Marketplace IA des protéines : accélérer l’innovation

En agroalimentaire, la partie la plus lente n’est pas toujours la production. C’est souvent la découverte et la validation d’un ingrédient capable de tenir ses promesses: goût, texture, coût, stabilité, et conformité réglementaire. Quand une entreprise annonce un moteur de recherche capable de parcourir plus de 33 millions de molécules et de permettre l’achat d’échantillons, ce n’est pas un gadget de laboratoire. C’est une nouvelle façon d’organiser une chaîne de valeur.

C’est exactement l’idée derrière le marketplace de protéines propulsé par l’IA lancé par Shiru, présenté comme un « Amazon des protéines ». Et vu depuis notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, le sujet est clair: un “marketplace” algorithmique peut réduire la distance entre la découverte scientifique et l’application industrielle, avec des effets directs sur la durabilité, la résilience des filières et la capacité d’innovation des marques.

Pourquoi un marketplace de protéines change la donne pour l’agroalimentaire

Un marketplace de protéines basé sur l’IA répond à un problème simple: trouver vite une molécule qui fait le job, puis la tester sans immobiliser des mois de R&D.

Dans l’agroalimentaire, les protéines et peptides ne servent pas seulement à “faire des protéines”. Ils servent à structurer, émulsionner, gélifier, mousser, lier l’eau, stabiliser… Bref: ils déterminent la performance d’un produit, du yaourt végétal à la sauce, du snack protéiné à une alternative au fromage.

Avec une approche type marketplace:

• La recherche devient comparable: vous filtrez par fonction, séquence, mode d’expression.
• La mise en pilote s’accélère: l’échantillonnage se rapproche d’un acte d’achat.
• La transparence progresse: on parle de propriétés mesurables, pas seulement d’arguments marketing.

Mon avis: beaucoup d’équipes R&D perdent du temps à refaire la même présélection d’ingrédients. Si le sourcing scientifique devient plus “indexable”, l’innovation devient plus reproductible.

Comment l’IA “industrialise” la découverte de protéines

Le point fort de ces plateformes n’est pas seulement la base de données. C’est la combinaison d’IA + critères fonctionnels + possibilité de passage à l’échelle.

Recherche par séquence, usage et expression: ce que ça veut dire concrètement

Un moteur de découverte de protéines qui permet de chercher par:

• Séquence: utile si vous partez d’une protéine connue et cherchez des “voisines” présentant des variations intéressantes.
• Usage fonctionnel: émulsifiant, texturant, liant… c’est souvent le langage de l’industrie.
• Expression: un rappel important: une protéine “géniale” sur le papier, mais impossible à produire efficacement, reste une curiosité.

La valeur, c’est l’alignement de ces trois axes: performance en formulation + faisabilité industrielle + vitesse de test.

Du modèle au produit: la boucle “chercher → tester → itérer”

Les équipes qui gagnent ne sont pas celles qui “trouvent” une protéine parfaite du premier coup. Elles gagnent parce qu’elles itèrent vite.

Une boucle efficace ressemble à ça:

1. Définir un cahier des charges mesurable (pH, température, force de gel, stabilité, allergènes, etc.).
2. Lancer une recherche sur un grand espace moléculaire.
3. Sélectionner un petit lot de candidats.
4. Acheter/obtenir des échantillons.
5. Tester en formulation et en process.
6. Réinjecter les résultats pour affiner.

Quand l’IA et le marketplace rapprochent les étapes 2 à 4, on retire des semaines (parfois des mois) de friction.

Phrase à retenir: la vraie promesse de l’IA en ingrédients, c’est la vitesse d’apprentissage, pas la magie.

De “l’ingrédient” à la chaîne d’approvisionnement: le pont avec l’agriculture

Ce sujet n’est pas seulement un sujet de food tech. C’est un sujet agricole, parce que les choix d’ingrédients redessinent les besoins en matières premières.

Sécurité alimentaire et diversification des sources protéiques

L’hiver 2025 nous rappelle un point: l’approvisionnement est devenu un sport de combat. Entre volatilité des prix, tensions logistiques et pression climatique, la dépendance à quelques commodités fragilise tout le monde.

