Bananes mûres à l’heure grâce à l’IA et aux capteurs

Chaque année, une part importante des fruits n’est jamais consommée. Pour les entreprises qui gèrent des produits très “vivants” comme la banane, le problème n’est pas seulement la casse ou le transport : c’est le temps. Entre une banane vert vif (dure comme un caillou) et une banane trop mûre (tachetée puis pâteuse), la fenêtre est courte. Et elle se joue parfois à quelques heures près.

Dans la filière, il existe même un métier dédié : le mûrisseur (ripener). Son rôle : orchestrer le passage du vert au jaune “pile comme il faut” au bon moment, pour que le fruit atteigne les rayons au pic de qualité. Ce travail repose encore beaucoup sur l’expérience, l’observation, des routines… et une pression forte sur la régularité. La réalité ? C’est exactement le type de process où l’IA apporte de la valeur rapidement.

L’exemple de Strella (déployée historiquement sur la pomme et la poire aux États-Unis, puis étendue à la banane et à l’avocat) illustre bien la promesse de notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire » : utiliser des données terrain, des capteurs et du machine learning pour améliorer la qualité, réduire le gaspillage et sécuriser l’approvisionnement.

Le vrai défi de la banane : une chaîne logistique pilotée par la maturité

La banane n’est pas “finie” quand elle est récoltée. Elle est cueillie avant maturité, puis refroidie pour ralentir les réactions biologiques. Ensuite seulement, à l’approche des zones de consommation, elle passe en chambres de mûrissage où l’on “déclenche” le processus.

Ce pilotage n’a rien d’anecdotique : la banane est un des fruits les plus consommés en Europe, et elle traverse plusieurs étapes (transport maritime, stockage, mûrissage, distribution). Le moindre décalage provoque un effet domino :

• bananes trop vertes → insatisfaction client, démarque, pertes
• bananes trop mûres → pertes rapides, déclassement, tension sur la supply
• maturité hétérogène → tri, retours, complexité magasin

Le mûrissage devient donc un “poste de contrôle qualité” de la supply chain. C’est un sujet agroalimentaire, mais aussi un sujet d’optimisation industrielle.

Un indicateur clé : les gaz émis par le fruit

Sur le plan physiologique, les fruits climactériques (banane, avocat, pomme, poire…) émettent des gaz et réagissent à des stimuli. Deux signaux sont particulièrement utiles :

• l’éthylène : l’hormone végétale qui accélère la maturation
• le CO₂ : marqueur de respiration, donc d’activité métabolique

En pratique, les opérateurs ajustent l’environnement : température, humidité, circulation d’air, et injection/gestion de gaz (selon les installations). Le problème, c’est la variabilité : lots, origines, saisonnalité, conditions de transport, micro-écarts de température… Deux palettes “identiques” sur le papier peuvent réagir différemment.

Ce que l’IA change vraiment : passer du “feeling” au pilotage fin

Le point fort de l’approche Strella, c’est une logique simple : mesurer ce que le fruit “dit”, puis prédire son évolution à court terme.

L’entreprise s’appuie sur un module IoT multi-capteurs (éthylène, CO₂ et paramètres d’environnement). Là où la nouveauté se joue, c’est dans le logiciel : les algorithmes ne sont pas les mêmes selon le fruit, car les cinétiques de maturation diffèrent.

Du capteur au modèle : pourquoi le machine learning est adapté

Réponse directe : le machine learning est adapté parce que la maturité dépend d’interactions non linéaires (gaz, température, humidité, historique du lot), difficiles à modéliser à la main de façon robuste.

Un système IA bien conçu apprend des milliers de trajectoires de lots :

• profil de gaz mesuré dans le temps
• conditions de chambre (température/hygrométrie)
• actions opérateur (accélérer, ralentir, ventiler, refroidir)
• résultat observé (couleur, homogénéité, durée de vie en rayon)

Ensuite, il peut produire des recommandations concrètes : combien de temps, à quelle température, avec quel rythme d’activation/maintien pour viser un objectif (ex. “jaune niveau 3” à J+2, homogène, avec 3 jours de tenue).

Banane vs pomme : la vitesse change tout

Sur la pomme, la conservation peut s’étendre sur de longs mois ; sur la banane ou l’avocat, les décisions sont plus rapides et les erreurs coûtent plus cher.

• Pomme : on optimise souvent stockage long et sortie progressive.
• Banane / avocat : on optimise la synchronisation fine avec la distribution.

Cette différence explique pourquoi le métier de mûrisseur est central sur certaines filières, et pourquoi l’IA est un bon “copilote” : quand tout va vite, la constance est plus difficile à tenir.

Une phrase que je trouve utile à garder en tête : « La qualité perçue en magasin est souvent décidée plusieurs jours plus tôt, dans une chambre de mûrissage. »

Qualité et sécurité alimentaire : l’IA comme outil de maîtrise, pas seulement de rendement

Dans notre série sur l’IA en agriculture et agroalimentaire, on parle souvent de rendements et de précision au champ. Ici, on est plutôt côté aval : qualité, sécurité et gaspillage.

