IA et protéines alternatives : passer du buzz au produit

En 2023, un article très commenté a déclaré que la viande végétale « faisait un flop ». Deux marques ont concentré l’attention, et toute une industrie a eu l’air de vaciller. Ce genre de récit frappe fort parce qu’il simplifie une réalité plus complexe : les protéines alternatives ne sont pas un produit, c’est un pipeline d’innovations (végétal nouvelle génération, mycélium, fermentation de précision, viande cultivée) confronté à une équation difficile : goût + prix + confiance + distribution.

Voici ma position : le problème principal n’est pas « l’idée » des protéines alternatives. C’est l’écart entre les promesses initiales et l’adoption réelle. Et cet écart se comble rarement avec des campagnes de communication. Il se comble avec de la R&D pilotée par les données et une exécution industrielle disciplinée. C’est là que l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire devient utile, très concrètement.

En cette fin d’année 2025, avec des consommateurs sous pression (inflation alimentaire, arbitrages budgétaires, fatigue face au “trop transformé”), l’IA n’est pas un gadget. Elle peut aider les acteurs des protéines alternatives à sortir de la zone grise : celle où le produit est “presque” bon, “presque” abordable, “presque” rassurant.

Le vrai diagnostic : l’adoption ne se décrète pas

Le point dur, c’est que les consommateurs ne changent pas leurs habitudes sur commande. Ils changent quand une alternative coche trois cases sans demander d’effort : c’est bon, c’est au bon prix, je comprends ce que j’achète.

Dans le débat médiatique, un constat revient : certaines entreprises ont sur-promis la vitesse de bascule du marché. L’ambition était cohérente (réduire l’empreinte climatique, proposer des alternatives), mais le marché a répondu avec inertie. Et parfois avec méfiance.

Goût : la “vallée de l’étrange” alimentaire

Beaucoup de produits ont été évalués non pas comme “une option différente”, mais comme “un substitut direct” d’un aliment culturellement chargé : steak, burger, nuggets.

Quand le goût ou la texture s’approchent sans égaler, on tombe dans un phénomène bien connu en formulation : ça ressemble, mais ça ne trompe pas. Résultat : déception, achat unique, puis abandon.

Santé et “ultra-transformé” : la confiance est devenue le produit

Le débat sur le processing est devenu central. Une partie du public associe automatiquement “alternative” à “chimique”, indépendamment des réalités nutritionnelles. Peu importe que l’argument soit exact ou non : la perception pilote l’acte d’achat.

Prix : l’épreuve de vérité en rayon

Même quand le premium se réduit, beaucoup de consommateurs se demandent : « Pourquoi payer plus cher pour une imitation ? » Tant que la proposition de valeur n’est pas limpide (plaisir, praticité, bénéfice santé, bénéfice carbone), le prix devient le juge.

Phrase à retenir : quand le panier moyen se tend, le marketing perd et la “bouche” gagne.

Ce que l’IA peut vraiment changer (et ce qu’elle ne changera pas)

L’IA ne va pas convaincre quelqu’un par magie. Elle peut en revanche accélérer l’amélioration du produit et réduire les coûts en rendant la R&D et la production plus prévisibles.

1) Formulation : trouver le bon compromis goût-texture-coût

La formulation alimentaire ressemble à un casse-tête à milliers de variables : protéines, fibres, lipides, arômes, procédés thermiques, contraintes de texture, stabilité, allergènes, coût matière.

L’IA (modèles de prédiction + optimisation) permet de :

• Prédire l’impact d’un ingrédient ou d’un process sur la texture (jutosité, mâche) et la tenue à la cuisson.
• Optimiser une recette sous contraintes (coût maximal par portion, taux de protéines, réduction de sodium, liste d’ingrédients plus courte).
• Réduire le nombre d’itérations labo en ciblant les essais à forte probabilité de succès.

Une équipe R&D qui passe de 200 essais à 60 essais pour atteindre la même qualité gagne du temps, du budget… et une saison commerciale.

2) Mycélium, fermentation, cultivé : piloter des bio-procédés complexes

Les protéines alternatives de nouvelle génération (mycélium, fermentation de précision, cultures cellulaires) dépendent de procédés biologiques sensibles : température, pH, oxygénation, nutriments, contamination, cinétiques de croissance.

L’IA est particulièrement utile pour :

• Détecter tôt les dérives (anomalies capteurs) avant perte de lot.
• Construire des jumeaux numériques de bioréacteurs pour simuler des scénarios de montée en échelle.
• Améliorer les rendements via l’apprentissage sur historiques de lots (batch-to-batch learning).

C’est un point clé : beaucoup d’innovations échouent non pas au goût, mais au moment de passer du pilote à l’usine.

3) Supply chain et coût matière : l’IA pour sécuriser la marge

En 2025, la volatilité des matières premières reste un sujet. Les entreprises qui gagnent ne sont pas celles qui ont “la meilleure vision”, mais celles qui ont une chaîne d’approvisionnement résiliente.

Cas d’usage IA très opérationnels :

• Prévision de demande par canal (retail, restauration) pour éviter surstocks/démarques.
• Optimisation des achats multi-fournisseurs selon prix, qualité, empreinte carbone, délais.
• Planification de production (ordonnancement) pour maximiser le taux de service.

