IA et anti-gaspillage : rétablir la confiance

Environ un tiers de la nourriture produite dans le monde finit perdue ou gaspillée. Ce chiffre tourne en boucle depuis des années, et pourtant, sur le terrain, la bataille se gagne souvent sur des détails : un lot de fruits mûrit trop vite, une DLC est mal anticipée, une chaîne du froid a un trou de 30 minutes.

Voilà pourquoi les technologies anti-gaspillage (revêtements de conservation, capteurs, optimisation logistique, prévision de la demande) sont devenues un sujet très concret pour l’agriculture et l’agroalimentaire. Le problème, c’est que dès qu’une technologie touche à l’alimentation, la confiance devient fragile. Et quand la confiance se fissure, la désinformation s’engouffre.

L’épisode récent autour d’un revêtement de conservation pour fruits et légumes — accusé en ligne de tous les maux, sur fond de raccourcis, de confusions de documents et de théories de complot — n’est pas une anecdote isolée. C’est un signal : la désinformation “arrive” aussi sur les solutions anti-gaspillage. Et ça, pour une filière qui cherche à réduire ses pertes, c’est un risque business, un risque réputationnel, et parfois un risque de politique publique.

La désinformation sur la food tech : pourquoi ça prend si vite

La désinformation prend parce qu’elle raconte une histoire plus simple que la réalité. Une vidéo de 30 secondes, un screenshot mal interprété, un « on nous cache tout », et le cerveau fait le reste.

Dans le cas des technologies de conservation, on retrouve presque toujours les mêmes ressorts :

• Confusion entre deux produits portant un nom proche (ex. document technique lié à un autre usage industriel).
• Focalisation sur un ingrédient (ex. additifs alimentaires courants) présenté comme “toxique” sans contexte de dose ni d’usage.
• Narratif de contrôle : “on veut nous rendre dépendants”, “c’est un plan”, “c’est financé par X donc c’est suspect”.

Le résultat est très concret : des consommateurs évitent des produits, des distributeurs hésitent, et les équipes qualité/affaires réglementaires se retrouvent à faire… de la communication de crise.

Ce que la filière sous-estime

Most companies get this wrong : elles pensent que la conformité réglementaire suffit. Or être conforme ne veut pas dire être compris.

Une autorisation, un dossier d’évaluation, ou un statut de sécurité pour un usage donné ne se transforme pas automatiquement en confiance. Il manque souvent :

• des explications accessibles (sans infantiliser),
• des preuves d’usage “dans la vraie vie”,
• et surtout, une transparence vérifiable.

C’est précisément là que l’IA, bien utilisée, devient utile.

Le rôle de l’IA : apporter des preuves, pas des promesses

La meilleure réponse à la désinformation n’est pas un slogan, c’est un système. L’IA peut structurer ce système en rendant les informations traçables, cohérentes et faciles à auditer.

L’idée est simple : si une entreprise anti-gaspillage dit « notre solution réduit les pertes et respecte les normes », il faut pouvoir répondre, preuves à l’appui :

• où, quand et comment le produit a été appliqué,
• dans quelles conditions il a été transporté et stocké,
• quels résultats ont été observés (pertes, qualité, retours),
• et quelles limites existent.

IA + traçabilité : du “croyez-nous” au “vérifiez”

L’IA ne remplace pas la traçabilité, elle la rend exploitable. Dans une chaîne agroalimentaire, on a déjà des données : lots, températures, humidité, temps de transit, contrôles qualité, réclamations.

Ce que l’IA sait faire, c’est :

1. Consolider des données hétérogènes (ERP, WMS, capteurs IoT, labo qualité).
2. Détecter des anomalies (rupture de chaîne du froid, dérive de process, lot à risque).
3. Produire des indicateurs lisibles : pertes évitées, durée de vie réelle, variabilité par origine.

Une phrase que j’utilise souvent en projet : “La transparence n’est pas un PDF, c’est une capacité.”

IA et explication des ingrédients : contextualiser la notion de risque

La désinformation adore les listes d’ingrédients sorties de leur contexte.

Une approche IA bien pensée peut alimenter des fiches “explicables” qui répondent aux questions que les gens se posent vraiment :

• Quelle est la fonction de l’ingrédient (émulsifiant, stabilisant, support de formulation) ?
• Est-il courant dans d’autres aliments ?
• Quelle est la dose pertinente et l’exposition réelle (ex. peau non consommée) ?
• Quelles sont les incertitudes et les limites d’usage ?

Ce n’est pas de la propagande. C’est de la pédagogie outillée.

Réduire le gaspillage, c’est aussi réduire l’espace pour les rumeurs

Quand une technologie vise le gaspillage alimentaire, elle touche à plusieurs sensibilités : santé, naturalité, industrialisation, confiance envers les institutions.

