IA agroalimentaire : leçons concrètes du CES Food Tech

En 2023, le CES a envoyé un signal clair : la food tech n’est plus un “coin sympa” au fond d’un salon grand public. Elle s’organise, se cartographie, se finance — et, surtout, l’IA devient l’ossature discrète de beaucoup d’innovations, de la parcelle au rayon. Deux ans plus tard, fin 2025, ce signal est encore plus lisible : volatilité des prix, pression sur l’eau, attentes de traçabilité, et impératifs de productivité… tout pousse le secteur à automatiser et à décider plus vite.

Ce qui m’intéresse dans la “CES 2023 Food Tech Review” (un rapport structuré par catégories, descriptions courtes, analyses et vidéos) n’est pas seulement la liste de startups. C’est la méthode implicite : classer les innovations par usage (agtech, robotique, kitchen tech, etc.) et comprendre comment chacune transforme une étape du système alimentaire. C’est exactement l’approche la plus utile quand on parle d’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire : partir des problèmes terrain, puis remonter vers les données, les modèles, et le ROI.

Ce que le CES révèle vraiment sur l’IA en agriculture

Réponse directe : le CES montre que l’IA se banalise dans l’agri-food, mais qu’elle n’a de valeur que si elle est “adossée” à un capteur, un robot ou un flux opérationnel. Les annonces les plus crédibles ne sont pas celles qui promettent “de l’IA partout”, mais celles qui relient une décision algorithmique à une action mesurable : irriguer, trier, planifier, contrôler, prédire.

Le rapport du CES 2023 tel que présenté par The Spoon insiste sur des catégories très larges (agtech, robotics, kitchen tech…). Cette pluralité compte : les gains de performance se déplacent. Parfois, optimiser la cuisson ou la préparation en usine fait gagner plus de marge que d’ajouter un capteur au champ. Et parfois, c’est l’inverse.

Une cartographie qui dit beaucoup

Le fait que des partenaires aient “mappé” les exposants (avec un document qui classe les acteurs) est plus qu’un exercice graphique. Une cartographie rend visible un point clé : l’IA en agroalimentaire n’est pas un bloc, c’est une chaîne.

• En amont : observation (imagerie, météo, capteurs sol/plante)
• Au milieu : décision (modèles, optimisation, planification)
• En aval : action (robots, lignes automatisées, contrôle qualité)

Quand une solution ne couvre qu’un maillon, elle doit s’intégrer parfaitement au reste. Sinon, elle finit en POC permanent.

Trois tendances IA “de la ferme à l’assiette” (et ce qu’elles valent)

Réponse directe : trois tendances dominent quand on lit le CES 2023 avec une grille IA : l’agriculture de précision, l’automatisation robotique, et l’optimisation des opérations (usine, cuisine, supply). Chacune a des promesses… et des pièges.

1) Agriculture de précision : l’IA utile est celle qui réduit l’incertitude

L’agriculture de précision est souvent vendue comme “plus de données”. La réalité : plus de données ne sert à rien si ça ne réduit pas une décision à risque. Fin 2025, les agriculteurs et coopératives attendent surtout :

• une meilleure fenêtre d’intervention (traitement, irrigation, fertilisation)
• une hiérarchisation des parcelles à visiter
• des alertes fiables (pas 20 notifications/jour)

Ce que le CES met en lumière (via la présence forte de l’agtech dans les catégories) c’est l’idée suivante : l’IA devient une “couche de tri”. Elle filtre le bruit, met en avant l’anomalie, et aide à décider sans immobiliser une équipe.

Phrase à retenir : En agriculture, un bon modèle ne “prédit” pas seulement : il priorise.

2) Robotique alimentaire : l’IA comme pilote de gestes répétables

La robotique côté food (usines, cuisines, préparation) est un pont naturel vers l’IA : vision par ordinateur, planification de trajectoires, détection d’erreurs, adaptation à la variabilité des produits.

Le CES est un bon baromètre ici, car les robots y sont visibles : ils doivent fonctionner devant du monde, dans des conditions imparfaites. Cette contrainte est saine. Elle révèle une vérité simple : le défi n’est pas la démo, c’est la cadence et l’hygiène, 8 heures par jour, 5 jours par semaine.

Concrètement, l’IA apporte de la valeur quand :

• la vision reconnaît des formes irrégulières (fruits, morceaux, portions)
• le robot s’adapte à des variations de taille, de texture, de position
• le système détecte une non-conformité avant qu’elle ne devienne un lot perdu

Mais j’ai aussi vu (et vous aussi, probablement) des projets qui échouent pour une raison bête : l’intégration au process (nettoyage, maintenance, sécurité, formation). L’IA n’excuse pas une implantation mal pensée.

