IA & ingrédients durables : passer du labo au marché vite

Passer de l’idée à un ingrédient commercialisable a longtemps été une course d’endurance. Dans l’agroalimentaire, découvrir une nouvelle protéine fonctionnelle (qui émulsifie, retient l’eau, apporte du « gras » en bouche) pouvait prendre des années, avec une succession d’essais coûteux, de prototypes ratés et de validations réglementaires interminables.

Un exemple concret illustre le changement de rythme : Shiru a annoncé avoir mis sur le marché OleoPro, un ingrédient végétal de type « gras » conçu pour reproduire certaines propriétés de la graisse animale, et affirme avoir réalisé la phase de découverte en moins de 3 mois après avoir exploré près de 10 000 formulations par IA. Encore plus intéressant : l’entreprise explique que les prochaines découvertes devraient tomber dans une fenêtre de 8 à 10 semaines.

Pour notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », ce cas est précieux : il montre que l’IA ne sert pas seulement à surveiller des parcelles ou optimiser une irrigation. Elle raccourcit aussi la R&D alimentaire, un maillon clé pour la sécurité alimentaire, la résilience des filières et la transition vers des recettes plus sobres en ressources.

Ce que l’exemple Shiru dit vraiment de l’IA en R&D alimentaire

Réponse directe : l’IA ne remplace pas le laboratoire, elle lui évite de tester “au hasard”.

Dans la découverte d’ingrédients, le problème n’est pas l’absence d’idées. Le problème, c’est l’explosion combinatoire : trop de molécules possibles, trop d’assemblages, trop de conditions de process. L’approche classique consiste à formuler, tester, reformuler. On apprend, mais lentement.

L’approche “IA + biotech” change la logique : on utilise des modèles (machine learning) pour prioriser les candidats avant de passer au banc d’essai. Shiru décrit un flux où des équipes de biochimie et de biologie computationnelle sélectionnent rapidement des combinaisons prometteuses, puis valident en pilote.

Phrase à retenir : en agroalimentaire, l’IA apporte surtout une capacité de tri intelligent — elle transforme 10 000 pistes potentielles en quelques prototypes pertinents.

Cette mécanique a une conséquence business immédiate : la réduction du temps d’itération. Et dans un marché où les marques veulent reformuler vite (coûts matières, nutrition, empreinte environnementale, exigences des distributeurs), le temps est souvent la contrainte n°1.

Pourquoi “3 mois” (puis 8–10 semaines) change l’économie des ingrédients

Réponse directe : raccourcir la découverte réduit le risque, donc rend l’innovation finançable et industrialisable.

Quand un projet d’ingrédient s’étale sur 4–6 ans, les points de rupture s’accumulent : changement de stratégie, hausse des coûts, équipe qui tourne, concurrence qui arrive, réglementation qui évolue. À l’inverse, un cycle de découverte en 8–10 semaines permet de décider plus tôt : on continue, on pivote, ou on stoppe.

Dans l’annonce liée à OleoPro, Shiru met aussi en avant une diminution drastique des coûts et du temps de mise sur le marché par rapport à des workflows biotech plus classiques. Même si chaque entreprise a ses chiffres, l’idée est robuste : plus on apprend tôt, moins on brûle de budget tard.

Des impacts très concrets pour l’agroalimentaire (et pas seulement les “alt-protéines”)

On associe souvent ces innovations aux substituts de viande. Mais la “protéine fonctionnelle” est partout : boulangerie, sauces, plats préparés, produits laitiers alternatifs, nutrition sportive, petfood.

Accélérer la découverte d’ingrédients peut permettre :

• Reformulation plus rapide (moins de saturés, plus de fibres/protéines, meilleure liste d’ingrédients)
• Stabilité produit améliorée (texture, tenue au gel/dégel, tolérance process)
• Réduction de dépendance à certaines matières premières volatiles
• Nouveaux débouchés agricoles si les ingrédients s’appuient sur des coproduits ou des cultures adaptées

En 12/2025, le sujet est encore plus brûlant : entre pression sur les coûts, attentes nutritionnelles, et tensions climatiques, les industriels ont besoin de leviers rapides, pas de paris à 5 ans.

Du “tout digital” au pilote : ce qui rend l’IA crédible (ou non)

Réponse directe : une IA utile en foodtech se juge sur sa capacité à produire des échantillons testables, puis des lots industrialisables.

Beaucoup de projets IA échouent parce qu’ils restent dans la promesse : des scores, des classements, des dashboards. En formulation, ça ne suffit pas. Il faut “sortir du modèle” et produire de la matière.

Shiru insiste sur un point opérationnel : en 8 semaines, l’objectif n’est pas seulement d’avoir une prédiction, mais plusieurs protéines produites à l’échelle gramme, donc testables en application. C’est un bon critère de maturité.

