Viande végétale: l’IA au service du food service

En 2022, la viande végétale a fait un truc que beaucoup d’acteurs n’avaient pas vu venir: la restauration a atteint un record de ventes, pendant que la grande distribution stagnait. Aux États-Unis, les ventes de viande végétale en food service ont atteint 730 M$ (+7,8%, soit +53 M$ sur un an), alors que les ventes retail sont restées à 1,4 Md$. Sur l’ensemble des canaux (restauration, retail, e-commerce), le chiffre d’affaires a légèrement progressé de 2% (de 2,1 à 2,2 Mds$), mais les volumes ont baissé de 4% (de 349 à 336 millions de livres).

Ce décalage – plus de chiffre d’affaires, moins de kilos – n’est pas une curiosité statistique. C’est le signal d’un marché où la demande devient plus volatile, les prix restent sous pression, et où la réussite se joue dans l’exécution: prévision de la demande, planification, qualité, logistique, maîtrise des coûts. Et c’est précisément là que l’intelligence artificielle dans l’agroalimentaire prend tout son sens.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, j’aime poser une règle simple: l’IA ne sert pas à “faire futuriste”, elle sert à rendre une chaîne alimentaire pilotable. La viande végétale en restauration est un excellent terrain d’application.

Pourquoi la restauration progresse quand le retail plafonne

La réponse courte: la restauration absorbe mieux l’essai produit, et elle gère l’expérience à la place du consommateur.

En magasin, la viande végétale se fait juger à domicile: cuisson, texture, assaisonnement, et comparaison directe avec les habitudes familiales. En restaurant, le produit est intégré dans un plat, une sauce, un assemblage, avec un prix “menu” qui dilue la comparaison au kilo. Résultat: l’adoption est souvent plus rapide en food service.

Les chiffres de répartition des ventes en restauration le confirment:

• 39% via la restauration rapide (quick service)
• 19% via les restaurants traditionnels (full service)
• 16% via l’éducation (cantines, campus)

Ces trois segments ont un point commun: des volumes réguliers, mais des pics difficiles (rentrée, événements, promotions, météo, vacances). Ça ressemble à un problème de data. Donc, un problème où l’IA peut vraiment aider.

Le paradoxe “CA en hausse, volumes en baisse”

Quand les volumes baissent alors que le chiffre d’affaires monte, l’explication est généralement le prix. Dans ce cas, l’inflation a joué: les prix de gros en distribution ont augmenté d’environ 4% sur la viande végétale en 2022 (contre 8% côté viande animale). Cela dit, sur une période plus longue, le prix par livre de viande végétale aurait baissé d’environ 11% depuis 2019, porté par l’effet d’échelle et de meilleurs accords d’approvisionnement.

Mon interprétation: le marché n’a pas besoin d’un “plus de marketing”. Il a besoin d’un “mieux d’opérations”. Quand les volumes se tassent, chaque rupture, chaque surstock, chaque lot non conforme coûte plus cher.

Là où l’IA crée de la valeur: prévoir, planifier, livrer

Le point clé: la viande végétale en restauration est une catégorie où la prévision est plus utile que la moyenne, parce que la demande se fait par vagues et la chaîne est multi-acteurs (fabricants, distributeurs, enseignes, cuisines centrales, points de vente).

Prévision de la demande: passer du “feeling” au pilotage

La plupart des organisations prévoient encore avec un mélange de:

• historique de ventes,
• calendriers de promotions,
• intuition des équipes.

L’IA (et plus précisément le machine learning de séries temporelles) permet d’intégrer des variables qui comptent vraiment en food service:

• saisonnalité (ex: janvier “mieux manger”, rentrée de septembre)
• effets menu (un burger végétal en offre limitée n’a pas la même courbe qu’un produit permanent)
• ruptures passées (sinon, l’historique “ment”)
• signaux exogènes (événements locaux, trafic, données de fréquentation)

Objectif concret: réduire le surstock (coût + gaspillage) et réduire les ruptures (perte de CA + dégradation de l’image).

Une prévision utile n’est pas “exacte”. Elle est actionnable: elle dit quoi produire, quoi expédier, et où mettre le stock tampon.

Planification de production: stabiliser la qualité à grande échelle

Quand une catégorie grandit en restauration, elle se heurte vite à un mur: la variabilité.

• matières premières végétales plus sensibles aux lots,
• textures dépendantes des paramètres process,
• contraintes d’étiquetage/allergènes,
• attentes très strictes des chaînes (même burger, même rendu, partout).

L’IA aide ici via:

• maintenance prédictive (éviter la dérive qualité liée à l’usure)
• détection d’anomalies sur capteurs (températures, viscosité, humidité, pression)
• modèles de contrôle statistique enrichis (anticiper une non-conformité avant la fin de lot)

Résultat recherché: moins de rebut, plus de constance, et une capacité à tenir les volumes quand une enseigne déploie nationalement.

Logistique et distribution: optimiser un réseau sous tension

Le rapport montre que la restauration est un moteur. Très bien. Mais plus la restauration pèse, plus on dépend de:

• plateformes,
• tournées,
• contraintes de froid,
• délais.

