IA et poisson cultivé : la leçon Forsea pour 2026

Un chiffre suffit à poser le décor : les populations d’anguille ont chuté de 90 à 95% en quelques décennies. Dans le même temps, certaines espèces restent très demandées, avec des prix de gros qui s’envolent (l’anguille peut atteindre 60 à 75 $/kg). Résultat : un marché prêt à payer… mais une ressource qui s’épuise.

C’est exactement le type de tension que l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire est censée aider à résoudre : produire plus, mieux, avec moins d’impact. Sauf qu’ici, la “ferme” ressemble à un laboratoire. Forsea, startup israélienne, développe du poisson cultivé (en commençant par l’anguille) et vise une première mise sur le marché fin 2025. Au-delà de l’alternative protéique, leur approche illustre un point que je défends : l’IA n’est pas un gadget marketing, c’est le système nerveux qui rend l’industrialisation possible.

Ce billet transforme leur parcours en cas d’usage concret pour les acteurs de l’agri-agro : comment relier food tech, sécurité alimentaire, et IA — et quoi faire dès maintenant si vous vendez, produisez, contrôlez, ou financez des aliments.

Pourquoi l’anguille est un “bon” premier produit (et ce que ça dit du marché)

Forsea commence par l’anguille pour une raison simple : le triptyque “forte demande + prix élevé + espèce sous pression”. Quand l’offre est contrainte, la fenêtre d’adoption d’un produit cultivé s’ouvre plus vite, parce que la comparaison se fait moins sur “est-ce identique ?” et plus sur “est-ce disponible, stable, et bon ?”.

L’exemple japonais est parlant : autour de 160 000 tonnes consommées en 2000, contre environ 14 000 tonnes aujourd’hui (ordre de grandeur évoqué dans l’entretien). Ce n’est pas une baisse de désir, c’est une baisse de disponibilité — et donc une opportunité pour des filières capables de sécuriser l’approvisionnement.

Le signal à retenir pour les décideurs agri-agro

Si vous cherchez où l’innovation “prend” en premier, privilégiez les catégories où :

• le coût de non-approvisionnement est élevé (restauration, produits festifs, export)
• la variabilité (saisons, quotas, mortalités) casse les marges
• la traçabilité et la conformité deviennent des avantages commerciaux

L’anguille coche toutes les cases. Et ce raisonnement vaut aussi pour d’autres produits “premium sous contrainte” (certaines crevettes, coquillages, thon haut de gamme…).

Poisson cultivé vs viande cultivée : un défi R&D… donc un terrain parfait pour l’IA

Le constat de Roee Nir (CEO) est net : la viande cultivée a bénéficié d’un héritage de la médecine (ingénierie tissulaire). Pour les poissons et fruits de mer, beaucoup d’équipes repartent de plus bas, car les cellules, leur croissance et leur organisation diffèrent.

Traduction business : plus d’inconnues, plus d’essais, plus de paramètres. Et donc, mécaniquement, plus de valeur pour l’IA.

Là où l’IA crée un avantage mesurable en culture cellulaire

Dans un procédé de culture, les variables se multiplient vite : composition du milieu, température, oxygénation, densité cellulaire, agitation, métabolites, timing de “feed”, stress mécanique… Les meilleurs gains viennent rarement d’un “grand saut” scientifique. Ils viennent d’une somme de micro-optimisations.

Voici les usages IA les plus rentables (et réalistes) pour passer du labo au pilote industriel :

1. Optimisation de recettes de milieux (approche type AutoML/DoE assisté IA) : réduire le coût matière et améliorer la croissance.
2. Jumeaux numériques de bioréacteurs : simuler l’impact de réglages avant de produire.
3. Détection d’anomalies en temps réel (capteurs + modèles) : éviter une batch perdue.
4. Vision par ordinateur sur images microscopiques : mesurer confluence, morphologie, différenciation.
5. Planification & contrôle qualité prédictif : anticiper les dérives avant les tests finaux.

Mon opinion : la bataille du poisson cultivé se jouera autant sur la data industrielle que sur la biologie. Les acteurs qui instrumentent tôt (capteurs, traçabilité, pipelines de données) iront plus vite et à moindre coût.

Le pari Forsea : des organoïdes pour simplifier l’industrialisation

Le point technique le plus intéressant dans l’approche Forsea : leur méthode basée sur des organoïdes.

L’idée, telle que décrite : au lieu de dépendre fortement d’une “différenciation dirigée” cellule par cellule et d’une étape de scaffold (échafaudage) pour structurer le tissu, l’équipe agrège des cellules souches particulières en organoïdes, qui s’auto-organisent en tissus comestibles. Ils indiquent aussi une utilisation plus faible de facteurs de croissance.

« Simplifier le process, c’est gagner en scalabilité. » — c’est la logique implicite derrière leur choix.

