IA agroalimentaire : passer du buzz aux résultats

En 2015, parler d’IA dans l’agroalimentaire ressemblait à un pari de laboratoire : intéressant, mais trop “tech” pour les cycles lents du secteur. Dix ans plus tard, en 2025, l’ambiance a changé de camp. À une conférence comme Future Food Tech, il devient plus difficile de trouver un dirigeant qui n’a pas de projet IA que l’inverse. Matias Muchnick, fondateur de NotCo, le raconte sans détour : il a été “en avance” d’une décennie — et ce décalage dit beaucoup sur ce qui bloque (et ce qui accélère) l’adoption.

Ce basculement n’est pas un simple effet de mode. Il arrive au moment où l’agriculture et l’agroalimentaire doivent encaisser trois chocs simultanés : pression sur les coûts, instabilité climatique et exigences de traçabilité. La réalité ? L’IA ne vaut rien si elle n’atterrit pas dans les opérations, du champ à l’usine, puis jusqu’au linéaire. Et c’est précisément là que l’histoire des pionniers “trop tôt” devient utile.

Dans cet article de notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », je prends le témoignage de Muchnick comme point de départ pour répondre à une question très concrète : comment transformer l’IA agroalimentaire en résultats mesurables, sans tomber dans l’“AI-washing” ni dans les POC qui n’aboutissent jamais.

Pourquoi l’IA agroalimentaire a mis 10 ans à “devenir évidente”

L’IA n’a pas soudainement “apparu” en 2025 : elle est devenue économiquement et opérationnellement incontournable. Ce décalage de 10 ans s’explique par un trio simple.

1) Le nerf de la guerre : la donnée enfin exploitable

Dans l’agroalimentaire, la donnée est souvent dispersée : recettes R&D, tests sensoriels, achats matières premières, qualité, réclamations, données d’usine, et parfois données amont (parcelles, météo, intrants). En 2015, beaucoup d’entreprises n’avaient ni architecture data, ni gouvernance, ni standardisation.

En 2025, la donne est meilleure :

• les ERP et MES ont davantage d’APIs et de connecteurs,
• l’IoT industriel et agricole a banalisé la collecte,
• les équipes data (ou partenaires) savent “industrialiser” les pipelines.

Une phrase qui résume bien : l’IA n’a pas gagné parce qu’elle est plus intelligente, mais parce qu’elle est mieux branchée.

2) Le coût de l’expérimentation a baissé

Tester une hypothèse produit (nouvelle recette, nouvel ingrédient, nouveau process) coûte cher en matières, en temps machine, en QA, en itérations. Les outils d’IA appliquée à la formulation et à la simulation réduisent ce coût en amont.

C’est l’idée initiale racontée par Muchnick : un “moteur IA” pour aider les marques FMCG à accélérer la mise sur le marché. Le point clé n’est pas l’effet “waouh”, c’est la réduction du nombre d’itérations physiques.

3) La pression externe a tout accéléré

Entre volatilité des prix, tensions sur certaines matières premières, et attentes consommateurs (étiquettes courtes, nutrition, durabilité), l’innovation “au feeling” ne suffit plus.

Dans les comités de direction, l’IA est passée de “projet digital” à outil de gestion du risque.

Ce que l’exemple NotCo dit vraiment sur l’IA (et ce qu’il ne dit pas)

NotCo est souvent cité parce que l’histoire est claire : une équipe mise tôt sur l’IA pour innover en alimentaire, et dix ans après, les grands groupes écoutent. Dans l’article source, l’entreprise met en avant un indicateur marquant : 7 des 20 plus grands groupes FMCG ont déjà collaboré avec NotCo. Ce chiffre compte, car il signale que l’IA n’est plus cantonnée aux startups : elle est entrée dans les achats, la R&D et les portefeuilles d’innovation des leaders.

Mais il faut éviter deux contresens.

L’IA n’est pas “une machine à recettes”

En formulation, l’IA aide surtout à réduire l’espace de recherche : proposer des combinaisons plausibles, anticiper des attributs (texture, goût, coût), suggérer des substitutions.

La décision finale reste un arbitrage humain : réglementation, supply chain, positionnement, capacité industrielle, et surtout acceptabilité sensorielle.

Le vrai avantage compétitif, c’est le système

Beaucoup d’entreprises veulent “acheter une IA”. Ça marche rarement.

L’avantage vient d’un système complet :

• données propres et historisées,
• boucle d’apprentissage (tests → résultats → modèle → nouvelles hypothèses),
• équipes métier capables de challenger les sorties du modèle,
• intégration au process R&D / qualité / industrialisation.

Autrement dit : une plateforme IA sans chaîne opérationnelle, c’est une voiture sans route.

“AI-washing” en agroalimentaire : comment le repérer en 5 minutes

Muchnick évoque la montée de l’“AI-washing” — et sur le terrain, je le vois aussi. Avec l’engouement, certains projets promettent “IA” alors qu’ils reposent sur des règles fixes, ou des dashboards jolis mais sans impact.

Voici un test simple (et un peu brutal) pour repérer le vrai du faux.

1) Le projet a-t-il un KPI opérationnel clair ?

Un bon projet annonce un KPI du quotidien, pas une intention.

Exemples de KPI solides :

• réduction du taux de rebuts en usine,
• baisse de la variabilité de texture/couleur,
• réduction du time-to-market (semaines gagnées),
• meilleure précision des prévisions (MAPE),
• baisse du coût matière par recette.

2) Peut-on expliquer “pourquoi” le modèle propose X ?

En agroalimentaire, l’explicabilité n’est pas un luxe : c’est un prérequis pour la qualité, l’audit, la sécurité.

