IA au CES 2025 : la cuisine annonce l’usine agroalimentaire

En janvier, le CES met en vitrine ce que beaucoup de filières vivront à grande échelle 12 à 36 mois plus tard. Le preview « Food Tech » du CES 2025 le confirme : l’IA n’est plus un “plus” dans la cuisine, c’est le moteur qui orchestre capteurs, automatisation et personnalisation. Et pour l’agriculture et l’agroalimentaire, le signal est limpide : la “cuisine du futur” et la “ferme du futur” utilisent les mêmes briques technologiques.

Je vois souvent des entreprises agro se tromper de combat : elles scrutent le gadget, alors que l’enjeu est l’architecture. Derrière un robot barista, un four intelligent ou une cuillère qui modifie la perception du sel, il y a toujours la même promesse industrielle : réduire la variabilité, sécuriser la qualité, et transformer des gestes experts en processus reproductibles. C’est exactement ce que cherchent les acteurs du “farm-to-fork” en 2025.

Ce que le CES 2025 dit vraiment sur l’IA “du champ à l’assiette”

La tendance centrale, c’est la fermeture de la boucle de contrôle : mesurer → interpréter → agir → vérifier. Dans l’agriculture de précision, on parle de capteurs, d’imagerie, de recommandations d’irrigation. Dans la cuisine connectée, c’est la même logique appliquée à la cuisson, au goût, aux stocks ou à l’hygiène.

Au CES 2025, on voit 4 “briques” se généraliser :

• Capteurs et perception (caméras, thermiques, poids, 3D, qualité d’air/eau) pour objectiver le réel.
• IA de décision (vision, modèles prédictifs, moteurs de recommandations) pour réduire l’incertitude.
• Automatisation (robots, actionneurs, réglages automatiques) pour exécuter de manière constante.
• Traçabilité opérationnelle (journal d’événements, inventaire, profils de recettes, contrôle qualité) pour industrialiser.

Phrase à retenir : l’IA utile n’est pas celle qui “conseille”, c’est celle qui “pilote” avec preuve de résultat.

Pour les acteurs agricoles et agroalimentaires, ce prisme est précieux : il aide à trier ce qui est “démonstration CES” de ce qui devient une vraie capacité d’usine.

Robots alimentaires : de l’assistant de cuisine à la standardisation industrielle

La robotique présentée au CES 2025 illustre un point clé : automatiser n’a de valeur que si l’on maîtrise la variabilité (matières premières, gestes, timing, environnement). C’est exactement la bataille de l’agro : farine qui change, humidité, calibres, température, etc.

Automatiser les gestes répétables (et mesurables)

Un robot qui prépare des pains plats (roti/tortilla/chapati/dosa) met en avant des fonctions très “industrie” : dosage, mélange, pétrissage, cuisson, sécurité, détection d’anomalies. Ce n’est pas qu’un appareil domestique : c’est un prototype de micro-ligne.

Transposé à l’agroalimentaire, cela ressemble à :

• des postes automatisés de façonnage/cuisson avec capteurs de température et d’humidité,
• une réduction des rebuts par détection précoce (pâte trop sèche, cuisson non conforme),
• une qualité homogène sur plusieurs sites grâce à des “profils” de production.

Le robot barista : un cas d’école du “savoir-faire capturé”

Les robots baristas pilotés par vision et apprentissage profond mettent en avant une idée très actionnable : capturer le geste d’un expert pour le rendre scalable. Quand une entreprise annonce avoir servi plus de 500 000 cafés et être passée d’environ 100 000 $ de revenus (2021) à 1,8 M$ (2023), le sujet n’est pas le latte art. Le sujet, c’est :

• la capacité (débit, répétabilité),
• la formation (moins de dépendance à la main-d’œuvre experte),
• la data (temps de cycle, erreurs, préférences clients).

Dans l’agro, c’est l’équivalent de l’IA qui standardise le tri, le calibrage, la découpe, le dosage, le contrôle visuel. La valeur vient de la constance mesurée, pas du spectacle.

Capteurs “goût & santé” : quand la qualité devient mesurable (donc optimisable)

La nouveauté marquante, c’est l’arrivée de dispositifs qui s’attaquent à des variables longtemps “molles” : perception du sel, nutrition personnalisée, toxicité des composés. Le point commun : rendre le goût et la santé quantifiables.

Réduction du sel : un signal fort pour les industriels

Une cuillère qui amplifie la sensation de salé via un micro-courant n’est pas qu’une curiosité. Elle met en lumière une priorité 2025 : réduire le sodium sans perdre l’acceptabilité sensorielle.

Pour l’industrie agroalimentaire, cela se traduit par des chantiers très concrets :

• reformulation (sels de substitution, arômes, texturants),
• tests consommateurs accélérés,
• pilotage qualité “sensoriel + chimique”.

Mon avis : la prochaine étape crédible n’est pas l’ustensile lui-même, mais l’IA qui corrèle formulation → perception → intention d’achat, et qui raccourcit les cycles R&D.

“Organ-on-chip” : accélérer l’évaluation toxicologique

Les plateformes de type organ-on-a-chip appliquées à des composés alimentaires signalent une évolution structurante : tester plus vite, plus tôt, et plus finement l’effet potentiel de substances sur des tissus humains simulés.

