Édulcorants du futur : l’IA pour des sucres plus sûrs

En 2022, le marché mondial des substituts du sucre pesait 18 milliards de dollars. La projection la plus citée pour 2032 dépasse 28,5 milliards. Ce n’est pas un simple effet de mode : c’est le signal d’une industrie agroalimentaire qui n’a plus le luxe de « faire comme avant ». La demande pour des produits moins sucrés (ou sucrés autrement) grimpe, pendant que la défiance envers certains édulcorants s’installe.

Le paradoxe est là : beaucoup d’alternatives au sucre promettent « zéro calorie », mais la conversation publique s’est déplacée vers la sécurité, la tolérance digestive, les effets métaboliques et, plus récemment, des alertes autour de certains polyols utilisés dans des mélanges. Résultat : les marques cherchent des solutions qui gardent le goût, sans transférer le risque.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, j’aime ramener l’IA à son rôle le plus utile : réduire l’incertitude. Sur le terrain des édulcorants, l’IA peut aider à identifier, concevoir, tester et surveiller des alternatives plus fiables — en s’appuyant sur des données biologiques, sensorielles, industrielles et consommateurs. Et c’est précisément ce que montre l’actualité food tech : des innovations comme les protéines sucrantes issues de fermentation, ou des technologies qui amplifient la perception du sucre plutôt que de le remplacer.

Pourquoi les alternatives au sucre sont devenues un sujet “risque”

La question n’est plus seulement « combien de calories ? » : c’est « quel impact net sur la santé et l’expérience produit ? ». Les consommateurs ont appris à se méfier : certains édulcorants de synthèse sont critiqués, et même des options perçues comme “naturelles” se retrouvent discutées dès qu’un ingrédient associé soulève des inquiétudes.

Ce déplacement a une conséquence directe pour l’agroalimentaire : l’innovation doit être mesurable. Goût, texture, stabilité à chaud, interactions avec les matrices (boisson, chocolat, yaourt…), impact sur la glycémie, tolérance intestinale… tout doit être documenté.

Le vrai défi industriel : tenir la promesse “goût” sans angle mort

Un édulcorant n’est pas un simple ingrédient de recette. C’est un ensemble de compromis.

• Goût : rondeur, amertume, arrière-goût, profil aromatique.
• Technologie : solubilité, résistance à la chaleur, compatibilité avec l’acidité.
• Corps en bouche : le sucre apporte viscosité et “volume”, pas seulement du sucré.
• Réglementaire et perception : étiquetage, “naturel”, acceptabilité.
• Coût et approvisionnement : disponibilité, volatilité, capacité à monter en échelle.

La plupart des entreprises se trompent sur un point : elles traitent l’édulcorant comme une décision R&D isolée. En réalité, c’est une décision chaîne de valeur, et c’est là que l’IA devient intéressante.

Deux approches food tech qui changent la donne (et ce qu’elles impliquent)

On voit émerger deux familles d’innovations : remplacer le sucre par une molécule au goût sucré, ou réduire le sucre tout en conservant la perception sucrée.

Les protéines sucrantes par fermentation : la piste “biotech”

Certaines start-up misent sur des protéines naturellement sucrées. L’idée : reproduire une protéine sucrante identique à celle présente dans un fruit d’Afrique de l’Ouest (souvent citée dans les médias spécialisés), mais sans dépendre d’une extraction coûteuse et difficile.

Le pivot industriel, c’est la fermentation microbienne : on fait produire la protéine par des micro-organismes, puis on la purifie. Cette logique est familière à l’agroalimentaire moderne (enzymes, vitamines, arômes), mais appliquée au “sucré”.

Ce que ça change concrètement :

• Stabilité et standardisation : on vise une qualité constante, lot après lot.
• Scalabilité : si le procédé est robuste, on peut monter en volume.
• Formulation : le profil sensoriel peut être plus proche du sucre sur certains usages.

Le point de vigilance : ces protéines sucrantes ne résolvent pas automatiquement la question du “corps” (texture) et demandent un travail de formulation. Elles posent aussi des questions de coût, de cadre réglementaire selon les zones, et de communication (comment l’expliquer sans déclencher une peur du “fermenté en cuve” chez une partie du public).

“Amplifier” le sucre au lieu de le remplacer : la piste perception

Autre stratégie : ne pas bannir le sucre, mais en réduire la quantité tout en conservant l’intensité sucrée perçue. Certaines technologies associent le sucre (betterave ou canne) à un support naturel qui optimiserait l’interaction avec les récepteurs du goût.

Promesse typique observée dans le secteur : 30 à 50% de sucre ajouté en moins, sans chute brutale de satisfaction.

Ce que j’aime dans cette approche : elle reconnaît une vérité simple. Le sucre est aussi un ingrédient fonctionnel (texture, conservation, couleur à la cuisson). Réduire sans remplacer totalement peut limiter les effets secondaires… et éviter de tomber dans la multiplication d’additifs.

Le point de vigilance : la performance dépend énormément du produit (boisson, biscuit, chocolat). Les tests sensoriels et la preuve en conditions réelles sont non négociables.