Pourquoi cette simplification change tout côté coûts

Deux postes font mal dans le cultivé :

• les intrants (facteurs de croissance, milieux complexes)
• la complexité de fabrication (étapes, contrôle, pertes)

Si une architecture organoïde réduit le besoin de scaffold et diminue la dépendance à certains facteurs, vous gagnez sur :

• le coût variable (moins d’ingrédients chers)
• le taux de réussite (moins d’étapes = moins d’échecs)
• la standardisation (plus simple à monitorer)

Et l’IA intervient à nouveau : plus le procédé est “propre” et répétable, plus les modèles prédictifs et le contrôle statistique deviennent efficaces.

Réglementation, éducation du marché, goût : les trois murs à franchir

Roee Nir résume bien la première vague du secteur : réglementation et éducation du marché. J’ajoute un troisième mur, que toutes les études consommateurs répètent : le goût.

1) Réglementation : l’IA comme accélérateur de conformité

Sans promettre de “faire valider” un dossier (ce n’est pas le rôle d’un algorithme), l’IA peut réduire la friction :

• gestion documentaire et traçabilité (lots, écarts, CAPA)
• analyse de risques (HACCP enrichi par données procédés)
• contrôle qualité : modèles qui relient signaux process (pH, DO, métabolites) aux attributs finaux

Une phrase utile à garder en tête : la conformité n’est pas un événement, c’est une capacité opérationnelle. L’IA aide à la rendre continue.

2) Éducation du marché : commencer là où la valeur est la plus évidente

Forsea vise d’abord l’Asie et surtout la restauration, car plus de 80% de l’anguille est vendue au restaurant (selon l’entretien). C’est une stratégie lucide : le restaurant permet de contrôler l’expérience (préparation, texture, sauce, storytelling) et de positionner le produit sans bataille immédiate de prix en grande surface.

3) Goût et texture : l’IA n’invente pas une saveur, mais elle sécurise la constance

La constance est sous-estimée. En production alimentaire, la variabilité tue l’adoption. L’IA sert ici à tenir une promesse simple : “ce sera comme la dernière fois”.

• modéliser le lien entre paramètres de culture et texture
• réduire les écarts batch-to-batch
• accélérer les itérations sensorielles (plans d’expériences assistés)

Ce que l’écosystème israélien nous apprend sur l’innovation “qui sort du labo”

L’entretien montre un écosystème très structuré : incubateurs, financements publics, investisseurs spécialisés, et une culture de collaboration (y compris via des investisseurs communs).

Le mécanisme de financement décrit (enveloppe initiale via l’Israeli Innovation Authority et l’incubateur The Kitchen, autour de 3 millions de shekels, soit environ 900 000 $) illustre une pratique efficace : dérisquer la phase R&D pour attirer ensuite des VC et des CVC.

Le parallèle direct avec l’agriculture de précision

En agriculture, on voit le même schéma :

• subventions/expérimentations pour instrumenter (capteurs, drones, imagerie)
• preuve de valeur (rendement, eau, intrants)
• passage à l’échelle via intégrateurs/coopératives/industriels

La différence, c’est le “terrain” : ici, un bioréacteur. Mais le besoin est identique : des données fiables, une boucle d’optimisation, et des partenaires capables de déployer.

Plan d’action : comment les acteurs agri-agro peuvent se positionner dès 2026

Si vous travaillez dans l’agriculture, l’agroalimentaire, la qualité, ou la supply chain, le poisson cultivé peut sembler “loin”. En pratique, il crée des opportunités très concrètes.

Pour les industriels et marques

• Cartographiez vos produits à risque (espèces sous pression, volatilité prix, non-approvisionnement)
• Lancez un pilote d’évaluation : critères goût/texture, stabilité d’approvisionnement, coût complet, acceptabilité
• Préparez une stratégie d’hybridation (ex. ingrédients cultivés + ingrédients traditionnels) si le marché le préfère

Pour les équipes data/IA

• Construisez une architecture “GxP-ready” : traçabilité, auditabilité, gouvernance des modèles
• Priorisez 3 cas d’usage : anomalies, prédictif qualité, optimisation des recettes
• Mesurez en euros : coût/batch, taux de rebut, temps de cycle, variance qualité

Pour les coopératives, négociants, acteurs aquacoles

Le poisson cultivé ne remplace pas tout, mais il peut stabiliser le marché sur certains segments. Positionnez-vous comme opérateurs de transition :

• distribution et relations restauration
• contrôle qualité et logistique froid
• co-développement de formats adaptés au marché local

Ce que je retiens de Forsea (et la question qui compte vraiment)

Forsea ne vend pas seulement une alternative protéique. Ils vendent une idée très opérationnelle : prendre une espèce premium, sous tension, et concevoir un procédé assez simple pour s’industrialiser. L’IA, dans cette histoire, n’est pas un “plus” : c’est ce qui permet d’optimiser, de monitorer, de documenter et de tenir la constance.

Si vous suivez notre série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, gardez cette grille : chaque fois qu’un système vivant devient une unité de production (champ, serre, élevage, bioréacteur), la donnée devient un intrant au même titre que l’eau, l’énergie ou le temps.

La prochaine étape, fin 2025 et courant 2026, sera très simple à observer : qui réussit à livrer un goût irréprochable avec une qualité stable et un coût maîtrisé ? C’est là que se gagnera la confiance — et que se créeront les vrais partenariats.