IA et mycoprotéines : la feuille de route pragmatique

Les prix de la viande atteignent des niveaux record, et ce n’est pas qu’un sujet de tickets de caisse. C’est un signal faible (qui devient fort) sur la fragilité des chaînes d’approvisionnement, la dépendance aux intrants et la difficulté à concilier coût, nutrition et empreinte environnementale. Dans ce contexte, The Better Meat Co. annonce une levée de fonds de 31 millions de dollars (série A, sursouscrite) pour industrialiser sa plateforme de fermentation et mettre sur le marché sa mycoprotéine Rhiza à un prix annoncé inférieur au bœuf haché “commodité” aux États‑Unis d’ici 2026.

Ce qui m’intéresse ici n’est pas seulement l’alternative protéique. C’est la méthode : un pragmatisme assumé (produits hybrides, adoption progressive, obsession de l’échelle) qui ressemble beaucoup à ce que l’on observe dans l’IA appliquée à l’agriculture et à l’agroalimentaire : on gagne surtout quand on améliore le réel, pas quand on promet un monde parfait.

Dans cet article (inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire »), on va relier les points : comment une stratégie mycoprotéine + produits hybrides peut être amplifiée par l’IA — sur la production, la qualité, la maintenance, la planification et même le go‑to‑market.

Pourquoi la mycoprotéine “passe” là où d’autres peinent

La mycoprotéine progresse parce qu’elle répond à trois contraintes qui bloquent souvent les alternatives : goût/texture, liste d’ingrédients, coût à l’échelle. Le récit de Paul Shapiro est très clair : il a cherché un impact rapide, là où la viande cultivée (cellulaire) reste lente à diffuser, et là où les protéines végétales se heurtent à des limites concrètes.

Le nœud du problème : fonctionnalité et supply chain

Les protéines végétales ont gagné en visibilité, mais beaucoup de produits restent pénalisés par :

• des profils aromatiques difficiles à masquer,
• des listes d’ingrédients longues (et une perception “ultra‑transformée”),
• des allergènes plus fréquents (soja, pois, etc.),
• une volatilité des approvisionnements et des prix.

La mycoprotéine, produite par fermentation, offre un autre compromis : davantage de fonctionnalité (texture, rétention d’eau), une base parfois utilisable comme ingrédient unique selon les procédés, et une industrialisation plus “pilotable” qu’une culture dépendante des aléas climatiques.

Le choix industriel de Better Meat Co.

Better Meat Co. s’appuie sur une souche de Neurospora et revendique un produit :

• plus “viande‑like” que certaines mycoprotéines historiques,
• non obligatoirement surgelé (donc logistique et qualité potentiellement simplifiées),
• approuvé FDA et USDA (ce point compte énormément pour les partenariats).

Le fond de l’histoire est simple : au lieu de miser sur un changement de comportement massif, la société mise sur une substitution partielle qui peut se diffuser vite.

Une adoption à 20% dans un produit grand public a souvent plus d’impact qu’un produit 100% alternatif vendu en niche.

Les produits hybrides : la stratégie la plus sous-estimée

L’idée des produits hybrides est presque “banale” — et c’est précisément pour ça qu’elle fonctionne. Shapiro l’a démontré via un partenariat précoce avec un grand acteur (ex. une gamme type Chicken Plus) qui reste en rayon plusieurs années après. L’hybride réduit la barrière psychologique : on garde les codes de la viande, on abaisse le coût et l’empreinte, on améliore parfois le profil nutritionnel.

Ce que l’hybride change pour l’agroalimentaire

Pour une marque, l’hybride peut :

1. stabiliser la marge (ingrédient de fermentation potentiellement moins volatil que certaines matières premières),
2. réduire le risque (pas besoin d’un pari “tout ou rien”),
3. augmenter la capacité de production à demande constante,
4. diminuer l’exposition à certaines critiques (prix, impact, etc.).

Mais l’hybride apporte aussi une contrainte : il faut maîtriser la formulation et la constance sensorielle. C’est là que l’IA devient un multiplicateur.

Où l’IA fait gagner du temps, de la qualité et des euros

Le meilleur usage de l’IA dans l’agroalimentaire, c’est quand elle transforme des processus déjà rentables en processus prévisibles. Dans une plateforme de fermentation comme celle de Better Meat Co., l’IA peut intervenir à plusieurs niveaux, du bioprocédé à la mise en rayon.

IA dans la fermentation : du “pilotage” au “contrôle”

La fermentation industrielle génère une masse de signaux : température, pH, oxygène dissous, agitation, densité optique, consommation de substrat, composés volatils… L’IA (et plus largement l’analytique avancée) permet :

• Détection d’anomalies en temps réel : repérer un lot qui dévie avant qu’il ne devienne une perte.
• Contrôle prédictif : ajuster les consignes (aération, agitation, alimentation) pour rester sur la trajectoire de rendement/texture.
• Jumeau numérique (digital twin) : simuler “si je change X, quel impact sur Y ?” pour réduire les essais physiques.

Résultat attendu : moins de rebuts, meilleure reproductibilité, montée en échelle plus sereine.

IA qualité : vision, capteurs, et “qualité par design”

La mycoprotéine n’est pas un simple volume à produire : c’est une matière vivante, avec une texture, une tenue à la cuisson, une couleur, une odeur. Concrètement, l’IA peut :

• utiliser la vision par ordinateur pour contrôler granulométrie/structure,
• corréler des signaux capteurs à des attributs sensoriels,
• automatiser une partie de la traçabilité et des libérations de lots.