Les 4 étapes d’un pipeline IA “sérieux” en agroalimentaire

1. Définir le besoin fonctionnel (ex. rétention d’huile, émulsion, foisonnement, gélification)
2. Explorer / filtrer via modèles (données de protéines, structures, propriétés attendues)
3. Valider en labo (caractérisation, performance en matrice réelle, stabilité)
4. Passer en pilote (reproductibilité, coût, supply chain, contraintes process)

Le piège classique : sauter de l’étape 2 à une annonce marketing. Le passage par l’étape 3–4 est ce qui transforme l’IA en avantage concurrentiel.

Pont avec l’agriculture : l’IA relie la ferme, l’usine et la R&D

Réponse directe : la découverte d’ingrédients par IA devient un outil de planification agricole et industrielle.

C’est là que notre thème de série prend tout son sens. L’IA en agriculture est souvent décrite comme de la surveillance (imagerie, capteurs, rendement). Mais la découverte d’ingrédients ouvre un angle plus “système” : quels ingrédients voulons-nous produire demain, et quelles filières faut-il construire pour les alimenter ?

Trois connexions très pratiques :

1) Valorisation de coproduits et résilience des filières

Si un ingrédient peut être obtenu à partir de flux sous-valorisés (coproduits végétaux, fractions protéiques), l’IA aide à identifier les meilleures cibles fonctionnelles. Résultat : moins de pertes, meilleure rentabilité matière.

2) Sécurité alimentaire et qualité

Un nouvel ingrédient doit être stable, traçable, et cohérent en qualité. Les approches data (modèles + analytics process) permettent de mieux corréler variabilité agricole (protéines, humidité, contaminants) et performance fonctionnelle.

3) Optimisation des procédés

La performance d’une protéine dépend du process (température, cisaillement, pH). L’IA peut relier formulation et paramètres industriels pour réduire les essais terrain.

Opinion assumée : l’agroalimentaire n’a pas besoin de “plus d’IA”. Il a besoin d’IA qui connecte les silos : agronomie, formulation, qualité, industrialisation.

Questions fréquentes (et réponses utiles) sur l’IA pour découvrir des ingrédients

L’IA peut-elle vraiment “inventer” un ingrédient ?

Oui, si “inventer” signifie identifier des candidats plausibles, puis valider expérimentalement. L’IA propose, le labo dispose. Sans validation en matrice réelle (burger végétal, sauce, pâte…), ce n’est qu’une hypothèse.

Est-ce réservé aux grandes entreprises ?

Pas forcément. Les plateformes et partenariats (startup + industriel ingrédientier) rendent la démarche accessible. Mais il faut une discipline de projet : cahier des charges clair, tests application, critères go/no-go.

Où sont les risques ?

Ils sont surtout dans l’exécution :

• Données insuffisantes ou biaisées (le modèle sur-apprend et déçoit en réel)
• Industrialisation plus dure que prévu (rendements, coûts, contraintes process)
• Acceptabilité (fonctionnel OK, mais goût/texture perçus moyens)
• Réglementaire selon la nature exacte de l’ingrédient et les marchés visés

Quel est le bon indicateur de succès ?

Un indicateur simple : le nombre d’itérations labo évitées pour atteindre une performance cible en application. Si l’IA ne réduit pas les cycles d’essais, elle n’apporte pas de valeur.

Comment s’en inspirer : une checklist pour lancer un projet IA “ingrédients”

Réponse directe : commencez par un cas d’usage étroit, mesurable, et proche du terrain industriel.

Si vous êtes un industriel, une coopérative, un acteur de la nutrition ou un fournisseur d’ingrédients, voici ce que je recommande pour démarrer sans vous perdre :

1. Choisir une propriété fonctionnelle (ex. remplacer un gras animal, stabiliser une émulsion, réduire un additif)
2. Fixer 3 métriques de performance (ex. tenue à la cuisson, rétention d’huile, coût cible au kg)
3. Prévoir des tests application dès le mois 1 (petits lots, protocole standard)
4. Définir un “stop rule” (ex. si à 6 semaines aucune piste ne dépasse X, on change d’approche)
5. Anticiper la supply chain (matières premières, saisonnalité, contrats, traçabilité)

Ce cadre évite le travers le plus courant : lancer un projet IA “large” qui produit beaucoup de slides et peu d’échantillons.

La suite logique : des ingrédients plus rapides… et des systèmes alimentaires plus adaptables

L’histoire d’OleoPro n’est pas seulement celle d’une startup qui va vite. Elle illustre une direction : l’IA devient un moteur d’adaptation pour tout l’écosystème agroalimentaire. Quand la découverte passe de plusieurs années à quelques mois, les entreprises peuvent reformuler plus souvent, répondre aux contraintes de ressources, et créer des produits plus cohérents avec les attentes nutritionnelles.

Pour la série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », c’est une pièce du puzzle : l’IA augmente la précision au champ, mais elle accélère aussi la précision en R&D — ce qui finit dans l’assiette.

Si vous deviez lancer un projet en 2026, je parierais sur celui-ci : identifier une propriété fonctionnelle coûteuse ou fragile aujourd’hui, et construire un pipeline IA + validation pilote pour la remplacer en 90 jours. La question n’est plus “est-ce possible ?”, mais “qui sera prêt, opérationnellement, à en tirer parti ?”