souvent d’un geste plus discret : mieux voir, mieux mesurer, mieux décider.

C’est exactement le fil conducteur d’un échange récent autour d’Evan Rapoport, chercheur ayant piloté des équipes en IA (notamment sur des sujets de biodiversité) et impliqué dans des projets appliquant la vision par ordinateur à l’aquaculture. Son message, tel que je le lis, est limpide : l’IA devient un outil d’observation et d’orchestration des systèmes alimentaires — et les modèles génératifs accélèrent la diffusion, parfois plus vite que les cycles d’investissement habituels du secteur.

Dans cette édition de notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », je propose une lecture “terrain” : ce que ces idées changent concrètement pour une coopérative, un industriel, un acteur de l’aquaculture, ou une marque agroalimentaire qui veut sécuriser ses approvisionnements et réduire le gaspillage.

Ce que l’IA change vraiment : voir le vivant, pas seulement le rendement

Réponse directe : l’IA sert d’abord à transformer des signaux faibles (images, sons, données capteurs) en décisions opérationnelles. Dans l’agriculture de précision, on parle souvent d’optimisation des rendements. En pratique, la valeur la plus robuste est ailleurs : la capacité à détecter tôt, expliquer et agir.

L’approche défendue par des profils comme Rapoport (IA + biodiversité + systèmes) met le doigt sur un point que beaucoup d’entreprises sous-estiment : un système alimentaire, c’est un système dynamique. Le climat, les ravageurs, la qualité de l’eau, la logistique, la demande… tout bouge en même temps. L’IA devient pertinente quand elle :

• repère des dérives avant qu’elles ne coûtent cher (maladies, stress hydrique, rupture de chaîne du froid) ;
• quantifie ce qui était “à l’œil” (hétérogénéité parcellaire, comportement animal, qualité matière première) ;
• propose des actions à coût marginal faible (réglage, tri, planification, alerte).

De la “data” à la décision : la promesse (et la difficulté)

La plupart des projets échouent pour une raison simple : on collecte des données sans décider ce qu’on veut en faire. L’IA n’est pas un objectif. C’est un moyen.

Un cadrage efficace, que j’utilise souvent, consiste à formuler le cas d’usage en une phrase du type :

« Quand X arrive, je veux le détecter en Y minutes/heures/jours, avec Z% de fiabilité, pour déclencher l’action A. »

C’est cette logique “détection → action → mesure d’impact” qui rend l’IA rentable.

Aquaculture et vision par ordinateur : le cas d’école qui parle à toute l’agro

Réponse directe : l’aquaculture illustre parfaitement comment la vision par ordinateur réduit le gaspillage et améliore le bien-être, en automatisant l’observation. Le projet évoqué (vision par ordinateur appliquée aux élevages aquacoles) est un bon miroir de ce qui se passe dans les élevages terrestres et même dans les cultures.

Pourquoi c’est un cas d’école ? Parce que l’aquaculture cumule trois contraintes très “IA-friendly” :

1. Une variabilité forte et rapide (température, oxygène dissous, qualité de l’eau).
2. Un besoin d’observation continue (comportements, densité, appétit, stress).
3. Un coût élevé de l’erreur (sur-alimentation = gaspillage + pollution ; sous-alimentation = croissance ralentie).

Ce que la vision par ordinateur peut suivre (au-delà du “compter des poissons”)

En transposant les principes à l’agriculture et à l’agroalimentaire, on retrouve des fonctions très concrètes :

• Estimation de biomasse / calibre : utile en pisciculture, mais aussi en élevage (croissance) ou en fruits et légumes (calibre à la récolte).
• Détection d’anomalies comportementales : en aquaculture (stress), en élevage (boiteries), en serre (signes de maladies).
• Optimisation de l’alimentation : en élevage comme en aquaculture, l’IA peut réduire la dérive “un peu trop, au cas où”.

Ce point est central pour la sécurité alimentaire : une grande partie des pertes vient d’ajustements tardifs. L’IA n’empêche pas l’aléa, mais elle réduit la durée pendant laquelle on le subit.

Une leçon transférable : l’IA gagne quand elle se greffe au flux de travail

L’erreur classique : installer une solution qui oblige l’opérateur à ouvrir un nouvel outil, créer un compte, apprendre une interface, exporter un CSV… Résultat : l’outil “marche”, mais personne ne l’utilise.

Un design gagnant, surtout en production :

• alertes simples (mobile / tableau d’atelier) ;
• seuils modifiables par les équipes ;
• preuve visuelle (image, séquence, justification) ;
• un bouton “action effectuée” pour fermer la boucle.

IA générative : l’impact sera plus rapide qu’on ne le croit (mais pas où on l’attend)

Réponse directe : l’IA générative accélère l’adoption car elle abaisse les barrières d’accès aux données et aux outils, surtout côté opérations et qualité. Beaucoup pensent “IA générative = marketing et recettes”. C’est vrai… mais ce n’est pas le plus utile.

