IA agroalimentaire : les leçons de Kraft Heinz

En 2024, Kraft Heinz expliquait publiquement comment il se prépare à « l’alimentation du futur » : partenariat avec NotCo et son IA Giuseppe pour créer des recettes végétales, cycles R&D où l’IA devient un outil du quotidien, machines de personnalisation comme Heinz Remix, et innovations de cuisson type 360Crisp. Sur le papier, on est loin des champs et des tracteurs.

Sauf que c’est exactement là que l’on voit où va l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire : la valeur n’est pas seulement dans la parcelle, elle se joue dans toute la chaîne, du sourcing des matières premières jusqu’au geste en cuisine. Et quand un géant de l’alimentation met l’IA au cœur de ses arbitrages, ça devient un cas d’école pour les coopératives, industriels, marques, ET pour les acteurs agri qui veulent mieux vendre, mieux planifier, et réduire le gaspillage.

Je prends ici ce que révèle ce podcast comme point de départ, puis j’élargis : ce que ça implique concrètement pour la filière, quelles pratiques copier (et lesquelles éviter), et comment transformer ces idées en projets IA rentables—même sans budget “Big Food”.

Ce que Kraft Heinz dit vraiment : l’IA s’invite dans la R&D

Réponse directe : Kraft Heinz traite l’IA comme un outil de conception produit et de décision, pas comme un gadget de communication.

Dans l’épisode, Robert Scott (Président R&D Amérique du Nord) insiste sur une réalité simple : les goûts changent vite, les contraintes climatiques et logistiques se durcissent, et les points de contact consommateurs explosent (e-commerce, réseaux sociaux, livraison, etc.). Dans ce contexte, la R&D doit apprendre à itérer plus vite, à sécuriser la qualité, et à garder des coûts maîtrisés.

Le partenariat avec NotCo illustre bien cette direction : l’IA de formulation (Giuseppe) sert à explorer des combinaisons d’ingrédients et d’attributs (goût, texture, couleur, stabilité) pour développer des alternatives végétales plus acceptables pour le grand public. Ce n’est pas « l’IA fait la recette toute seule » : c’est une machine à hypothèses qui accélère le tri entre idées prometteuses et impasses.

Ce point est crucial pour notre série “IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire” : on sous-estime souvent l’impact des modèles en aval de la production agricole. Pourtant, quand une industrie reformule, elle modifie la demande en matières premières, les cahiers des charges, et parfois même les itinéraires techniques.

Pourquoi c’est stratégique pour l’agri

Réponse directe : la R&D pilotée par l’IA influence la demande agricole (volumes, variétés, critères qualité) plus tôt que jamais.

Quand une marque industrialise un produit, elle fige des paramètres : viscosité, taux de protéines, comportement à la cuisson, stabilité en rayon. L’IA accélère la phase d’exploration, donc réduit le temps entre une intuition marketing et une commande de filière.

Concrètement, cela favorise :

• Des contrats plus fréquents, mais aussi plus exigeants (spécifications fines)
• Des besoins de traçabilité et de conformité renforcés
• Des cycles de planification plus courts, donc une pression accrue sur l’anticipation (production, stockage, transport)

Personnalisation (Heinz Remix) : un signal fort sur les données consommateurs

Réponse directe : la personnalisation n’est pas une fantaisie, c’est une stratégie de collecte de données et de pilotage de la demande.

La machine Heinz Remix (comparée à un système type “Freestyle”) vise à permettre des condiments personnalisés. Ce genre d’innovation a deux impacts directs sur l’IA agroalimentaire :

1. Les préférences deviennent mesurables : on ne se limite plus à des panels trimestriels. On observe des choix réels, en situation.
2. La demande devient granularisée : au lieu d’un produit “ketchup épicé” vendu nationalement, on peut détecter des micro-tendances locales.

Et ça, côté supply chain et amont agricole, ça change la donne : plus de variantes, plus de petites séries, plus de contraintes d’approvisionnement (piments, aromates, sucres, vinaigres, etc.). L’IA est alors attendue sur un terrain très concret : prévoir, planifier, acheter, réduire le gaspillage.

Application filière : la prévision devient une compétence centrale

Réponse directe : sans prévision IA, la personnalisation augmente mécaniquement les stocks, les ruptures… et la casse.

Voici une approche pragmatique que j’ai vue fonctionner (même dans des organisations modestes) :

1. Unifier les ventes (retail, e-commerce, foodservice) dans un même modèle de données
2. Ajouter des variables externes simples (calendrier, promotions, météo, événements locaux)
3. Lancer des prévisions à 2 horizons : court terme (2–4 semaines) et moyen terme (2–6 mois)
4. Mesurer non pas “l’erreur moyenne” seulement, mais son coût : ruptures vs surstocks

Cette logique s’applique autant à une marque de sauces qu’à une coopérative qui doit décider de volumes à contractualiser.

360Crisp : l’innovation produit dépend aussi… de la cuisine

Réponse directe : l’IA agroalimentaire ne sert pas qu’à produire, elle sert à garantir l’expérience finale, chez le consommateur.

