IA, agriculture et goût : rendre le durable désirable

Le chiffre qui met tout le monde d’accord : en France, près de 8 Français sur 10 déclarent que le goût est le premier critère d’achat alimentaire. Pas le score nutritionnel. Pas l’origine. Pas l’empreinte carbone. Le goût.

Ça dérange parfois les équipes RSE, les innovateurs food, et même certains agriculteurs engagés. Pourtant, c’est une bonne nouvelle : si l’on sait fabriquer du “très bon” à partir d’ingrédients plus sains et de filières plus sobres, alors l’impact change d’échelle. Les chips et les sodas l’ont prouvé depuis longtemps : quand le plaisir est au rendez-vous, la demande suit… et le système de production s’adapte.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », j’aimerais défendre une idée simple, presque brutale : l’IA ne servira à rien pour transformer l’alimentation si elle n’aide pas aussi à gagner la bataille du goût. Bonne nouvelle (bis) : l’IA est justement très forte pour relier des signaux dispersés — composition, procédés, variétés, fermentation, préférences culturelles — et les convertir en décisions concrètes.

Le goût décide du marché (et donc de l’agriculture)

Le goût est le moteur réel de l’adoption. C’est lui qui fait revenir un consommateur, pas la promesse sur l’étiquette. On peut vendre une fois avec une mission ; on construit une habitude avec une expérience sensorielle.

L’industrie des produits ultra-transformés a perfectionné ce mécanisme avec une précision redoutable : équilibre sel-sucre-gras, texture, arômes, croquant, longueur en bouche. Les formulateurs parlent de bliss points (points de félicité) : la zone où le cerveau dit “encore”. C’est inconfortable à admettre, mais c’est une leçon utile : si des empires se construisent sur le plaisir, alors le durable doit apprendre à être irrésistible.

Le vrai piège, je le vois souvent dans les projets “à impact” :

• on optimise les KPI (protéines, fibres, CO₂, labels)
• on rationalise la supply chain
• et on finit par s’auto-convaincre que “c’est bon” parce que “c’est vertueux”

Le marché, lui, ne négocie pas. Le goût ne se plaide pas, il se prouve.

Pourquoi c’est crucial en 2025 (et encore plus en hiver)

Fin 2025, le contexte est tendu : inflation alimentaire persistante, arbitrages budgétaires, fatigue informationnelle face aux injonctions (manger mieux, local, moins de viande, moins de sucre…). En décembre, on cherche aussi le réconfort : plats chauds, notes grillées, umami, épices.

Dans ce climat, la stratégie “culpabilisation + vertu” perd. La stratégie “plaisir + bénéfice” gagne.

Ce que l’IA change dans la science du goût

L’IA sert à transformer le goût d’un art coûteux en discipline pilotable. Pas en remplaçant les chefs ou les nez, mais en accélérant les cycles d’apprentissage.

Concrètement, l’IA excelle sur trois tâches :

1. Comprendre des relations non linéaires (ex. une micro-variation de fermentation change l’amertume perçue)
2. Explorer vite un espace immense de formulations (des milliers de combinaisons possibles)
3. Segmenter les préférences (tout le monde n’aime pas la même chose, et c’est de plus en plus vrai)

Du champ à l’assiette : relier génétique, terroir et perception

Dans le végétal, le goût dépend d’un trio : variété × pratiques agricoles × conditions de récolte/post-récolte. On a longtemps sélectionné des fruits et légumes pour la logistique (rendement, calibre, transport, tenue en rayon). Résultat : on a parfois “sélectionné hors du goût”.

L’IA peut aider à inverser la logique en faisant correspondre :

• données agronomiques (stress hydrique, maturité, brix, acidité)
• analyses chimiques (composés aromatiques, polyphénols, terpènes)
• retours sensoriels (panels, avis consommateurs, tests en conditions réelles)

Objectif : piloter la production pour maximiser la saveur tout en restant compatible avec les contraintes du terrain.

“Délicieux d’abord” : le cas des protéines et coproduits

Un exemple marquant côté innovation : la transformation de coproduits riches en protéines mais peu appétissants (souvent amers, astringents). Certains résidus d’oléagineux, par exemple, ont un potentiel nutritionnel énorme… mais un goût franchement dissuasif.

Ici, l’IA peut intervenir à chaque étage :

• détecter les composés responsables de l’amertume
• proposer des stratégies de réduction (fermentation, enzymatique, extraction douce)
• optimiser le procédé pour préserver texture et arômes désirables

Le point clé : sans solution goût, la valorisation des coproduits reste un exercice de laboratoire. Avec une solution goût, on débloque une filière.

« La durabilité qui ne donne pas envie reste une niche. La durabilité qui régale devient une norme. »

Revenir au goût “au champ” : sélectionner et cultiver pour la saveur

La sélection variétale orientée goût est une décision agricole autant qu’agroalimentaire. Quand on choisit une variété de carotte, de tomate ou de colza, on choisit aussi un futur comportement de consommation.

L’exemple des légumes “dé-flavorisés” (et comment corriger le tir)

Beaucoup de consommateurs ont vécu ce choc : goûter un produit “de saison” et se demander pourquoi celui du supermarché semblait fade. Ce n’est pas que “les gens exagèrent” ; c’est souvent un effet cumulé de sélection et de chaîne du froid/transport.