Là où l’IA devient un avantage : découverte, sécurité et pilotage en continu

L’IA n’est pas un gadget de plus dans la R&D. Bien utilisée, elle devient un système d’aide à la décision sur trois horizons : découvrir, sécuriser, optimiser.

1) Découvrir plus vite des candidats édulcorants

Pour les protéines sucrantes, l’espace de recherche est immense : variantes, voies de production, stabilité, interactions.

L’IA (modèles de prédiction, apprentissage supervisé, modèles génératifs pour séquences) permet de :

• prédire des propriétés (stabilité thermique, solubilité, affinité gustative) avant de tout produire en labo ;
• identifier des mutations ou variantes prometteuses (ex. améliorer la tenue à chaud pour des applications en pâtisserie) ;
• prioriser des prototypes avec une logique “80/20” au lieu d’un criblage aveugle.

Dans l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est le même mouvement que pour l’optimisation variétale : on réduit les cycles d’essai/erreur grâce à la donnée.

2) Évaluer le risque et la tolérance avec une approche “evidence-driven”

Le vrai sujet des édulcorants, c’est la confiance. Et la confiance se construit sur des preuves.

L’IA peut consolider des signaux issus de :

• données précliniques et bibliographie interne (text mining),
• retours consommateurs (NLP sur avis, réclamations, réseaux sociaux),
• données nutritionnelles et métaboliques issues d’études,
• données qualité en production (écarts de lots, impuretés, stabilité).

Objectif : détecter tôt des patterns d’intolérance, de perception négative (arrière-goût, inconfort digestif), ou des risques liés à la transformation (exposition à forte température, interactions avec d’autres ingrédients).

Une stratégie édulcorant solide, c’est une stratégie qui sait mesurer ses effets, pas une stratégie qui sait seulement raconter une histoire marketing.

3) Optimiser la formulation et la satisfaction gustative

La réduction de sucre échoue souvent à cause d’un détail : le goût n’est pas linéaire. Un -30% sucre ne donne pas “un peu moins sucré”, mais parfois “produit différent”.

Avec l’IA, on peut bâtir des modèles reliant :

• composition (ingrédients, dosages),
• paramètres process (température, temps, pH),
• résultats sensoriels (panels, tests consommateurs),
• données business (taux de réachat, abandon).

Cela permet de proposer des “recettes candidates” qui maximisent la satisfaction, tout en respectant des contraintes (coût, clean label, objectifs nutritionnels).

Comment les acteurs agroalimentaires peuvent passer à l’action (sans usine à gaz)

Une bonne feuille de route IA pour les alternatives au sucre n’a pas besoin de 18 mois de “transformation digitale”. Elle commence petit, mais juste.

Un plan concret en 90 jours

1. Cartographier les cas d’usage : réduction sucre sur 1 à 2 produits phares, ou remplacement partiel sur une catégorie (boissons, chocolat, produits laitiers).
2. Centraliser les données utiles : formulations, tests sensoriels, paramètres process, retours SAV, ventes.
3. Définir un KPI unique de succès : par exemple “même taux de réachat avec -30% sucre ajouté”.
4. Lancer un modèle simple : prédire le score sensoriel ou le risque d’arrière-goût à partir des variables formulation/process.
5. Itérer : 3 cycles courts, avec apprentissage sur les échecs.

Les questions que vos équipes doivent trancher tôt

• Quel est le seuil de réduction réaliste avant rupture d’acceptabilité ?
• Quelle part du sucre est “fonctionnelle” (texture, conservation) vs “gustative” ?
• Avez-vous une stratégie claire “réduction” (moins de sucre) ou “substitution” (autre molécule) ?
• Comment allez-vous surveiller l’après-lancement (retours digestifs, perception, taux de réachat) ?

Si vous n’avez pas de réponse mesurable à ces questions, l’IA ne compensera pas. Mais si vous les posez bien, elle accélère tout.

Ce que 2026 va probablement confirmer

À l’approche de 2026, je parie sur trois tendances très concrètes.

1. Les édulcorants “nouvelle génération” vont se multiplier, notamment via la fermentation (protéines, nouveaux composés), parce que le pipeline R&D devient plus rapide.
2. La réduction de sucre “intelligente” va gagner du terrain : moins d’ingrédients exotiques, plus d’optimisation sensorielle et process.
3. La surveillance post-marché va devenir un standard : on ne “lance” plus un édulcorant, on le pilote dans le temps, avec des données.

Ce mouvement colle parfaitement au fil rouge de notre série sur l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire : produire mieux, mesurer mieux, corriger plus vite.

Et maintenant : construire une stratégie édulcorants pilotée par la donnée

Les alternatives au sucre ne manquent pas. Ce qui manque, c’est une façon rigoureuse de décider lesquelles sont adaptées à votre produit, acceptées par vos consommateurs, et robustes industriellement.

Si vous travaillez dans une marque, un laboratoire, une coopérative, ou chez un industriel, le prochain avantage ne viendra pas seulement du choix d’un ingrédient. Il viendra de votre capacité à relier agriculture, formulation, production et retours consommateurs dans une même boucle d’amélioration.

La question que je vous laisse pour la suite de la série : votre entreprise sait-elle réduire le sucre comme un projet R&D ponctuel… ou comme un système vivant, piloté par des données et des apprentissages continus ?