Une phrase qui résume bien l’approche : la qualité n’est pas un contrôle final, c’est un système d’apprentissage continu.

IA maintenance et énergie : l’argent est aussi dans les “à-côtés”

Quand une entreprise annonce vouloir multiplier sa capacité par dix, les goulots d’étranglement sont rarement “seulement biologiques”. Ils sont souvent mécaniques, énergétiques et logistiques.

• Maintenance prédictive sur pompes, échangeurs, compresseurs : éviter l’arrêt non planifié.
• Optimisation énergétique : planifier les cycles énergivores, détecter les dérives, piloter au meilleur coût.
• Planification de production : équilibrer ordonnancement, nettoyage en place (CIP), et fenêtres de livraison.

Sur des unités industrielles, ces postes représentent vite des centaines de milliers d’euros/an. L’IA n’a pas besoin d’être spectaculaire pour être rentable.

Le pont avec l’agriculture : “nouvelle culture” et agriculture de précision

Better Meat Co. parle de “nouvelle culture” au sens figuré : une nouvelle matière première issue de fermentation. Mais l’impact agricole est bien réel, car toute protéine alternative redessine la demande en intrants.

Ré-allouer les surfaces et sécuriser les intrants

Si la fermentation monte en puissance, la question devient : quels substrats (sucre, amidon, coproduits) et quelles filières ? L’IA appliquée à l’amont agricole peut aider à :

• prévoir les rendements et la disponibilité des cultures d’approvisionnement,
• optimiser l’itinéraire technique via l’agriculture de précision (irrigation, fertilisation variable),
• valoriser des coproduits locaux (logique d’économie circulaire),
• réduire les pertes grâce à la prévision qualité (humidité, mycotoxines, etc.).

Le point clé : plus l’aval est industrialisé, plus l’amont doit être prévisible. Et la prévisibilité se construit avec données, capteurs et modèles.

Sécurité alimentaire et résilience : l’argument qui monte en 2025

Fin 2025, l’angoisse n’est pas seulement “écologique”. Elle est économique et géopolitique : fluctuations des prix, tensions sur les intrants, risques climatiques. Les protéines issues de fermentation peuvent renforcer la résilience — à condition de ne pas recréer une dépendance à un petit nombre de matières premières.

L’IA sert ici à arbitrer : diversifier les sources, simuler des scénarios, et minimiser le risque de rupture.

Comment passer de la techno à l’adoption : une check-list pragmatique

Le pragmatisme de Shapiro est une leçon utile pour toute entreprise qui veut introduire de l’IA dans l’agroalimentaire : il faut viser l’impact mesurable, rapidement, sans casser l’existant.

1) Choisir un KPI “cash” avant le KPI “wow”

Quelques KPI typiquement gagnants en fermentation/ingrédients :

• taux de lots conformes (First Pass Yield),
• coût matière par kg de protéine,
• consommation énergétique par lot,
• temps d’arrêt non planifié,
• constance texture/couleur (écarts-types).

2) Démarrer par un cas d’usage “sur capteurs existants”

Si vous avez déjà SCADA/MES et des historiques, vous pouvez souvent lancer :

• détection d’anomalies,
• prévision de dérive,
• optimisation d’ordonnancement.

Moins de capteurs à installer = moins de friction.

3) Penser “hybride” aussi pour l’IA

Même logique que pour les produits : on ne remplace pas tout. On construit un système d’aide à la décision qui :

• propose,
• explique,
• apprend,
• puis automatise progressivement ce qui est stable.

4) Préparer la preuve auprès des partenaires (CPG, retail, resto)

Pour vendre un ingrédient comme Rhiza, il faut des preuves simples et répétables :

• stabilité en formulation,
• qualité constante,
• conformité,
• capacité à livrer.

L’IA peut fournir des tableaux de bord “partageables” et des indicateurs de confiance (variabilité, contrôle, traçabilité).

Ce que cette levée de fonds raconte du marché

Lever 31 M$ en série A dans un environnement de financement plus sélectif envoie un message : les investisseurs paient moins la promesse lointaine, et davantage la capacité à industrialiser. Le discours “on a la techno, l’approbation réglementaire, une usine de démonstration et une demande prouvée” rassure.

Mon point de vue : les acteurs qui gagneront dans les protéines alternatives ne seront pas ceux qui crient le plus fort, mais ceux qui réduisent trois incertitudes en même temps : coût, qualité, distribution. L’IA est précisément un outil de réduction d’incertitude.

Et maintenant : la prochaine bataille, c’est l’exécution

La trajectoire affichée (prix inférieur au bœuf haché d’ici 2026) met une pression saine : produire plus, sans diluer la qualité ni exploser les coûts. C’est exactement le terrain où l’IA dans l’agroalimentaire est utile : elle transforme l’industrialisation en discipline mesurable, itérative, pilotée par les données.

Si vous travaillez dans une coopérative, une usine d’ingrédients, une marque agroalimentaire, ou une start-up foodtech, la question n’est plus “faut-il de l’IA ?”. La question est : quel maillon de votre chaîne crée le plus de variabilité — et combien vous coûte-t-il chaque mois ?

La suite logique, en 2026, sera passionnante : verra-t-on apparaître des “recettes” hybrides optimisées par IA (coût, goût, nutrition), et des filières agricoles ajustées en temps réel pour alimenter ces fermentations ? Si oui, la frontière entre agriculture de précision et industrie alimentaire va continuer à s’estomper — et c’est plutôt une bonne nouvelle pour la sécurité alimentaire.