4) Comprendre les consommateurs sans se raconter d’histoires

L’industrie a parfois confondu bruit médiatique et adoption. L’IA aide à regarder la réalité :

• Analyse des avis consommateurs et verbatims (ce qui bloque vraiment : goût, odeur, texture, digestion, prix, ingrédients).
• Segmentation des profils : flexitariens réguliers vs “testeurs” vs sceptiques.
• Tests de concepts plus rapides (packaging, claims, formats) avec des boucles d’apprentissage courtes.

Ce que l’IA ne fera pas : remplacer un produit moyen par un bon storytelling. Si le produit déçoit à la première bouchée, tout s’arrête.

Les leçons à tirer du “moment médiatique” : arrêter de confondre récit et marché

Les articles-chocs ont un pouvoir particulier : ils fabriquent une perception de tendance. On l’a déjà vu dans d’autres secteurs : un récit peut devenir presque autoréalisateur (investisseurs frileux, distributeurs plus durs, consommateurs plus sceptiques).

La bonne réponse n’est pas de s’indigner. C’est de répondre par des preuves.

Preuves n°1 : des produits qui s’éloignent de l’imitation

Une partie de la solution consiste à arrêter de viser “la copie parfaite” à tout prix, et à proposer des formats où l’alternative brille par elle-même :

• émincés, boulettes, produits cuisinés, snacking protéiné,
• “whole cuts” végétaux mieux travaillés,
• ingrédients hybrides (par exemple, végétal + fermentation) pour une liste plus simple.

Preuves n°2 : une trajectoire prix crédible

Tant que l’écart de prix persiste, la cible naturelle reste le consommateur plant-forward. Pour toucher plus large, il faut :

1. industrialiser (rendement, cadence, automatisation),
2. sécuriser l’amont (matières),
3. réduire les pertes (qualité, prévision).

C’est exactement le terrain des approches data et IA.

Preuves n°3 : transparence et lisibilité

Le mot “transformé” ne disparaîtra pas. La meilleure stratégie consiste à être clair :

• pourquoi cette étape de transformation existe,
• à quoi elle sert (sécurité, texture, conservation),
• comment le produit s’intègre dans une alimentation équilibrée.

L’IA peut même aider à standardiser l’affichage (score environnemental interne, traçabilité lot, cohérence des données produit). Mais la décision de transparence est d’abord culturelle.

Plan d’action : comment appliquer l’IA aux protéines alternatives (en 90 jours)

Beaucoup d’organisations veulent “faire de l’IA” sans cas d’usage prioritaire. Voilà une approche pragmatique, adaptée agroalimentaire.

Étape 1 (semaines 1-2) : choisir un KPI non négociable

Un seul, pas dix :

• coût par kilo,
• taux de rebut,
• satisfaction goût/texture (score panel),
• stabilité en rayon,
• taux de réachat.

Étape 2 (semaines 3-6) : rendre les données exploitables

Sans données propres, l’IA est un PowerPoint. Concrètement :

• relier recettes, lots, paramètres process, contrôles qualité,
• structurer les retours consommateurs,
• définir un dictionnaire (mêmes unités, mêmes noms, mêmes méthodes).

Étape 3 (semaines 7-12) : lancer un pilote “modèle + décision”

Un pilote utile produit une décision opérationnelle, pas juste un modèle.

Exemples :

• modèle de prédiction de texture → recommandation de paramètres d’extrusion,
• détection d’anomalies capteurs → alerte avant contamination,
• prévision de demande → plan de production hebdo.

Règle simple : si personne ne change son travail à la fin, le projet n’existe pas.

FAQ : les questions que tout le monde se pose

L’IA peut-elle rendre la viande végétale vraiment “meilleure” ?

Oui, si “meilleure” signifie plus régulière, plus agréable en bouche, et moins chère à produire. L’IA accélère l’apprentissage, mais elle ne remplace pas la formulation, les tests sensoriels et l’ingénierie industrielle.

Est-ce que ça concerne aussi l’agriculture ?

Totalement. Les protéines alternatives reposent sur des cultures (pois, soja, féverole, blé, colza) et sur des intrants. L’IA en agriculture de précision (prévision rendement, qualité protéique, gestion azote) influence directement le coût et la disponibilité des matières.

Où l’IA apporte le ROI le plus rapide ?

Souvent sur : qualité en production, réduction des pertes, prévision de demande, puis sur la formulation quand la base de données est mature.

Une trajectoire crédible pour 2026 : moins de promesses, plus de preuves

Le débat médiatique sur les protéines alternatives a eu au moins un mérite : il a forcé l’industrie à regarder ses points faibles sans filtre. Si les premiers cycles ont parfois vendu une adoption “inévitable”, le prochain cycle doit être plus adulte : améliorer le produit, industrialiser proprement, et parler vrai.

Dans la série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, j’insiste sur une idée : l’IA est un outil de précision. Elle sert à transformer des signaux (capteurs, lots, ventes, retours clients) en décisions. Appliquée aux protéines alternatives, elle peut faire baisser les coûts, stabiliser la qualité et accélérer l’innovation—trois conditions indispensables pour passer du buzz au quotidien.

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, la question à se poser pour 2026 n’est pas « Est-ce que les protéines alternatives vont gagner ? ». C’est : quels cas d’usage IA vont rendre votre produit assez bon et assez accessible pour être racheté, semaine après semaine ?