Plan d’action réaliste côté filière :

1. Mesurer : créer un référentiel sensoriel (goût, odeur, texture) en plus des standards calibre/rendement
2. Relier : lier ces scores aux données de conduite culturale et de variétés
3. Décider : récompenser économiquement la saveur (contrats, primes qualité, segmentation)

L’IA rend ce triptyque plus accessible, car elle automatise l’analyse multi-variables et aide à identifier les compromis “acceptables” (un peu moins de rendement, beaucoup plus de goût, et au final plus de valeur).

L’hiver 2025 : l’occasion parfaite pour “repackager” le végétal

En décembre, on ne vend pas des carottes. On vend :

• une soupe qui sent la noisette grillée
• une purée onctueuse et légèrement fumée
• des légumes rôtis caramélisés, riches en umami

Dit autrement : le goût perçu dépend aussi de la préparation. Les marques et les industriels peuvent faire beaucoup en proposant des formats et recettes qui amplifient naturellement les composés aromatiques (rôtissage, fermentation, maturation, réduction).

La fin du “goût universel” : l’IA pour segmenter sans appauvrir

Chercher un goût qui plaît à tout le monde devient de plus en plus coûteux et souvent médiocre. Les préférences se fragmentent : cultures culinaires, niveaux d’exposition aux épices, habitudes de produits transformés, sensibilité à l’amertume (génétique), etc.

Plutôt que de viser une moyenne fade, une stratégie moderne consiste à servir très bien des segments clairs.

Concrètement, comment l’IA aide à concevoir des goûts par tribus

• Analyse d’avis et de verbatims (e-commerce, panels) pour détecter ce que “piquant”, “trop sucré”, “sec”, “chimique” veulent dire selon les publics
• Modèles de recommandation pour proposer des variantes (plus acide, plus fumé, plus épicé)
• Optimisation de formulation sous contraintes (Nutri-Score, coût matière, allergènes, émissions)

Le résultat attendu n’est pas “une recette parfaite”. C’est un portefeuille cohérent : une base industrielle robuste, déclinée en profils sensoriels.

Attention au piège : segmenter ne doit pas tuer l’identité produit

Segmenter, oui. Fabriquer 40 références inutiles, non.

Le bon cadre, c’est :

• 1 promesse produit claire (ex. “protéine fermentée, goût umami”)
• 3 profils gustatifs maximum pour démarrer (ex. nature, épicé, fumé)
• un protocole de test terrain (restauration collective, foodservice, retail)

Méthode terrain : 6 étapes pour “industrialiser” le goût durable avec l’IA

La réussite tient plus à la méthode qu’à la magie des algorithmes. Voilà un plan que je recommande aux équipes agro/food tech.

1. Définir le cahier des charges sensoriel

   • 5 attributs maximum (ex. salinité, umami, amertume, jutosité, longueur)

2. Construire une base de données propre

   • ingrédients, lots, procédés, paramètres (température, durée, pH), coûts, retours

3. Mettre en place des tests rapides et fréquents

   • micro-lots hebdomadaires, panels internes + tests consommateurs légers

4. Modéliser sous contraintes réelles

   • nutrition, allergènes, coût, CO₂, disponibilité matières, cadence usine

5. Valider en conditions d’usage

   • la vérité du goût, c’est la poêle, la cantine, le snack du soir — pas la salle de réunion

6. Boucler avec l’agriculture

   • remonter les signaux : quelles variétés, quelles pratiques, quelle récolte donnent les meilleurs profils ?

Une phrase utile en comité projet : « Notre produit doit gagner à l’aveugle. »

Ce que ça change pour l’agriculture de précision

L’agriculture de précision ne doit pas optimiser seulement le rendement ; elle doit optimiser la désirabilité. Si l’IA permet de prédire “où et quand récolter” pour maximiser un profil aromatique (sucre/acidité, volatils, texture), on crée de la valeur sans forcément produire plus.

C’est un basculement stratégique :

• moins de volume “commodité”
• plus de qualité gustative mesurable
• plus de résilience économique pour les producteurs

Et c’est cohérent avec 2025 : pression climatique, incertitude sur l’eau, recherche d’efficience. Faire mieux, pas juste faire plus.

Et maintenant : le goût comme KPI de transformation alimentaire

Si vous travaillez en food tech, en agroalimentaire, en sélection variétale ou en agri-data, la priorité 2026 est claire : traiter le goût comme une variable optimisable, au même titre que le coût, la nutrition et l’empreinte carbone.

Les équipes qui gagneront ne seront pas celles qui parlent le mieux d’impact. Ce seront celles qui savent faire dire au consommateur : “J’en reprendrai.” Et qui peuvent expliquer précisément pourquoi, grâce aux données.

Vous voulez que les alternatives durables sortent de la niche ? Commencez par un test simple : servez votre produit à l’aveugle face au produit “plaisir” dominant. S’il perd, ce n’est pas un drame. C’est un diagnostic. Et l’IA peut accélérer la correction.

La question intéressante pour 2026 n’est pas “peut-on produire durable ?” — on sait déjà faire. La vraie question : peut-on produire durable et devenir le choix préféré, un mardi soir de décembre, quand on veut juste se régaler ?