Dans un contexte européen où la conformité, la sécurité et la transparence sont devenues des différenciateurs, ces approches peuvent :

• réduire le temps entre découverte et décision,
• prioriser les essais,
• documenter la sécurité d’ingrédients (arômes, additifs, résidus, contaminants).

Le lien avec l’agriculture est direct : plus on suit le champ (intrants, traitements, conditions), plus on sait quels risques tester en aval.

Fours intelligents et cuisine connectée : la “boucle fermée” appliquée à la production

Les fours et systèmes de cuisson intelligents présentés au CES 2025 ont un point commun : ils cherchent à enlever l’incertitude de la cuisson grâce à des capteurs (thermiques, poids, dimensions) et des algorithmes.

De la cuisson assistée à la cuisson pilotée

Un système qui combine données thermiques, poids et dimensions pour contrôler la cuisson vise un objectif industriel : zéro surveillance humaine tout en maintenant une qualité constante. Dans la restauration comme dans l’agroalimentaire, c’est un levier sur :

• la productivité (moins de “surveillance”),
• la sécurité alimentaire (process maîtrisé),
• la standardisation multi-sites.

En 2025, on voit aussi l’IA remonter plus haut dans l’organisation : frigos avec caméras pour identifier les produits, suggérer des recettes, suivre des dates. Pour l’agro et la distribution, c’est l’écho d’un sujet majeur : la réduction du gaspillage par inventaire intelligent.

Ce que ça inspire côté agro : “recettes” et “profils” deviennent des actifs

Quand un appareil propose des profils d’extraction de café partageables ou des programmes de cuisson, cela ressemble à un détail… mais c’est un modèle mental puissant : la recette n’est plus un document, c’est un logiciel versionné.

Dans l’agroalimentaire, c’est exactement ce qui permet :

• de déployer un nouveau produit sur plusieurs lignes,
• d’auditer la conformité d’un process,
• d’améliorer en continu via retours terrain.

La question stratégique à se poser : vos paramètres de production sont-ils “codés”, traçables et comparables d’un site à l’autre ? Si la réponse est non, l’IA aura du mal à produire un ROI.

Du CES au terrain : 5 applications concrètes pour l’agriculture et l’agroalimentaire

Les objets du CES servent de “miniatures” de ce que l’on peut déployer à grande échelle. Voici 5 applications directement transposables pour générer de la valeur dans la chaîne agroalimentaire.

1. Contrôle qualité par vision : comme les robots baristas utilisent la caméra pour ajuster et reproduire, l’agro peut généraliser la vision pour défauts, calibrage, maturité, étiquetage.
2. Détection d’anomalies en temps réel : pénurie/rupture, surchauffe, dérive process. Le même principe qu’un appareil qui s’arrête automatiquement quand quelque chose cloche.
3. Optimisation énergétique : des machines plus sobres (ex. nouvelles architectures d’extraction) rappellent que l’IA sert aussi à piloter l’énergie (chauffe, froid, vapeur, air comprimé).
4. Réduction du gaspillage et gestion de stock : inventaires automatisés, DLC, rotation, prévisions de consommation.
5. Personnalisation à la demande : recommandations nutritionnelles, profils de goût, adaptation de portions. Dans l’agro, cela ouvre la voie à des gammes plus modulaires (ex. teneur en sel/sucre, enrichissements).

Snippet utile : Tout projet IA agro gagnant coche trois cases : donnée fiable, action possible, mesure d’impact.

FAQ terrain (les questions qu’on me pose le plus)

Est-ce que l’IA en cuisine est vraiment pertinente pour l’agriculture ? Oui, parce que les deux domaines partagent la même difficulté : des matières vivantes, variables, et des attentes de qualité strictes. Les solutions “cuisine” montrent comment fermer la boucle mesure→action.

Par quoi démarrer si on veut un projet IA agroalimentaire en 2025 ? Commencez par un poste où la variabilité coûte cher : tri/contrôle qualité, cuisson/pasteurisation, inventaire et gaspillage. Ce sont les zones où le ROI est le plus lisible.

Quel est le piège classique ? Mettre l’IA avant le process. Si les paramètres de production ne sont pas standardisés et instrumentés, l’IA ne “compense” pas le chaos : elle l’automatise.

Ce que je retiens pour 2025 : moins de gadgets, plus de systèmes

Le CES 2025 montre une direction claire : l’IA devient une couche d’orchestration au-dessus d’une cuisine (ou d’une usine) remplie de capteurs et d’actionneurs. Et l’agriculture de précision suit la même trajectoire : capter, décider, agir, prouver.

Si vous travaillez dans l’agriculture ou l’agroalimentaire, la bonne lecture n’est pas “quel appareil est sympa ?”. C’est : quelles capacités opérationnelles ces produits rendent banales (contrôle en boucle fermée, standardisation, inventaire intelligent, traçabilité fine).

Pour la suite de notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, je vous propose un angle très concret : choisir un maillon (champ, collecte, transformation, distribution) et identifier une boucle mesure→action à fermer en 90 jours. À votre avis, dans votre chaîne de valeur, où la variabilité vous coûte le plus cher aujourd’hui : la matière, l’énergie, la main-d’œuvre… ou la qualité ?