Réponse directe : mieux maîtriser la maturité réduit mécaniquement le gaspillage. Un lot qui arrive trop mûr déclenche une cascade de pertes (tri, invendus, retours). À l’inverse, un lot trop vert peut finir en invendu car il n’atteint pas la maturité au bon moment.

Strella communique avoir contribué à sauver 20 millions de livres (environ 9 000 tonnes) de pommes et poires de la perte, et avoir travaillé avec une grande partie du marché américain sur ces fruits. Même si les contextes varient, l’ordre de grandeur est parlant : sur des volumes massifs, une amélioration de quelques points se traduit en tonnes évitées.

Ce que “qualité” veut dire pour une banane (et pourquoi c’est mesurable)

On réduit souvent la qualité à la couleur. En réalité, pour la distribution, c’est un mix :

• uniformité de la coloration au sein d’un lot
• tenue (nombre de jours de vente possible)
• texture (ni farineuse ni trop molle)
• odeur/arômes (maturité organoleptique)
• tolérance au transport final (dernier kilomètre)

Une bonne stratégie IA ne se contente pas de prédire “jaune ou vert”. Elle vise un objectif opérationnel (par exemple : “prêt pour mise en rayon demain matin, tenue 72h, homogène”).

Comment déployer ce type de solution sans se perdre

Réponse directe : la réussite dépend moins de l’algorithme que du cadrage métier et des données. J’ai vu des projets IA échouer parce qu’ils partaient trop vite sur la techno, sans décider ce qu’on optimise réellement.

1) Définir une cible mesurable (et utile)

Avant de poser des capteurs, mettez-vous d’accord sur 2 ou 3 KPI simples :

• taux de démarque sur la banane (par plateforme / par semaine)
• % de lots “hors fenêtre” (trop vert / trop mûr à réception magasin)
• homogénéité (score interne) ou taux de réclamations qualité

2) Créer un “journal” des actions opérateur

Le modèle apprend mieux quand il sait ce qui a été fait. Un minimum de traçabilité est nécessaire :

• heure d’entrée en chambre
• réglages température/humidité
• durée et intensité des phases
• incidents (panne froid, ouverture de porte, etc.)

3) Démarrer petit, mais sur un flux représentatif

Un bon pilote, c’est souvent :

• 1 plateforme
• 1 ou 2 origines principales
• 6 à 10 semaines (pour capturer de la variabilité)

Objectif : prouver une amélioration stable, pas une “se confirmer une intuition”.

4) Penser adoption : l’IA doit aider le mûrisseur, pas le juger

Le point le plus intéressant dans le cas Strella, c’est la posture : l’outil vise à soulager des équipes qui peuvent travailler de longues amplitudes.

Concrètement, l’adoption monte quand :

• la recommandation est expliquée (“on voit une montée CO₂ anormale”)
• l’outil donne une marge (“entre 18 et 20°C pendant 6–8h”)
• l’opérateur peut annoter (“lot arrivé plus chaud que prévu”)

Questions fréquentes (et réponses sans détour)

L’IA va-t-elle remplacer le métier de mûrisseur ?

Non, pas dans une exploitation sérieuse. Le mûrisseur gère des imprévus, des contraintes de planning, des arbitrages commerciaux. L’IA est forte pour détecter des signaux faibles et proposer des réglages cohérents, mais l’humain garde la responsabilité et le contexte.

Pourquoi ne pas se contenter de capteurs sans IA ?

Les capteurs seuls donnent de la visibilité, mais pas forcément une décision. L’IA transforme des séries temporelles (éthylène/CO₂/température) en recommandations actionnables et en prédictions de résultat.

Est-ce pertinent pour les acteurs français et européens ?

Oui, parce que les enjeux sont identiques : pression sur les marges, exigences de qualité, objectifs anti-gaspillage, et attentes consommateurs (banane “prête à manger” vs “à mûrir”). Les détails d’infrastructure changent, mais la logique “mesurer → prédire → piloter” reste valable.

Ce que cet exemple raconte de l’IA dans l’agroalimentaire en 2025

En décembre 2025, le discours sur l’IA est souvent aspiré par les assistants génératifs. Dans l’agriculture et l’agroalimentaire, les gains les plus concrets viennent encore d’autre chose : des capteurs, des données physiques, et des modèles prédictifs qui aident à prendre des décisions répétables.

La banane “parfaitement mûre” n’est pas un caprice marketing. C’est un symbole : quand on pilote mieux la maturité, on améliore l’expérience client, on stabilise la supply chain, et on réduit le gaspillage à grande échelle.

Si vous travaillez dans une coopérative, chez un importateur, un mûrisseur, un grossiste, ou côté retail, je vous recommande une approche pragmatique : choisissez un fruit à forte variabilité (banane, avocat), posez quelques capteurs, définissez 2 KPI, et testez. Vous verrez vite si l’IA est un gadget… ou un vrai outil de maîtrise.

Et vous, dans votre chaîne “du champ au rayon”, à quel endroit la maturité vous coûte-t-elle le plus cher aujourd’hui : à l’entrepôt, au transport, ou au magasin ?