L’IA (optimisation combinatoire + simulation) peut:

• recalculer des tournées selon la demande réelle,
• proposer des règles de stock multi-échelons (usine → plateforme → point de vente),
• arbitrer entre coûts de transport et coûts de rupture.

Ce n’est pas glamour, mais c’est là que se gagnent beaucoup de points de marge.

Du champ à l’assiette: l’IA relie protéines végétales et agriculture

On parle “viande végétale”, mais tout commence par des filières: pois, soja, féverole, blé, parfois colza. Et c’est exactement l’angle qui rattache ce sujet à l’IA dans l’agriculture.

La montée du food service crée une contrainte nouvelle: la stabilité d’approvisionnement, pas seulement le prix.

Agriculture de précision: sécuriser volumes et qualité matière

Pour les ingrédients protéiques, la variabilité (teneur en protéines, humidité, contaminants, mycotoxines) peut déstabiliser la transformation.

L’IA en agriculture de précision peut aider à:

• cartographier les parcelles (hétérogénéité intra-parcellaire)
• optimiser irrigation et fertilisation (rendements + qualité)
• anticiper maladies et stress hydrique via imagerie + modèles

Ce qui m’intéresse particulièrement: la logique “qualité contractuelle”. Au lieu d’acheter “du pois”, on achète “du pois à telle plage de protéine/humidité”, et l’IA sert à tenir la promesse.

Traçabilité et sécurité alimentaire: réduire le risque, accélérer les décisions

Quand une catégorie passe en restauration (cantines, QSR), le niveau d’exigence monte: audits, traçabilité, allergènes.

Des approches IA peuvent:

• automatiser la lecture et la cohérence documentaire (lots, certificats)
• détecter des incohérences (ex: lot expédié avant libération qualité)
• accélérer la gestion d’incident (identifier les lots potentiellement concernés)

Ici, l’objectif n’est pas “faire de l’IA”. C’est réduire le temps entre un signal et une action.

Ce que les équipes agro/food service peuvent faire dès maintenant

Si vous êtes industriel, marque, distributeur, cuisine centrale ou chaîne de restauration, voici un plan d’attaque réaliste en 90 jours. Rien d’exotique, mais ça marche.

1) Créer une “vue unique” demande–stock–ruptures

Livrable: un tableau de bord simple, mis à jour quotidiennement.

• ventes par site (ou par zone)
• ruptures (quand, où, sur quel SKU)
• stock dispo par niveau (plateforme, dépôt, point de vente)
• promotions et changements de menu

Sans ça, les modèles prédictifs produiront des jolies courbes… sur de mauvaises données.

2) Lancer un pilote de prévision sur un périmètre limité

Choisissez:

• 1 enseigne ou 1 région
• 3 à 5 SKU
• 12 mois d’historique minimum

Mesurez deux KPI durs:

• taux de rupture
• jours de couverture moyens

Si ces deux-là s’améliorent, le ROI arrive vite.

3) Attaquer la variabilité process avec la détection d’anomalies

Côté usine, un premier succès vient souvent d’un cas simple:

• capteurs existants,
• modèle qui alerte quand un lot “s’éloigne” du comportement normal,
• boucle de retour qualité.

On vise une chose: moins de lots déclassés.

4) Aligner achats–R&D–qualité autour de critères mesurables

La viande végétale souffre quand la R&D promet une texture, mais que les achats changent de lot ou de fournisseur sans métriques.

Fixez des specs mesurables (même basiques):

• humidité,
• granulométrie,
• teneur en protéines,
• paramètres fonctionnels (capacité de rétention d’eau).

L’IA aidera ensuite à prédire l’impact d’un lot sur le rendu final. Mais d’abord, il faut des critères partagés.

Questions fréquentes (et réponses nettes)

La viande végétale en restauration va-t-elle continuer à croître?

Oui, si (et seulement si) l’offre reste cohérente sur trois points: goût, prix menu, disponibilité. Le food service est un accélérateur, mais il est impitoyable sur les ruptures et l’inconstance.

L’IA est-elle réservée aux très grands groupes?

Non. Les premiers gains viennent souvent d’outils accessibles: prévision, optimisation des stocks, contrôle qualité basé sur données de capteurs. Le vrai prérequis, ce n’est pas la taille: c’est la discipline data.

Quel est le lien avec la souveraineté alimentaire?

Plus la demande en protéines végétales structurées augmente, plus on a intérêt à sécuriser les filières et à réduire les pertes. L’IA est une technologie de sobriété quand elle diminue le gaspillage et stabilise les rendements.

Une tendance food service qui appelle une exécution “data-first”

Les chiffres américains de 2022 racontent une histoire simple: la viande végétale gagne du terrain en restauration, mais le marché devient plus exigeant sur les fondamentaux (prix, volumes, constance). La hausse de chiffre d’affaires combinée à la baisse des volumes montre que l’efficacité opérationnelle pèse autant que l’innovation produit.

Pour les acteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire, c’est une opportunité très concrète: appliquer l’IA là où elle compte – prévision de la demande, planification, qualité, logistique – et relier le tout aux filières agricoles via l’agriculture de précision et la traçabilité.

Si vous deviez choisir un seul chantier pour 2026, je prendrais celui-ci: faire en sorte que chaque décision (produire, acheter, expédier) soit justifiée par des données. La restauration n’attend pas.