IA au labo: accélérer l’innovation agroalimentaire

Passer de 1 000 essais par an à 450 000. Ce n’est pas un slogan marketing, c’est l’ordre de grandeur cité par une jeune pousse de Copenhague, ReShape Biotech, qui automatise les expériences de microbiologie grâce à la robotique, la vision par ordinateur et le machine learning. Quand on travaille sur des moisissures, des bactéries, des colorants naturels ou des conservateurs, ce genre de débit change tout.

Et si vous êtes dans l’agriculture ou l’agroalimentaire, ce n’est pas “juste” une histoire de laboratoire. C’est une leçon très concrète : l’IA ne crée pas de valeur parce qu’elle est intelligente, mais parce qu’elle rend la recherche et les décisions répétables, mesurables et rapides. C’est exactement ce dont le secteur a besoin en 2025, entre pression réglementaire sur certains ingrédients, exigences “clean label”, et tensions sur les coûts de production.

Cette publication s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire » : on va partir de l’exemple ReShape pour en tirer des méthodes applicables à la R&D alimentaire, à la sécurité sanitaire et, plus largement, à l’agriculture de précision.

ReShape Biotech, ou la fin du « labo années 1990 »

La promesse est simple : industrialiser la recherche biologique. Dans beaucoup de labos, les étapes critiques restent manuelles : préparer des boîtes de Petri, surveiller la croissance, noter des observations, prendre des photos, comparer des résultats… Ce n’est pas seulement lent. C’est aussi variable (selon l’opérateur), difficile à tracer, et compliqué à transformer en données exploitables.

ReShape combine trois briques :

• Robots pour exécuter des tâches répétitives (manipulations, dépôts, séries d’essais)
• Caméras pour observer en continu les cultures (moisissures, bactéries, réactions)
• IA pour analyser automatiquement les images (détection, segmentation, mesure de croissance, classification)

Le résultat, c’est une montée en cadence spectaculaire. L’exemple marquant : une entreprise qui réalisait environ 800 à 1 000 expériences/an et qui, avec cette plateforme, dépasse 450 000 expériences/an.

« La valeur, c’est le débit + la qualité de la donnée. Le reste suit. »

Ce point est essentiel : en biotech comme en agroalimentaire, la donnée n’est utile que si elle est standardisée et abondante. Sans ça, l’IA reste un gadget.

Pourquoi ça concerne directement l’agroalimentaire (et pas seulement la biotech)

Réduire le temps de test de “mois/années” à “jours/semaines” a un effet domino sur toute la chaîne alimentaire.

Accélérer le “clean label” sans y laisser son budget

Beaucoup d’acteurs veulent remplacer certains additifs (colorants, conservateurs, arômes) par des alternatives naturelles. Le problème : trouver l’ingrédient, puis prouver sa stabilité, sa performance, et son innocuité dans des matrices complexes (gras, eau, pH, sel, process thermique…).

Avec une approche haut débit :

• on teste plus de combinaisons (ingrédient × dose × recette × température)
• on identifie plus vite les “non-candidats” (ceux qui échouent tôt)
• on réserve les essais coûteux (pilotes, pré-séries) aux options déjà prometteuses

C’est une stratégie R&D très “terrain” : éliminer vite pour investir juste.

Mieux répondre aux pressions réglementaires et aux audits

Quand des contraintes réglementaires se durcissent, les entreprises n’ont pas le luxe d’attendre. Elles doivent documenter, tracer, justifier. Or l’automatisation + l’IA ont un avantage sous-estimé : la traçabilité systématique.

• images horodatées
• paramètres d’incubation enregistrés
• résultats comparables dans le temps
• réduction des biais d’observation

Pour la sécurité alimentaire, c’est particulièrement utile : un résultat reproductible vaut plus qu’un résultat “impressionnant”.

Construire l’actif le plus rare: une base de données propriétaire

ReShape insiste sur un point stratégique : ceux qui adoptent ces outils tôt seront ceux qui auront “les données nécessaires pour faire des modèles IA qui marchent”. Je suis d’accord — et c’est valable dans l’agroalimentaire.

Les entreprises qui structurent leurs données R&D (ingrédients, process, microbiologie, stabilité, packaging) créent un avantage cumulatif : chaque test alimente le suivant.

Du labo à la ferme: la même logique IA, un autre terrain

Le lien avec l’agriculture de précision n’est pas une métaphore : c’est la même architecture.

Au labo : caméra → IA → décision (sélectionner une souche, une formule)

Au champ : drone/satellite/capteur → IA → décision (irriguer, traiter, récolter)

La vraie passerelle, c’est le haut débit : passer d’observations ponctuelles à un flux continu, standardisé et exploitable.

1) Surveillance des cultures: de l’observation à la mesure

Au champ, “voir” ne suffit pas. Il faut mesurer : densité de végétation, stress hydrique, indices foliaires, progression de maladies. Comme en boîte de Petri, l’IA fait le travail ingrat : détecter, segmenter, quantifier.