Dans l’agriculture et l’agroalimentaire, les usages à retour sur investissement rapide se situent souvent dans l’exécution : documentation, conformité, maintenance, qualité.

5 usages concrets (et réalistes) en 2025–2026

1. Assistant de procédure (SOP) pour atelier et exploitation

   • Transformer des procédures en check-lists interactives.
   • Répondre “quoi faire maintenant” selon la situation.

2. Support qualité & traçabilité

   • Synthèse d’écarts, rédaction de comptes rendus d’audit.
   • Recherche “intelligente” dans les historiques de lots.

3. Maintenance prédictive… mais surtout maintenance “augmentée”

   • Aide au diagnostic à partir de symptômes, photos, journaux machine.
   • Suggestion de pièces/étapes, sans immobiliser un expert.

4. Planification et scénarios d’approvisionnement

   • Résumer des risques (matières premières, transport).
   • Proposer des plans B et C avec contraintes (prix, délais, qualité).

5. Formation accélérée des nouveaux entrants

   • Micro-modules contextualisés (poste, machine, produit).
   • Q&R sur les incidents fréquents.

Mon avis : la première victoire de l’IA générative dans l’agro, ce sera le temps gagné et la réduction des erreurs humaines “bêtes”, pas une automatisation totale.

Les garde-fous indispensables

Le secteur agroalimentaire n’a pas le droit à l’à-peu-près. Trois règles simples évitent 80% des problèmes :

• Pas de génération “libre” sur des sujets critiques (HACCP, allergènes, sécurité machine) : il faut un mode contraint, avec sources internes validées.
• Traçabilité des réponses : “d’où vient cette instruction ?” doit être visible.
• Validation humaine explicite : l’IA propose, l’opérateur dispose.

Méthode : comment démarrer un projet IA qui génère des résultats

Réponse directe : commencez par un cas d’usage mesurable, une donnée disponible et une intégration simple, puis industrialisez. L’IA en agriculture de précision et en agroalimentaire souffre d’un travers : on vise trop large, trop vite.

Un plan en 30–60–90 jours (pragmatique)

Jours 0–30 : cadrage et choix du “bon” problème

• Choisir un seul indicateur business : déchets, arrêts ligne, pertes de rendement, consommation d’aliment, non-qualité.
• Définir le niveau de preuve attendu (ex. réduire de 5% en 8 semaines).

Jours 31–60 : preuve terrain

• Un pilote sur un site, une ligne, un bassin, une parcelle.
• Mesure avant/après, même imparfaite, mais honnête.

Jours 61–90 : passage à l’échelle

• Intégration au quotidien (alertes, rituels, reporting).
• Formation courte, “par gestes”, pas par slides.

Les questions que vos équipes vont poser (et qu’il vaut mieux anticiper)

• Qui est responsable si l’IA se trompe ? Réponse recommandée : l’IA n’exécute pas. Elle assiste. La responsabilité reste dans le processus.

• Quel niveau de précision faut-il ? Souvent moins qu’on ne croit. Une alerte à 85–90% utile au bon moment vaut mieux qu’un modèle à 97% jamais utilisé.

• Faut-il tout capter pour commencer ? Non. Un bon projet démarre avec un capteur, une caméra, ou une source existante (ERP/MES) et une boucle d’action.

Pourquoi cette discussion compte pour la sécurité alimentaire (et vos marges)

Réponse directe : l’IA améliore la résilience en réduisant les pertes, en stabilisant la qualité et en rendant les systèmes plus observables. Quand on parle de sécurité alimentaire, on pense “production”. Mais l’équation est plus large : produire, oui — et perdre moins.

Les systèmes alimentaires modernes ont deux fragilités :

• des marges fines (le moindre écart coûte vite très cher) ;
• une complexité élevée (plus de variables que ce que l’humain peut surveiller en continu).

L’IA, notamment via la vision par ordinateur et l’assistance générative, apporte un avantage simple : elle rend visible ce qui ne l’était pas, et actionnable ce qui restait théorique.

Pour notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », je retiens une idée forte : les gagnants ne seront pas ceux qui “font de l’IA”, mais ceux qui instrumentent leurs décisions — du champ à l’usine, de l’élevage au rayon.

Si vous deviez choisir un seul point de départ dès ce trimestre, je prendrais celui-ci : un endroit où vous perdez de l’argent de façon répétable, et où une alerte ou une recommandation peut changer le résultat dès demain. Une fois cette première boucle maîtrisée, le reste devient beaucoup plus simple.

Et vous, dans votre chaîne de valeur, quel est le “signal faible” que vous aimeriez enfin capter : qualité matière, santé du vivant, gaspillage, énergie, ou planification ?