Le paradoxe, c’est que plus une innovation est utile, plus elle attire une attention critique. Donc la stratégie gagnante n’est pas de se cacher, mais de devenir “audit-friendly”.

Trois terrains où l’IA protège la confiance

Réponse directe : l’IA protège la confiance quand elle rend les promesses mesurables et les erreurs visibles.

1. Contrôle qualité prédictif

   • Modèles qui relient conditions de stockage → évolution de texture/couleur/perte de masse.
   • Détection précoce des lots susceptibles d’être refusés.

2. Optimisation des flux et dates

   • Prévision de la demande et allocation dynamique.
   • Ajustement des commandes pour éviter surstocks et démarques.

3. Gestion de crise et veille

   • Analyse des signaux faibles sur réseaux (thèmes, pics, sources récurrentes).
   • Réponses factuelles prêtes à publier, validées par qualité/réglementaire.

Un point clé : la veille n’est pas une chasse aux sorcières. C’est un tableau de bord pour comprendre ce qui inquiète et y répondre sans mépris.

Plan d’action en 7 étapes pour contrer la désinformation (sans s’épuiser)

La plupart des équipes agri-agro n’ont pas le temps de “faire de la com” tous les jours. Donc il faut un dispositif léger, mais robuste.

1) Cartographier les “questions à risque”

Listez 20 questions que vos clients, distributeurs et consommateurs posent réellement : sécurité, ingrédients, allergènes, naturalité, impact environnemental, etc.

2) Construire un socle de preuves

Définissez 5 indicateurs que vous pouvez tenir à jour :

• % de pertes évitées (par site / par période)
• durée de vie observée (jours) vs standard
• taux de réclamation
• incidents de chaîne du froid détectés
• conformité lots / contrôles

3) Standardiser les données (sinon l’IA ne sert à rien)

Avant de parler modèle, alignez : noms de lots, formats de dates, unités de température, référentiels produits. C’est ingrat, mais c’est là que tout se joue.

4) Ajouter une couche d’explicabilité

Pour chaque résultat IA (ex. lot à risque), fournissez :

• les variables clés (température, durée, humidité, temps de transit),
• un niveau de confiance,
• une recommandation opérationnelle.

5) Préparer des réponses “prêtes à publier”

Rédigez des modules courts : 5 lignes, 10 lignes, 1 page. Validés. Réutilisables.

6) Mettre en place une veille simple

Pas besoin d’espionner tout internet. Suivez :

• 10 mots-clés (marque, produit, “toxique”, “additif”, “conservateur”, etc.)
• 5 sources récurrentes (groupes, influenceurs, forums)
• un seuil d’alerte (ex. x mentions/h)

7) Mesurer l’efficacité de votre transparence

Indicateurs utiles :

• temps de réponse à un pic de rumeur
• évolution du sentiment (avant/après)
• taux de conversion B2B après mise à disposition des preuves

Ce que je préfère dans cette approche, c’est qu’elle sert aussi la performance : moins de gaspillage, plus de pilotage, moins d’incertitude.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

L’IA peut-elle “prouver” qu’un produit est sûr ?

Non, l’IA ne remplace ni les évaluations toxicologiques ni la réglementation. En revanche, elle peut prouver que l’usage réel respecte les conditions prévues (process, dose, traçabilité, stockage) et détecter des écarts.

Est-ce que la transparence ne risque pas d’alimenter la peur ?

Si elle est faite comme un dumping de documents, oui. Si elle est pensée comme une expérience de vérification (données claires, contexte, limites), elle rassure. La transparence efficace est guidée.

Par où commencer si on est une PME agroalimentaire ?

Commencez par un produit, un site, trois indicateurs. La tentation de tout instrumenter d’un coup est le moyen le plus sûr de n’aller au bout de rien.

Ce que ça change pour l’agriculture de précision et l’agroalimentaire

Dans notre série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, on parle souvent rendement, intrants, surveillance des cultures. Ici, le sujet est complémentaire : l’IA ne sert pas seulement à produire mieux, elle sert à expliquer mieux.

Une filière qui veut réduire le gaspillage à grande échelle doit accepter une réalité : l’acceptabilité sociale est un maillon de la chaîne, au même titre que l’emballage, la logistique ou le froid.

Les entreprises qui gagneront ne seront pas celles qui crient le plus fort. Ce seront celles qui peuvent dire, calmement :

“Voilà nos données. Voilà nos contrôles. Voilà ce qu’on sait, et voilà ce qu’on ne sait pas encore.”

Si vous travaillez sur des technologies anti-gaspillage (ou si vous en déployez côté production, coopérative, industrie, distribution), la question à se poser pour 2026 est simple : vos preuves sont-elles prêtes avant la prochaine vague de rumeurs ?