Ce que l’exemple ReShape nous apprend : si la collecte est irrégulière, les modèles se dégradent. Donc la priorité n°1, c’est d’installer un système de capture cohérent (capteurs, protocoles, fréquence).

2) Sélection variétale et essais agronomiques plus rapides

Les programmes variétaux et les essais agronomiques ont un problème structurel : ils sont longs, soumis à la météo, et coûteux. On ne les “accélère” pas par magie, mais on peut :

• augmenter le nombre de micro-parcelles observées
• standardiser les notations via vision par ordinateur
• relier phénotypes (observés) et pratiques (apport, irrigation, date)

C’est exactement le saut de productivité évoqué côté biotech : plus d’essais, mieux mesurés, mieux comparés.

3) Sécurité alimentaire: tester plus, plus tôt, de façon routinière

La sécurité alimentaire ne devrait pas être un événement, mais une routine. La logique haut débit permet de multiplier les contrôles sans exploser les coûts humains.

Exemples d’approches inspirées “labo automatisé” :

• contrôles microbiologiques plus fréquents sur des points critiques
• suivi d’environnement (surfaces, air) avec lecture automatisée
• détection de tendances (dérives) plutôt que réaction à la crise

La méthode en 5 étapes pour appliquer cette approche dans votre organisation

Vous n’avez pas besoin de construire un robot demain matin. Vous pouvez adopter la logique ReShape en mode pragmatique.

1) Choisir un cas d’usage à fort volume et forte douleur

Critère simple : si c’est répétitif et chronophage, l’IA/automatisation a une chance de payer.

Exemples agroalimentaires :

• tests de stabilité microbiologique (selon formulations)
• contrôle qualité visuel (défauts, calibrage, couleur)
• essais de conservation (emballages, atmosphères, températures)

2) Standardiser le protocole avant d’entraîner un modèle

La plupart des projets IA échouent parce qu’on veut “compenser” un process instable avec de l’IA. Ça ne marche pas.

• mêmes conditions de prise d’image
• mêmes formats de saisie
• mêmes unités
• mêmes règles de nommage

3) Mettre la donnée au centre: vos “450 000 essais” à vous

Votre objectif n’est pas un modèle sophistiqué. Votre objectif est une base de données propre.

Bon réflexe : dès le départ, définissez :

• quelles variables seront stockées (ingrédients, lots, process)
• quelles sorties seront labellisées (réussite/échec, score qualité)
• quel niveau de traçabilité est requis (audit, conformité)

4) Automatiser la mesure, pas seulement la décision

C’est là que la vision par ordinateur brille : elle rend la mesure constante, donc comparables.

Dans beaucoup d’usines et de labos, l’automatisation “décide” (OK/pas OK) mais ne “mesure” pas finement. Or ce sont les mesures (scores, tendances, distributions) qui alimentent l’amélioration continue.

5) Boucler avec le terrain: de la preuve à l’adoption

Une IA qui reste dans un dashboard ne change rien. Il faut une boucle courte :

• résultat → action (ajuster un paramètre)
• action → observation (mesurer l’effet)
• observation → apprentissage (améliorer le modèle)

Ce cycle, répété, crée un avantage durable.

Questions que les équipes se posent (et les réponses franches)

« Est-ce que ça va remplacer nos équipes R&D ou qualité ? »

Non. Ça remplace surtout le temps perdu : comptage, observation répétitive, saisies manuelles. Les profils R&D et qualité deviennent plus analytiques : hypothèses, design d’expériences, interprétation, arbitrage.

« Combien de données faut-il pour que l’IA soit utile ? »

Plus que ce qu’on espère, moins que ce qu’on craint. Pour la vision (défauts, croissance), quelques milliers d’images bien labellisées peuvent déjà produire un modèle opérationnel. Le vrai sujet est la constance de la collecte.

« Quel est le risque principal ? »

Le risque n°1, c’est de lancer un projet IA sans gouvernance des données. Le n°2, c’est d’acheter un outil sans plan d’intégration au process (qui fait quoi, quand, et comment on agit sur le résultat).

Ce que l’exemple ReShape dit de 2026 dans l’agri et l’agroalimentaire

On entre dans une phase où l’IA utile sera celle qui accélère l’expérimentation. Pas l’IA “magique”, mais l’IA qui permet de tester davantage d’hypothèses, plus vite, avec une qualité de preuve supérieure.

Si vous travaillez dans l’agriculture et l’agroalimentaire, je prendrais ce pari : les organisations qui structurent dès maintenant leurs flux de données (au labo, à l’usine, au champ) feront en 2026 ce que d’autres mettront trois ans à rattraper.

Vous voulez un point de départ concret ? Choisissez un seul process à haut volume, équipez-le pour mesurer automatiquement, et construisez une base de données propre pendant 90 jours. Ensuite seulement, entraînez un modèle et automatisez une décision. Le chemin le plus court vers l’IA, c’est souvent la discipline de la mesure.

Et vous, dans votre chaîne (champ, silo, atelier, labo, usine), quel est l’endroit où “800 essais/an” devraient devenir “80 000” — sans sacrifier la qualité ?