IA agroalimentaire : vaincre le « cold start » en R&D

En R&D agroalimentaire, le vrai frein à l’IA n’est pas l’algorithme. C’est le vide de données. Beaucoup d’équipes découvrent trop tard que leurs idées sont bonnes, mais que leur matière première numérique ne tient pas la route : pas de mesures comparables, pas de référentiel sensoriel, pas de lien clair entre ingrédients, procédés et résultat.

L’histoire d’Oliver Zahn (Climax Foods) illustre une réponse très pragmatique à ce problème dit du « cold start » : quand un modèle d’apprentissage automatique démarre « à froid » faute de données de base. En quelques années, son équipe a réussi à produire des fromages végétaux (brie, bleu, feta, chèvre) qui visent une expérience proche du laitier, non pas en cherchant des équivalents parfaits au microscope… mais en apprenant les fonctions à reproduire (fondant, étirement, arômes, texture).

Ce sujet dépasse largement le fromage végétal. Dans notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est un cas d’école : comment créer un socle de données utile quand on innove, que l’on manque d’historique, et que l’on veut tout de même aller vite vers le marché — tout en répondant aux enjeux de durabilité et de sécurité alimentaire.

Le « cold start » en IA : le problème est moins technique que méthodologique

Le cold start n’est pas réservé aux recommandations de films ou de produits. En agroalimentaire, il se manifeste dès qu’on demande à l’IA de suggérer un ingrédient, une formulation ou un paramètre process… alors que l’entreprise ne dispose pas d’un historique fiable.

Concrètement, le cold start ressemble à ça :

• des essais de formulation non standardisés (impossible de comparer deux tests)
• des mesures incomplètes (pH, activité de l’eau, rhéologie, analyses volatiles, etc.)
• des retours sensoriels non structurés (« bon », « pas bon ») et non reliés aux analyses
• des données « silo » entre labo, production pilote et équipe qualité

Mon avis : la plupart des projets IA échouent ici. Pas parce que le modèle est mauvais, mais parce qu’on n’a jamais défini une langue commune entre la science des aliments, la sensorialité et la donnée.

Pourquoi le cold start est si fréquent en agroalimentaire

L’agro est un univers de variabilité : matières premières vivantes, saisonnalité, lots, terroirs, procédés, conditions de stockage. Or l’IA a besoin d’un minimum de stabilité dans les mesures pour apprendre.

Ajoutez à ça une réalité business : historiquement, il y avait peu d’incitation à créer des bases de données profondes sur ce qui fait « fonctionner » un produit animal (melt, stretch, sizzle, notes aromatiques). Tant que le lait et les fromages existaient en abondance, on n’avait pas besoin de décortiquer scientifiquement chaque attribut pour le reproduire.

La stratégie de Climax Foods : commencer par comprendre l’animal (pour mieux l’imiter)

L’idée la plus utile de l’approche de Zahn est contre-intuitive : au lieu de commencer par tout mesurer sur les plantes, ils ont d’abord “interrogé” les produits animaux.

Ça répond à une question simple : à quoi doit ressembler la cible ? Si vous voulez fabriquer un brie végétal crédible, vous devez savoir précisément ce que signifie « crédible » : profil d’arômes, sensation en bouche, comportement à chaud, cinétique de fonte, perception salée/acide, etc.

Une IA ne peut pas optimiser ce que vous ne savez pas décrire.

Construire des “labels” sensoriels et fonctionnels

Le passage clé, c’est la création de labels (étiquettes) utilisables par le machine learning : des descripteurs mesurables qui caractérisent un produit.

Exemples de labels (selon les objectifs) :

• fonctionnels : élasticité, cohésion, viscosité, tenue à la coupe, capacité d’émulsification
• thermiques : température de fusion, comportement à la cuisson, brunissement
• sensoriels : intensité aromatique, notes (lactique, beurré, animal), persistance
• nutritionnels : teneur en protéines, lipides, acides gras, sodium

Ce n’est pas glamour, mais c’est le socle. Sans ces labels, vos essais de recette restent du « trial and error ».

Ne pas chercher l’identique, chercher le “même effet”

Autre point fort : arrêter de chercher des ingrédients végétaux “identiques” chimiquement à ceux d’origine animale. En formulation, deux structures différentes peuvent produire une sensation très proche.

Autrement dit, l’IA n’a pas besoin de trouver la protéine végétale qui copie une caséine. Elle peut trouver une combinaison d’ingrédients qui recrée la même fonctionnalité (fondant, étirement, onctuosité) via d’autres mécanismes.

C’est exactement le type de problème où le machine learning brille : explorer un espace combinatoire immense, là où un labo humain serait limité par le temps et le budget.

Du fromage végétal à l’IA agricole : même logique, mêmes obstacles

Ce cas « food tech » rejoint directement l’IA en agriculture de précision. Dans les champs aussi, on se heurte au cold start : nouvelle culture, nouvelle parcelle, nouveau capteur, nouvelle pratique agronomique… et pas d’historique.

