Investissements food tech : l’IA relance la confiance

En 2023, les investissements en food tech ont ralenti, puis quelque chose s’est remis à bouger. Selon une analyse PitchBook, le nombre de deals en food tech a augmenté de 13,3% au T2 2023, passant de 197 à 268 opérations, alors que la valeur totale des deals a légèrement reculé (2,3 Md$ → 2,2 Md$). Le signal est subtil, mais il dit beaucoup : les investisseurs ne foncent pas tête baissée, ils reviennent par étapes.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », ce frémissement est plus qu’une curiosité “VC”. Il est un indicateur de marché. Quand les fonds reprennent position, ils cherchent des modèles capables de tenir sous contrainte : coût de l’énergie, volatilité des matières premières, tensions sur la main-d’œuvre, exigences réglementaires et pression climatique. Et dans l’agri-agro, le moyen le plus direct d’absorber ces chocs, c’est souvent l’optimisation. Donc, l’IA.

La réalité ? Les VCs financent moins une “idée” qu’une machine à exécuter : capteurs, données, automatisation, prévision, amélioration de la qualité et réduction du gaspillage. Ce billet explique ce que ce retour progressif des capitaux signifie concrètement pour les acteurs agricoles, les industriels, les startups et les décideurs — et comment l’IA devient le fil conducteur entre productivité et sécurité alimentaire.

Ce que dit vraiment la hausse des deals (et ce qu’elle ne dit pas)

Réponse directe : la hausse du nombre d’opérations au T2 2023 indique un retour de l’appétit pour le risque, mais avec une exigence plus forte sur la traction, l’unité économique et la preuve industrielle.

Après deux années de reflux, l’augmentation des deals ressemble à un marché qui se “réveille” sans redevenir euphorique. La valeur totale baisse légèrement, ce qui est cohérent avec une dynamique où :

• on observe plus de tours modestes (amorçage, séries A prudentes, extensions),
• les valorisations se normalisent,
• les investisseurs privilégient des dossiers capables de démontrer des résultats opérationnels rapides.

PitchBook évoque aussi des réserves de capital non déployé (dry powder). Dit autrement : l’argent est là, mais il attend des projets qui cochent les cases. Dans la food tech, l’IA aide justement à cocher ces cases parce qu’elle rend l’impact mesurable : économies, rendement, qualité, disponibilité produit, réduction des pertes.

Pourquoi ce signal compte pour l’agriculture et l’agroalimentaire

L’agriculture et l’agroalimentaire ont une particularité : ils sont au carrefour de la biologie, de la logistique et de l’industrie. Les gains “faciles” sont rares. Les gains “répétables” viennent souvent de :

• la prévision (demande, rendement, maladies, maintenance),
• la standardisation (qualité, tri, calibrage),
• l’automatisation (robots, systèmes de contrôle),
• la réduction du gaspillage (détection précoce, meilleure planification).

L’IA devient la colle entre ces leviers. Et c’est exactement le type de récit que les investisseurs comprennent : un chemin clair entre données → décisions → performance.

Où va l’argent : e-commerce alimentaire, protéines alternatives… et l’ombre portée de l’IA

Réponse directe : au T2 2023, l’e-commerce alimentaire pèse lourd en valeur, mais l’IA irrigue aussi les segments “moins visibles” qui créent de la marge et de la résilience.

Dans l’analyse citée, l’e-commerce alimentaire représente la plus grosse part en valeur (plus d’1 Md$ sur le trimestre), porté par des opérations tardives. Ce point est intéressant, mais ce n’est pas celui qui change le plus la donne pour l’agriculture de précision.

Ce qui m’intéresse davantage, c’est le sous-texte : quand l’e-commerce ré-accélère, toute la chaîne doit suivre (prévision de la demande, optimisation du stock, fraîcheur, emballage, livraison). Or, l’IA est souvent le seul outil qui permet de réduire simultanément :

• les ruptures,
• la surproduction,
• les pertes sur produits frais,
• les coûts de préparation et de transport.

Protéines alternatives : un pari de marché… et un cas d’usage IA très concret

PitchBook se montre optimiste sur les protéines alternatives, avec une projection de croissance mondiale de 76 Md$ (2023) à 423 Md$ (2033), soit 19% de croissance annuelle composée. Qu’on adhère ou non à cette trajectoire, le segment a un point commun avec l’agri-agro “classique” : la maîtrise du goût, du coût et de la constance qualité.

Et c’est là que l’IA s’impose dans les faits :

• modèles prédictifs pour optimiser les recettes (texture, arômes),
• contrôle qualité par vision (défauts, variabilité),
• optimisation des procédés (fermentation, extrusion, cuisson),
• réduction des rebuts et stabilisation des lots.

Une phrase qui résume bien : dans l’agroalimentaire, l’IA n’est pas un gadget créatif ; c’est un outil de répétabilité industrielle.

Pourquoi l’IA rassure les investisseurs : 5 mécanismes de création de valeur

Réponse directe : l’IA attire le capital parce qu’elle transforme des problèmes opérationnels chroniques en indicateurs pilotables, donc en marges améliorables.

Voici les mécanismes que je vois revenir dans les dossiers solides (et qui parlent autant aux fonds qu’aux directions industrielles).

1) Prévision : moins d’aléas, plus de service

En agro et en food, une erreur de prévision coûte cher : pertes, pénalités, promotions subies, sous-utilisation d’usines. Les modèles de prévision (demande, rendement, qualité) réduisent ces coûts parce qu’ils améliorent la planification.

