IA et viande cultivée pour animaux : le virage petfood

Fin 2025, le secteur de l’alimentation animale vit un changement silencieux mais très concret : les marques commencent à traiter la gamelle comme un terrain d’innovation agroalimentaire à part entière. L’annonce (à l’origine datée du 29/03/2023) autour de CULT Food Sciences et de Because Animals en est un bon exemple : des actifs “consumer” et des formulations changent de mains, pendant que la partie la plus stratégique — la propriété intellectuelle liée à la viande cultivée — reste chez Because Animals.

Ce genre de mouvement n’est pas juste une histoire de corporate. Ça raconte où se crée la valeur aujourd’hui : dans la capacité à industrialiser des protéines alternatives de manière fiable, traçable, rentable. Et sur ce point, l’intelligence artificielle n’est pas un “plus”. C’est souvent la condition pour passer du laboratoire au bol.

Une phrase qui résume bien l’enjeu : la viande cultivée n’a pas besoin d’un slogan, elle a besoin d’un process maîtrisé. Et l’IA est précisément l’outil qui transforme un process instable en process reproductible.

Ce que l’opération CULT x Because Animals dit vraiment du marché

Réponse directe : cette opération montre une séparation nette entre actifs marketing/formulations et cœur technologique (IP scientifique), et confirme que le petfood est une porte d’entrée crédible pour la viande cultivée.

CULT Food Sciences a annoncé la signature d’une lettre d’intention contraignante visant à acquérir certains actifs de Because Animals : marques orientées consommateurs, brevets liés à ces produits, propriété intellectuelle non scientifique et formulations. Le montage passe par Further Foods (filiale de CULT), avec un billet à ordre de 500 000 USD à 4,35% et une prise de participation initiale de 10% dans Further, complétée ensuite par des parts additionnelles indexées sur le chiffre d’affaires généré par ces actifs.

Le contexte financier compte aussi : quelques semaines auparavant, l’entrepreneur canadien Marc Lustig avait acquis 15% de CULT via l’achat de 27 millions d’actions (environ 2 M USD au cours de l’époque). Quand un investisseur de ce profil monte au capital, le message est clair : l’entreprise doit démontrer une trajectoire “commercialisable”, pas seulement scientifique.

Mais l’élément le plus instructif est venu de Because Animals : la société a précisé que les actifs cédés concernaient des produits à base de levure nutritionnelle arrêtés fin 2022, et que la marque Because Animals n’avait pas été acquise. Surtout, Because Animals affirme conserver toute l’IP liée à la viande cultivée, qui reste son cœur de métier.

Pourquoi le petfood attire autant la viande cultivée

Réponse directe : parce que l’alimentation animale permet souvent des cycles plus rapides (innovation, formulation, adoption) et peut servir de “premier marché” avant l’alimentation humaine.

Dans les faits, le petfood a trois avantages structurels :

1. Tolérance à l’innovation : les propriétaires d’animaux premium acceptent plus facilement de payer pour des bénéfices perçus (bien-être, durabilité, allergies).
2. Formulation flexible : on peut intégrer des ingrédients fonctionnels et des mélanges (protéines, lipides, micronutriments) sans chercher à reproduire exactement un steak.
3. Narratif clair : réduire la dépendance aux viandes issues d’élevages intensifs pour nourrir chiens et chats est un argument simple, surtout quand les préoccupations environnementales s’installent durablement.

Le résultat : le petfood devient un laboratoire commercial. Et l’IA devient l’outil qui accélère ce laboratoire.

Là où l’IA devient indispensable : du bioréacteur à la recette

Réponse directe : l’IA sert surtout à stabiliser, optimiser et contrôler la production de protéines (cultivées ou fermentées), puis à concevoir des formulations qui respectent coûts, nutrition et appétence.

On parle beaucoup de “viande cultivée”, mais le vrai sujet industriel est la bioproduction : croissance cellulaire, milieux de culture, paramètres de bioréacteurs, qualité sanitaire, répétabilité. Dans cet environnement, la donnée est abondante… et difficile à piloter sans modèles.

1) Pilotage de procédé : l’IA comme copilote de bioréacteur

En production, chaque lot dépend d’un ensemble de variables : pH, température, oxygénation, agitation, nutriments, densité cellulaire, métabolites, risques de contamination. L’IA (et plus largement l’analytique avancée) permet :

• la détection d’anomalies en temps réel (signaux faibles avant dérive)
• le contrôle prédictif (anticiper plutôt que corriger)
• l’optimisation multi-objectif : maximiser rendement et qualité tout en réduisant coût des intrants

Concrètement, une équipe qui instrumente correctement son process peut passer d’une logique “on ajuste à la main” à une logique “on pilote par modèle”. Ça réduit les lots non conformes, donc le coût complet.

2) Formulation petfood : l’IA pour arbitrer nutrition, coût et appétence

Même si l’actif cédé par Because Animals concernait des formulations de produits à base de levure nutritionnelle, le sujet reste le même : formuler.