Pont 1 — L’étiquetage : du goût… au rendement et à la qualité

En agriculture, les labels utiles ne sont pas « fondant/étirable », mais le principe est identique :

• rendement par zone intra-parcellaire
• stress hydrique, indice foliaire, pression maladie
• qualité (protéines, calibrage, taux de sucre)
• variables de conduite (densité, date de semis, irrigation, fertilisation)

Sans labels fiables, l’IA reste décorative : cartes jolies, décisions faibles.

Pont 2 — La constitution d’un “référentiel cible”

Climax a défini une cible (le comportement d’un fromage laitier) avant d’explorer les plantes. En agri, la cible peut être :

• réduire de 20% l’azote sans perdre de rendement
• stabiliser la qualité malgré des étés plus chauds
• détecter plus tôt une maladie pour limiter les traitements

Si l’objectif n’est pas quantifié, le modèle optimise… au hasard.

Pont 3 — La durabilité comme moteur de données

La motivation à instrumenter et mesurer s’accélère quand la durabilité devient un enjeu économique : eau, énergie, intrants, émissions, traçabilité. C’est ce qui a créé, côté aliments, une raison business de comprendre finement les produits animaux pour les reproduire.

Je vois la même dynamique en 2025 : les filières qui investissent dans des référentiels (sol, climat, pratiques, qualité) prennent de l’avance, parce qu’elles transforment des contraintes en données d’apprentissage.

Comment “démarrer” une IA quand on n’a pas de données : un plan concret en 5 étapes

Voici ce qui marche, même dans une PME agroalimentaire ou une coopérative agricole qui n’a pas 10 ans d’historique propre.

1) Définir 10–20 variables “non négociables”

Commencez petit mais strict : quelques mesures standardisées, toujours prises de la même façon.

• Agro : humidité du sol, NDVI/indices, rendement, dates d’intervention, météo locale
• Agroalimentaire : pH, aw, texture instrumentale, profil sensoriel simple, paramètres process

Le secret n’est pas d’avoir beaucoup de données, c’est d’avoir des données comparables.

2) Créer un référentiel cible (le “produit idéal”)

Climax a « mesuré » l’animal pour définir la cible. Faites pareil :

• décrivez la cible avec des métriques
• acceptez une cible par segment (ex. fromage à tartiner vs fromage à gratiner)
• fixez des seuils : acceptable / bon / excellent

3) Démarrer par une base externe… mais l’adapter

En cold start, les données publiques ou partenaires peuvent amorcer la pompe (variétés, itinéraires techniques, bases ingrédients, essais interprofessionnels). Mais la valeur vient de l’adaptation locale : vos sols, vos lots, votre process.

4) Boucler “labo ↔ terrain ↔ production”

L’IA progresse quand vous fermez la boucle : hypothèse → essai → mesure → apprentissage → nouvel essai.

Une cadence réaliste :

• agro : cycles hebdomadaires (imagerie/observations) + bilans mensuels
• agroalimentaire : cycles d’essais courts (pilote) + validations qualité

5) Mesurer aussi les échecs (c’est là que le modèle apprend)

Beaucoup d’organisations n’archivent que les essais « réussis ». C’est une erreur coûteuse.

Les “ratés” sont des données de bordure : ils aident le modèle à comprendre ce qui casse une texture, déclenche une instabilité, ou fait chuter la qualité.

Questions fréquentes (et réponses directes)

Une IA peut-elle vraiment trouver des combinaisons “non intuitives” ?

Oui, parce qu’elle explore des milliers de configurations là où une équipe humaine en testera quelques dizaines. L’intérêt est maximal quand l’espace de recherche est combinatoire (ingrédients, paramètres process, pratiques agronomiques).

Faut-il forcément des années de données pour avoir un résultat ?

Non, si vous commencez par un problème étroit et des mesures strictes. Climax montre qu’une approche bien cadrée peut produire des résultats en quelques années, pas en décennies.

Quel est le risque principal ?

Se précipiter sur un modèle avant d’avoir défini les labels et la cible. Dans ce cas, on obtient un outil « intelligent » qui ne sait pas ce qu’il doit optimiser.

Ce que cette histoire change pour l’agriculture et l’agroalimentaire en 2025

Le message derrière Climax Foods est simple : on peut dépasser le cold start sans attendre d’avoir “big data”. Il faut, en revanche, être discipliné sur la mesure, la cible et la boucle d’apprentissage.

Pour les acteurs agricoles et agroalimentaires, c’est une opportunité très concrète : utiliser l’IA pour concevoir des produits plus durables (végétal, moindre empreinte), sécuriser l’approvisionnement, et améliorer la constance qualité malgré la variabilité des saisons.

Si vous lancez un projet IA dans une exploitation, une coopérative ou une entreprise agroalimentaire, je vous conseille de poser cette question dès la première réunion : quelles sont les 10 données que nous sommes prêts à mesurer sans exception pendant 6 mois ? La réponse dit presque tout sur vos chances de succès.

Et vous, sur quel “cold start” butez-vous aujourd’hui : la donnée, les capteurs, la qualité des mesures, ou la définition de la cible ?