Exemples typiques :

• prévision des volumes récoltés pour ajuster conditionnement et transport,
• prévision de la demande pour réduire les invendus sur produits frais,
• prévision de maintenance pour éviter une panne sur une ligne critique.

2) Vision par ordinateur : standardiser la qualité à grande échelle

La vision est un “superpouvoir” très concret en agri-agro : tri, calibrage, détection de défauts, contrôle d’étiquetage, conformité.

Elle est appréciée parce que :

• elle réduit la variabilité,
• elle compense des difficultés de recrutement,
• elle améliore la traçabilité.

3) Optimisation énergétique et matière : gagner sur deux tableaux

L’hiver 2025 est encore marqué (en Europe) par une sensibilité aux coûts énergétiques, même si la situation varie selon les pays. Dans ce contexte, l’IA appliquée aux procédés (températures, temps de cycle, nettoyage en place, scheduling) vise des gains très “CFO-friendly” :

• moins d’énergie,
• moins d’eau,
• moins de pertes matière.

4) Automatisation et robotique : rendre la production tenable

Dans les exploitations comme dans les ateliers, la tension main-d’œuvre pousse à automatiser. L’IA permet aux robots d’être utiles dans des environnements non parfaitement contrôlés : éclairage variable, produits irréguliers, saisonnalité.

5) Traçabilité et conformité : passer de l’angoisse au pilotage

La traçabilité n’est plus un bonus. C’est un ticket d’entrée pour travailler avec des distributeurs, exporter, ou répondre à des audits. Les systèmes assistés par IA améliorent :

• la détection d’anomalies (lots, températures, temps de transit),
• la gestion documentaire,
• l’analyse des causes racines.

Ce que doivent faire les startups agri/food IA pour capter les budgets en 2026

Réponse directe : pour lever (ou vendre) en 2026, il faut prouver un ROI rapide, s’intégrer au terrain et sécuriser les données, pas empiler des “features IA”.

L’époque où une démo brillante suffisait est derrière nous. Les acheteurs et les investisseurs veulent des preuves. Voici une grille d’exécution pragmatique.

Construire un cas d’usage “painkiller” (pas un “nice to have”)

Un bon cas d’usage se reconnaît à trois signes :

1. Il réduit une douleur budgétaire claire (gaspillage, arrêts, non-qualité, énergie).
2. Il est mesurable en 8 à 12 semaines.
3. Il a un sponsor côté opérations (pas seulement côté innovation).

Prouver le ROI avec un protocole simple

Je recommande une approche très lisible, qui rassure tout le monde :

• baseline (3–6 semaines) : mesurer pertes, rendement, temps d’arrêt, énergie,
• pilote (6–10 semaines) : déployer sur une ligne / une parcelle / un entrepôt,
• lecture ROI : euros économisés + impacts qualité + impacts CO₂ (si disponible),
• plan de déploiement : conditions de passage à l’échelle, formation, support.

Gérer la donnée comme un produit

Dans l’agriculture de précision, la donnée vient de partout : capteurs, machines, images drone, ERP, MES, WMS, LIMS… Un projet échoue rarement parce que “le modèle est mauvais”. Il échoue parce que :

• les données sont inexploitables,
• l’intégration est trop lourde,
• la gouvernance et la sécurité ne sont pas cadrées.

La proposition la plus vendable : moins d’intégration, plus de valeur.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Est-ce que cette reprise des deals signifie que tout le monde va lever ?

Non. Le marché se rouvre, mais il sélectionne. Les projets sans preuve de déploiement, sans économie unitaire claire, ou trop dépendants d’un “grand contrat futur” auront du mal.

Qu’est-ce qui est le plus finançable : l’IA à la ferme ou en usine ?

Les deux, mais pour des raisons différentes. En usine, le ROI est souvent plus rapide car les processus sont contrôlés et les données plus accessibles. À la ferme, l’impact peut être énorme (intrants, rendement, maladies), mais la variabilité (météo, sols, pratiques) impose une exécution terrain irréprochable.

Quel est le meilleur point d’entrée pour une ETI agroalimentaire ?

Je privilégie un trio gagnant :

• contrôle qualité par vision,
• prévision + planification (demande/production),
• optimisation énergie/eau sur un procédé.

Ce sont des sujets où l’IA est mature, l’impact mesurable, et l’adoption réaliste.

Un retour de confiance… conditionné par des preuves

Le fait marquant du rapport PitchBook n’est pas un rebond spectaculaire, mais un changement de direction : 268 deals au T2 2023 (+13,3%) après deux années de recul. Ça ressemble à un marché qui accepte de reprendre du risque, à condition d’acheter de la performance, pas du storytelling.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est une bonne nouvelle si on la lit correctement. Les investisseurs financent ce qui rend la chaîne “du champ à l’assiette” plus robuste : moins de pertes, meilleure qualité, production plus prévisible, énergie mieux maîtrisée. Et dans cette équation, l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire n’est pas un thème “tendance” : c’est l’infrastructure logicielle de la compétitivité.

La question que je laisse ouverte — parce qu’elle va structurer 2026 — est simple : dans votre chaîne de valeur, quel indicateur coûte le plus cher quand il dérive, et quel projet IA peut le stabiliser en moins de 90 jours ?