Fermentation de précision, viande cultivée, IA industrielle : le modèle israélien montre comment passer du labo à l’échelle. Méthode et pistes actionnables.
Foodtech israélienne : IA, fermentation et viande cultivée
En 2025, la promesse de la foodtech ne se joue plus seulement dans les laboratoires. Elle se joue dans l’infrastructure : qui finance, qui industrialise, qui sait passer d’un prototype à un produit stable, abordable, et conforme. C’est là que l’écosystème israélien — et des structures comme The Kitchen (Ashdod) — devient intéressant pour toute personne qui travaille sur l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire.
Le point qui m’a frappé dans les échanges avec Amir Zaidman (cofondateur, Chief Business Officer) : leur approche ressemble moins à « investir dans des startups » qu’à construire les conditions pour que l’innovation devienne manufacturable. Et c’est exactement le même combat que l’on voit en IA agricole : un modèle de vision peut être excellent… s’il ne tient pas sur le terrain, n’intègre pas les données météo, ne s’adapte pas au matériel, il reste une démo.
The Kitchen : plus qu’un fonds, une machine à exécuter
The Kitchen fonctionne d’abord comme un investisseur seed / pre-seed, mais avec une particularité structurante : des tickets plus élevés que beaucoup d’acteurs à ce stade (jusqu’à environ 1 M$ selon l’entretien) grâce à un cofinancement public. Résultat : des startups peuvent financer plus tôt ce qui coûte cher en agroalimentaire — essais, ingénierie, pilote, réglementation.
L’autre différence, c’est le niveau d’implication. Zaidman insiste sur une relation « intense » pendant 2 à 3 ans : support business development, partenariats, préparation des levées suivantes. Autrement dit, ils ne misent pas seulement sur une techno ; ils misent sur la capacité à s’insérer dans une chaîne de valeur.
Venture studio vs VC : la nuance qui change tout
The Kitchen n’est pas qu’un fonds. Ils opèrent aussi un modèle de venture studio : partir d’une page blanche, identifier une thèse (besoin marché + tendances + faisabilité), chercher la science/IP dans les universités ou instituts, négocier une licence, puis recruter l’équipe et créer la société.
Pourquoi ça compte pour l’IA en agro ? Parce que les projets IA « sérieux » (prévision de rendement, optimisation d’irrigation, détection de maladies, formulation produit) ont souvent besoin :
- d’accès à des données difficiles à obtenir (terrain, qualité, capteurs, process industriels),
- d’une propriété intellectuelle (méthodes, modèles, capteurs, protocoles),
- et d’un environnement de validation (parcelles, lignes pilotes, contraintes réglementaires).
Le venture studio est une réponse pragmatique à ce triangle.
Une innovation agroalimentaire n’échoue pas parce qu’elle n’est pas brillante. Elle échoue souvent parce qu’elle n’est pas opérationnelle.
« Born global » : l’avantage structurel des startups israéliennes
Zaidman le dit sans détour : Israël est un petit marché, donc les startups y naissent « globales ». Elles pensent d’emblée Europe, États-Unis, Asie. Pour une startup qui développe de la fermentation de précision ou des ingrédients issus de culture cellulaire, c’est vital : la taille critique se joue rarement sur un seul pays.
Dans l’agroalimentaire, cette mentalité « born global » force deux disciplines qui intéressent directement les projets IA :
- Standardiser tôt (données, protocoles, qualité). Un modèle IA entraîné sur des données « maison » non documentées ne passe pas l’étape multi-sites.
- Concevoir pour l’intégration (ERP, traçabilité, QA, achats, usine). En food, on n’« ajoute » pas l’IA : on l’insère dans un système.
Mon avis : beaucoup d’acteurs européens sous-estiment ce point. On finance des POC, puis on s’étonne que l’industrialisation traîne. L’écosystème israélien, lui, traite l’industrialisation comme une contrainte de départ.
La fermentation de précision, « le nouveau logiciel »… à condition d’avoir le cloud
L’idée la plus fertile de l’entretien est une analogie : la fermentation de précision suit une trajectoire comparable au logiciel. Il fut un temps où créer une entreprise logicielle impliquait d’acheter ses serveurs. Puis le cloud a transformé les coûts fixes en coûts variables.
En fermentation de précision, le frein ressemble à l’époque pré-cloud : pour passer du laboratoire à l’échelle pilote, il faut des fermenteurs, des équipements, des compétences, des validations. Zaidman évoque un besoin clair : créer un centre de fermentation de précision que les startups pourraient « louer » — une sorte de cloud de la bio-production.
Où l’IA s’insère réellement
On associe souvent IA et agro à des drones ou des caméras. En réalité, la fermentation et la culture cellulaire sont des terrains parfaits pour l’IA parce qu’elles génèrent des signaux continus (température, pH, oxygène dissous, agitation, densité cellulaire, profils métaboliques). L’IA devient un outil de pilotage industriel.