L’idée derrière 360Crisp (mentionnée dans le podcast) renvoie à un sujet souvent négligé : un produit est jugé dans la vraie vie, avec des fours approximatifs, des friteuses à air, des poêles différentes, des gestes variés. Or, l’explosion des équipements (airfryer en tête, très présent en fin 2025) pousse les industriels à concevoir des aliments qui “marchent” dans plusieurs scénarios.

Là, l’IA intervient de deux façons :

• Modéliser le comportement à la cuisson (température, humidité, texture)
• Optimiser formulations et instructions (temps, modes de cuisson, épaisseur, enrobage)

Le pont avec l’agriculture est moins évident, mais réel : si un industriel veut un rendu “croustillant” constant, il va resserrer les tolérances sur la matière première (granulométrie, taux de matière sèche, profil protéique, etc.). D’où l’intérêt de l’IA en amont pour mieux segmenter les lots, prédire leur usage optimal, et orienter les flux.

Ce que les acteurs IA agri peuvent copier (sans être Kraft Heinz)

Réponse directe : la bonne stratégie IA n’est pas “un modèle”, c’est un portefeuille de petits cas d’usage connectés.

On voit souvent des projets IA échouer parce qu’ils visent trop grand : “une plateforme IA pour tout”. Kraft Heinz, lui, parle d’usages concrets : formulation, personnalisation, innovation de cuisson. Trois briques, trois bénéfices, trois systèmes mesurables.

Voici 6 cas d’usage qui s’inspirent directement de cette logique, adaptés à l’agriculture et à l’agroalimentaire :

1. Optimisation de formulation (IAA) : réduire sel/sucre sans perdre l’acceptabilité, ou substituer un ingrédient en tension d’approvisionnement.
2. Contrôle qualité assisté par vision (usines) : détection de défauts, tri, uniformité.
3. Prévision de la demande (marques/coops) : meilleure planification, réduction des invendus.
4. Optimisation des achats matières : scénarios prix/risques, sécurisation multi-fournisseurs.
5. Aide à la planification agricole : aligner semis/variétés/contrats avec des signaux marché plus fins.
6. Réduction du gaspillage : réorientation des lots vers le bon usage (ingrédient, transformation, surgelé, etc.).

Phrase à garder en tête : l’IA rentable, c’est l’IA reliée à une décision.

Le piège le plus fréquent : l’IA “vitrine”

Réponse directe : si l’IA ne change pas un processus (et un KPI), elle finit au placard.

Avant d’industrialiser un projet, exigez ces trois éléments :

• Un KPI financier (coût de non-qualité, démarque, énergie, temps de cycle, etc.)
• Un propriétaire métier (qui vit avec l’outil chaque semaine)
• Un plan de données réaliste (qualité, fréquence, gouvernance)

Sans ça, même un excellent modèle ML devient un prototype éternel.

Mini-plan d’action (30 jours) pour lancer un projet IA agroalimentaire

Réponse directe : en un mois, on peut cadrer un cas d’usage, sécuriser la donnée, et prouver un premier gain.

Voici un cadre simple—et franchement, la plupart des organisations n’ont pas besoin de plus pour démarrer :

1. Semaine 1 – Choisir un problème “cher”
   • Exemple : surstocks sur 10 références, lots recalés, pertes de rendement, invendus saisonniers.
2. Semaine 2 – Cartographier la donnée
   • Où est-elle ? Qui la saisit ? À quelle fréquence ? Quels champs manquent ?
3. Semaine 3 – Prototype orienté décision
   • Une prévision, une alerte, une recommandation… mais intégrée au rituel existant (réunion supply, planif prod, etc.).
4. Semaine 4 – Mesurer et trancher
   • Gain potentiel annualisé, coût de déploiement, risques, et décision go/no-go.

Si vous ne pouvez pas mesurer un impact sur un poste de coût ou un revenu, changez de cas d’usage.

Ce que ce cas Kraft Heinz annonce pour 2026 côté agriculture et agroalimentaire

Réponse directe : la compétitivité se jouera sur la vitesse d’itération et la capacité à absorber la variabilité.

Entre instabilité climatique, volatilité des prix, exigences de durabilité et pression sur les marges, les filières qui s’en sortiront seront celles qui savent :

• Reformuler et adapter rapidement (R&D augmentée par l’IA)
• Planifier et acheter avec finesse (prévision, scénarios, optimisation)
• Garantir une qualité constante malgré la variabilité (tri, segmentation, pilotage)
• Réduire les pertes à chaque étape (détection précoce, réaffectation intelligente)

C’est exactement l’ADN de l’agriculture de précision : mesurer, prédire, décider. Simplement, la précision ne s’arrête pas à la parcelle ; elle continue jusqu’au rayon… et jusqu’à l’assiette.

Si vous travaillez dans une coopérative, une IAA, une marque, ou une agtech, la question utile n’est pas “faut-il faire de l’IA ?” mais : quel est le premier endroit où une meilleure prédiction changera une décision dès la semaine prochaine ?