Une sortie utile ressemble à : “on remplace 12% de tel ingrédient car corrélé à telle contrainte de texture, et compatible avec la chaîne d’approvisionnement”.

3) Le modèle survit-il au changement de campagne/lot/fournisseur ?

C’est là que beaucoup de POC meurent. Si le modèle fonctionne uniquement avec une matière première “idéale” ou un site pilote, il n’est pas prêt.

4) Qui est propriétaire du projet côté métier ?

Si personne en R&D, qualité, achats ou production n’a d’objectif attaché au projet, il restera un prototype.

5) La boucle de mise à jour est-elle prévue ?

Une IA non maintenue se dégrade. Il faut une routine : monitoring, recalibrage, gestion des dérives.

De l’agriculture de précision à l’usine : où l’IA crée le plus de valeur en 2026

Pour générer des leads (et des résultats), il faut parler des usages qui paient. Dans l’agri-food, la valeur est maximale quand l’IA traverse toute la chaîne.

Agriculture de précision : décider plus tôt, gaspiller moins

Réponse directe : l’IA est la plus rentable quand elle aide à anticiper (stress hydrique, pression maladie, fenêtres d’intervention) plutôt qu’à “constater” après coup.

Cas d’usage fréquents :

• détection précoce via imagerie (drone/satellite) + modèles,
• recommandation d’irrigation par parcelle (eau, énergie),
• optimisation des apports (intrants) selon objectifs rendement/qualité.

L’intérêt pour l’agroalimentaire est immédiat : une matière première plus régulière réduit la variabilité en transformation.

Qualité & conformité : passer de l’inspection à la prédiction

Réponse directe : l’IA est utile quand elle réduit les non-conformités en amont.

Exemples concrets :

• vision par ordinateur pour défauts (calibrage, couleur, corps étrangers),
• modèles de dérive process pour anticiper un écart,
• analyse sémantique des réclamations consommateurs pour identifier un motif récurrent.

Formulation & R&D : accélérer sans dégrader le goût

Réponse directe : l’IA accélère la formulation en proposant des compromis coût/nutrition/texture.

Ce qui marche bien :

• substitution d’ingrédients sous contrainte de disponibilité,
• reformulation “clean label” tout en maintenant l’expérience,
• optimisation multi-objectifs (coût, CO₂, goût, processabilité).

Supply chain & prévisions : faire baisser la facture invisible

Réponse directe : l’IA crée de la valeur quand elle diminue les coûts “cachés” : ruptures, surstocks, obsolescence, pertes.

Les leviers typiques :

• prévisions par canal et saison (notamment fin d’année, périodes de promotions),
• optimisation des stocks de sécurité,
• planification production selon contraintes énergie/capacité.

En décembre 2025, ce point est particulièrement sensible : entre pics de consommation, arbitrages prix et coûts énergétiques, une prévision médiocre coûte cher en quelques semaines.

Plan d’action : lancer un projet IA agroalimentaire qui aboutit (vraiment)

Réponse directe : un projet IA qui délivre suit une trajectoire en 6 étapes, avec un “non” rapide aux idées floues.

1. Choisir un irritant business (pas un sujet “tendance”) : rebuts, variabilité, délais R&D, rupture.
2. Définir un KPI et une baseline (avant/après) : sans baseline, tout le monde se raconte une histoire.
3. Cartographier les données disponibles et les manques : qualité, fréquence, accès, droits.
4. Construire un pilote “opérationnel” (pas une démo) : intégré à un flux, même manuel au début.
5. Tester la robustesse (sites, lots, saisons, fournisseurs) et documenter les limites.
6. Industrialiser : MLOps, gouvernance, formation, ownership métier.

Une règle que j’applique souvent : si la solution ne peut pas être utilisée par un opérateur, un ingénieur qualité ou un agronome dans son outil habituel, elle ne passera pas l’hiver.

Mini-FAQ (les questions qu’on me pose tout le temps)

L’IA va-t-elle remplacer les équipes R&D agroalimentaires ?

Non. Elle remplace surtout la perte de temps : itérations inutiles, recherches répétitives, essais mal orientés. Les équipes gagnent en vitesse et en rigueur.

Faut-il un grand volume de données pour démarrer ?

Pas forcément. Pour certains cas (vision qualité, prévisions), on peut démarrer avec des historiques modestes si la donnée est propre. Le piège, c’est la donnée “abondante mais incohérente”.

Quel est le premier cas d’usage le plus simple ?

Souvent, un sujet de qualité/production (détection défauts, dérives process) ou de prévision (stocks, demande). Le ROI est plus direct que sur des projets “innovation produit” très longs.

Ce que l’histoire des pionniers nous oblige à faire, maintenant

Le message derrière le parcours de Matias Muchnick est clair : être tôt ne suffit pas. Il faut tenir jusqu’au moment où le marché, la donnée et la pression externe rendent l’IA incontournable. En 2025, ce moment est là — et dans l’agriculture comme dans l’agroalimentaire, les entreprises qui avancent vite le font pour une raison simple : elles ont décidé que l’IA est une discipline industrielle, pas une vitrine.

Si vous voulez des résultats, soyez exigeant : un KPI, une boucle d’apprentissage, une intégration au terrain. Le reste, c’est du bruit.

Vous préparez vos chantiers 2026 en agriculture de précision, en formulation, en qualité ou en supply chain ? La bonne question n’est pas “est-ce qu’on fait de l’IA”, mais où l’IA réduit un risque ou un coût dès ce trimestre — et comment on l’industrialise sur 12 mois.