3) Optimisation des opérations : l’IA qui fait gagner du temps “invisible”

La “kitchen tech” et les outils d’exploitation (planification, prévision, gestion des stocks) semblent moins glamour que les robots. Pourtant, c’est souvent là que l’IA produit des gains rapides.

Pourquoi ? Parce que les entreprises ont déjà des données : ventes, commandes, niveaux de stock, non-conformités, temps de cycle. L’IA sert alors à :

1. Prévoir la demande à un niveau fin (jour/heure, canal, météo, événements)
2. Réduire le gaspillage en ajustant production et approvisionnement
3. Optimiser les plannings (humains + machines)

C’est aussi un terrain idéal pour démarrer un programme IA en agroalimentaire : investissement matériel limité, ROI mesurable, adoption plus rapide.

Comment évaluer une solution IA repérée sur un salon (sans se faire avoir)

Réponse directe : une solution IA crédible se juge sur la qualité des données, la robustesse en conditions réelles, et la capacité à s’intégrer dans vos flux. Les salons donnent des idées. Votre job, ensuite, c’est de faire le tri.

Voici une grille pratique que j’utilise (et qui marche autant pour l’agtech que pour la robotique et le logiciel).

Les 7 questions qui séparent la démo du déploiement

1. Quel est le KPI principal ? (rendement, pertes, main-d’œuvre, énergie, eau, non-qualité)
2. Quelle décision est automatisée ou accélérée ? Si ce n’est pas clair, le ROI le sera encore moins.
3. Quelles données d’entrée ? Capteurs, images, ERP, météo… et avec quelle fréquence.
4. Qui “possède” la donnée et le modèle ? (contrats, réversibilité, portabilité)
5. Quel plan de déploiement en 90 jours ? Pas en 18 mois.
6. Quelles limites connues ? Variétés, saisons, conditions lumière, nettoyage, dérive des capteurs.
7. Quel coût total ? Matériel, abonnement, intégration, maintenance, formation.

Une règle simple : si le fournisseur ne sait pas décrire l’échec, il ne saura pas gérer la production.

De CES 2023 à 2026 : ce qui va compter dans l’IA agroalimentaire

Réponse directe : la prochaine étape n’est pas “plus d’IA”, c’est de l’IA plus sobre, mieux intégrée, et auditée. Fin 2025, on voit clairement trois exigences monter chez les industriels, coopératives et acteurs du retail.

IA frugale : moins de capteurs, mieux utilisés

L’obsession “tout instrumenter” s’essouffle. Les projets gagnants combinent souvent :

• un nombre limité de signaux fiables
• des modèles simples mais robustes
• des règles métier explicites

Le résultat : moins de pannes, moins de coûts cachés, et une adoption plus naturelle.

IA intégrée : le vrai produit, c’est le workflow

Une solution n’est pas “un modèle”. C’est un workflow : collecte → contrôle qualité → décision → action → traçabilité. C’est là que beaucoup d’initiatives se cassent les dents.

Si vous êtes côté exploitation, visez des solutions qui :

• s’installent sans interrompre la production
• donnent un mode dégradé clair (quand le modèle doute)
• s’intègrent aux outils existants (MES/ERP/WMS) via des interfaces propres

IA responsable : traçabilité, conformité, explicabilité

Les filières alimentaires vivent avec des audits. L’IA doit donc laisser des traces : pourquoi cette alerte ? pourquoi ce tri ? pourquoi cette prévision ? L’objectif n’est pas de “tout expliquer mathématiquement”, mais de rendre la décision auditable.

Passer de l’inspiration à un projet IA qui génère des leads (et du ROI)

Réponse directe : pour transformer une veille type CES en résultats, il faut cadrer un cas d’usage, un périmètre pilote, et une métrique financière. C’est la différence entre “on a vu des choses” et “on a gagné de l’argent”.

Voici un plan concret (adapté aux PME agroalimentaires comme aux groupes) :

1. Choisir un cas d’usage à impact (gaspillage, énergie, contrôle qualité, planification)
2. Définir une ligne de base sur 4 à 6 semaines (vos chiffres actuels)
3. Piloter sur un site ou une culture, avec un sponsor opérationnel nommé
4. Mesurer chaque semaine : économies, temps gagné, stabilité, incidents
5. Décider “go/no-go” avec une règle simple (ex. retour sur 12 mois max)

Si vous travaillez côté offre (éditeur, intégrateur, équipementier), c’est aussi une excellente mécanique de génération de leads : un diagnostic court, des indicateurs comparables, et une proposition pilote nette.

La suite logique de notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est précisément ça : passer des tendances aux déploiements. Les salons donnent le souffle. Les projets bien cadrés donnent les résultats.

On arrive à un moment intéressant : en 2026, les acteurs qui gagneront ne seront pas ceux qui parlent le plus d’IA, mais ceux qui savent répondre à une question très terre-à-terre : quelle décision avez-vous rendu plus fiable, et combien ça rapporte ?