L’IA aide à résoudre un casse-tête typique :

• respecter des contraintes nutritionnelles (protéines, acides aminés, lipides, oméga-3, minéraux)
• garantir la palatabilité (odeur, texture, acceptation)
• maintenir un prix cible et une disponibilité d’ingrédients

Les approches utilisées (optimisation, apprentissage supervisé sur tests d’appétence, modèles de substitution d’ingrédients) se rapprochent beaucoup de ce qu’on voit en agro-industrie côté formulation humaine. La différence, c’est le terrain : la gamelle.

3) Qualité et traçabilité : vision industrielle et jumeaux numériques

Pour industrialiser, il faut prouver :

• la qualité (constante)
• la sécurité (microbiologie, contaminants)
• la traçabilité (lots, intrants, paramètres)

L’IA intervient via la vision par ordinateur (contrôle de texture/couleur), la classification spectrale (selon équipements), et surtout la création de “jumeaux numériques” de la production : on simule l’effet d’un changement d’intrant, d’une température, d’un temps de process, avant de le faire.

Investissement foodtech : pourquoi les actifs “non-core” comptent

Réponse directe : parce que la commercialisation se joue souvent sur des actifs sous-estimés : formulation prête, claims, packaging, canaux, et retours clients — autant de données exploitables par l’IA.

Le passage clé de l’histoire, c’est la clarification de Because Animals : ils vendent des actifs qui ne sont pas le cœur scientifique, pour se concentrer sur l’innovation “cultured meat”. Ce choix est logique… mais il souligne aussi une réalité : les actifs périphériques accélèrent la mise en marché.

Pour une structure comme CULT, récupérer des formulations et des brevets liés à des produits arrêtés peut sembler secondaire. En pratique, ça peut servir à :

• tester des marchés et des canaux (retail, D2C, vétérinaire)
• apprendre vite sur la demande (préférences, prix, réachat)
• bâtir une base de données produit (ingrédients, performance, réclamations)

Et cette base alimente l’IA : segmentation, prévision de la demande, optimisation supply, réduction du gaspillage, ajustement de recettes.

Le point de friction : communication vs réalité des actifs

L’épisode où Because Animals dit avoir été surpris par la communication de CULT (“CULT n’a pas été impliqué… et la marque n’a pas été acquise”) rappelle une règle simple : dans la foodtech, l’exécution compte, mais la clarté aussi.

Pour les acteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire, c’est un signal : quand vous travaillez sur IA + innovation produit, vos parties prenantes (investisseurs, partenaires industriels, distributeurs) veulent savoir précisément :

• quels actifs sont transférés
• quels droits sont inclus
• qui détient quoi sur l’IP critique

Sans ça, les partenariats ralentissent.

Ce que les acteurs agricoles et agroalimentaires peuvent en tirer (dès maintenant)

Réponse directe : même sans produire de viande cultivée, vous pouvez appliquer les mêmes méthodes IA pour améliorer rendement, coûts, qualité et durabilité.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », on revient souvent à un principe : les gagnants sont ceux qui instrumentent le réel (capteurs, données, traçabilité) puis optimisent. La viande cultivée est juste un cas extrême de cette logique.

Voici ce que je recommande aux équipes agro/industrielles qui veulent capter la valeur, sans attendre “la prochaine techno” :

1. Cartographiez vos variables critiques (qualité, énergie, eau, intrants, temps de cycle) et identifiez où l’incertitude coûte cher.
2. Unifiez vos données (production, qualité, maintenance, achats) : sans ça, l’IA devient un prototype éternel.
3. Commencez par l’anomalie : détection de dérives, maintenance prédictive, non-conformités. ROI plus rapide.
4. Passez à l’optimisation : recettes, planification, énergie. L’IA devient un outil de décision.
5. Mesurez en euros et en CO₂ : fin 2025, c’est ce que demandent clients, distributeurs et financeurs.

Mini FAQ (questions qu’on me pose souvent)

La viande cultivée pour animaux est-elle déjà “prête” ? Techniquement, des prototypes existent depuis des années, mais l’industrialisation dépend surtout du coût de production, de l’assurance qualité et des cadres réglementaires selon pays.

Pourquoi parler d’IA ici, alors que l’article traite d’acquisition d’actifs ? Parce que la valeur de ces actifs (formulations, process, IP, données clients) augmente fortement quand on peut les exploiter avec des modèles : optimisation, contrôle qualité, prévision.

Est-ce comparable à l’agriculture de précision ? Oui : même logique “capteurs → données → modèles → actions”. La différence, c’est le lieu d’application (champ vs bioréacteur vs usine).

Le futur proche : “du champ au bioréacteur” devient une chaîne unique

La leçon principale de l’épisode CULT/Because Animals, c’est que la frontière entre agriculture, biotech et agroalimentaire s’efface. Nourrir un animal de compagnie avec une protéine alternative demande les mêmes fondamentaux qu’optimiser une récolte : mesurer, prédire, contrôler.

Si vous travaillez dans l’agriculture, l’agroalimentaire ou l’alimentation animale, la question utile à se poser fin 2025 n’est pas “faut-il y croire ?”. C’est plutôt : où l’IA peut-elle réduire mon coût de non-qualité et sécuriser ma chaîne de valeur dès les 6 prochains mois ?

Et si la prochaine grande marque petfood “animal-free” émerge, il y a de fortes chances qu’elle soit moins définie par son storytelling… que par la solidité de ses modèles de production et de formulation.