Applications concrètes (et rentables) :
- Contrôle prédictif des bioprocédés : anticiper une dérive avant qu’elle ne coûte un lot.
- Optimisation des recettes de milieu (Design of Experiments + modèles) pour réduire le coût matière.
- Détection d’anomalies et maintenance prédictive des équipements.
- Jumeaux numériques pour tester virtuellement des paramètres avant de lancer un run.
Si on veut une phrase « citabile » : dans les bioprocédés, l’IA sert moins à inventer un produit qu’à produire le même produit, à la même qualité, au meilleur coût.
Viande cultivée : la barrière n’est pas l’acceptation, c’est le coût
Zaidman observe un paradoxe : la viande cultivée est « proche du marché » mais reste premium. Et ce n’est pas étonnant : l’industrie de la viande conventionnelle est une machine d’optimisation à l’échelle mondiale. La compétition se fait sur :
- le coût de production par kilo,
- la stabilité organoleptique,
- la capacité à produire en masse avec des standards qualité.
Sur l’acceptation, il se montre plutôt optimiste pour Israël : adoption rapide des tendances, culture plant-based, chefs curieux, marché utile comme « test ». Mais même si les consommateurs sont prêts, le prix décide.
La vraie question business : combien coûte la variabilité ?
En agroalimentaire, la variabilité est un poste de coût caché : pertes, rework, temps de nettoyage, lots non conformes. C’est là que l’IA peut changer l’équation économique de la culture cellulaire et de la fermentation.
Quelques leviers très concrets pour « faire baisser le ticket » :
- Réduire les échecs de lots via détection précoce d’écarts.
- Augmenter le rendement (yield) grâce à l’optimisation multi-paramètres.
- Raccourcir les cycles en identifiant le bon compromis vitesse/qualité.
- Standardiser la qualité pour limiter les rejets et faciliter la réglementation.
Ce n’est pas glamour, mais c’est ce qui rend un produit accessible.
Ce que l’écosystème israélien rappelle aux acteurs agro européens
La leçon la plus utile, c’est la lucidité sur les besoins : l’innovation agroalimentaire est capital intensive et nécessite des infrastructures partagées. On peut avoir les meilleurs modèles IA et les meilleures souches microbiennes ; sans pilote, sans data pipeline industriel, sans partenaires industriels, la valeur reste théorique.
Un mini-cadre d’action (à copier) pour vos projets IA agro/food
Si vous travaillez dans l’IA pour l’agriculture ou l’agroalimentaire, voici un cadre simple que j’applique souvent pour juger si un projet a une chance de passer à l’échelle :
- Données : quelles données opérationnelles (capteurs, process, qualité) existent déjà ? Qui les possède ? Sont-elles exploitables ?
- Infrastructure : où teste-t-on à l’échelle pilote ? Quel est le plan si l’accès usine est lent ?
- Économie : quel KPI financier l’IA impacte en 6–12 mois ? (pertes, rendement, énergie, main-d’œuvre, qualité)
- Conformité : comment trace-t-on les décisions du modèle ? Quels audits qualité sont nécessaires ?
- Go-to-market : qui signe, qui paye, qui intègre ? (R&D, production, qualité, achats)
Ce cadre évite l’erreur classique : vendre une « preuve de concept » alors que l’industrie achète une réduction de risque.
FAQ rapide (les questions qu’on me pose souvent)
La fermentation de précision va-t-elle remplacer l’agriculture ?
Non. Elle déplace une partie de la production d’ingrédients (protéines, arômes, lipides) vers des unités industrielles, mais l’agriculture reste centrale pour les substrats, l’énergie, la logistique, et des pans entiers de l’alimentation.
L’IA est-elle indispensable pour ces procédés ?
Indispensable, non. Décisive, oui. À mesure qu’on cherche à réduire les coûts et à stabiliser la qualité, l’IA devient un avantage industriel, comme l’automatisation l’a été dans d’autres filières.
Pourquoi parler d’Israël dans une série sur l’IA agricole ?
Parce que l’IA en agro n’est pas qu’une affaire d’algorithmes : c’est une affaire d’écosystème d’exécution (financement, infrastructures, partenaires, industrialisation). Israël fournit un cas d’école.
La suite logique : construire des « plateformes » IA + bioprocédés
Ce que montre The Kitchen, c’est une direction claire pour 2026 : l’agroalimentaire va gagner du temps en construisant des plateformes (au sens cloud) — centres pilotes, capacités de fermentation mutualisées, outillage data, et briques IA réutilisables.
Si vous cherchez des leads ou des partenaires dans l’IA agroalimentaire, c’est une opportunité très concrète : les acteurs ont besoin de solutions qui réduisent les coûts, sécurisent la production, et rendent l’innovation industrialisable. Moins de promesses. Plus d’intégration terrain.
La question intéressante pour la suite de la série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire » : qui va bâtir, en France et en Europe, l’équivalent de ce “cloud” de l’agri-food — et avec quels standards de données ?