Les protéines alternatives (végétales, issues de fermentation, ou nouvelles sources) permettent:

• de diversifier les intrants,
• d’ouvrir la porte à des cultures différentes,
• de réduire certains risques d’approvisionnement.

Mais la diversification ne suffit pas. Il faut des ingrédients qui fonctionnent industriellement. C’est là que l’IA de découverte devient une brique de résilience.

Durabilité: l’impact se joue sur la performance et le rendement

On parle beaucoup “d’impact environnemental”, mais l’industrie se heurte à une réalité:

• si l’ingrédient est trop cher,
• s’il est instable,
• s’il impose une refonte de process,

… il ne passera pas en production.

Le rôle d’un moteur IA + marketplace est donc aussi économique: aider à identifier des candidats qui tiennent la route à l’échelle, ce qui conditionne l’adoption, et donc l’impact.

Cas d’usage concrets pour les industriels (et comment s’y prendre)

Un marketplace de protéines intéresse plusieurs profils: formulateurs, acheteurs ingrédients, équipes innovation, et même agriculture amont via les filières.

1) Reformulation “clean label” sans casser la texture

Problème classique: retirer un additif ou réduire une matière grasse, et tout s’effondre.

Approche recommandée:

• Formuler une cible claire: viscosité, stabilité, tenue au chaud/froid.
• Chercher des protéines candidates par usage (gélification, émulsification).
• Tester 3 à 5 candidats en parallèle, sur une même matrice.

Ce qui marche: traiter ça comme un test comparatif, pas comme une quête du candidat unique.

2) Substitution d’œuf ou de lait en B2B

Les fonctions de l’œuf (mousse, structure, liant) sont difficiles à remplacer.

Une base moléculaire large aide à trouver des protéines qui:

• moussent correctement,
• restent stables au pH cible,
• supportent le cisaillement en process.

Ici, l’IA est utile parce que l’espace de recherche est gigantesque, et que les “bons” candidats sont rares.

3) Accélération du pipeline innovation pour une marque CPG

Si vous êtes une marque, votre enjeu n’est pas seulement la science. C’est le calendrier commercial.

Un pipeline réaliste:

• Sprint de 4 à 6 semaines: sélection + échantillons + premiers prototypes.
• Sprint de 6 à 10 semaines: optimisation + tests shelf-life.
• Pré-industrialisation ensuite.

Le marketplace ne remplace pas l’industrialisation, mais il peut rendre le sprint initial beaucoup plus efficace.

Les points de vigilance: qualité des données, réglementation, et propriété intellectuelle

Un marketplace de protéines est puissant, mais il faut le piloter avec méthode.

Qualité, comparabilité, traçabilité: ne pas acheter “à l’aveugle”

Trois questions doivent être posées dès le départ:

• Les propriétés fonctionnelles sont-elles mesurées selon des protocoles comparables?
• Les lots d’échantillons sont-ils traçables (origine, méthode de production, impuretés)?
• Les résultats sont-ils reproductibles dans vos conditions (pH, sel, process, co-ingrédients)?

Je recommande de créer une grille interne de scoring (5 à 10 critères) avant même d’ouvrir un moteur de recherche. Sinon, vous allez “tomber amoureux” d’un candidat qui ne passera jamais en usine.

Réglementation: l’IA n’efface pas les obligations

En Europe, l’introduction de nouvelles protéines peut déclencher:

• des obligations de sécurité (allergénicité, toxicologie),
• des démarches selon la nature de l’ingrédient (par ex. novel food),
• des contraintes d’étiquetage.

Le marketplace accélère la découverte, pas l’évaluation réglementaire. Anticipez tôt avec votre équipe qualité/réglementaire.

Propriété intellectuelle et différenciation

Un marketplace démocratise l’accès. C’est une bonne nouvelle… sauf si votre stratégie repose sur un ingrédient “unique”.

Deux options réalistes:

• Différencier par la formulation et le process (souvent le plus robuste).
• Sécuriser des droits (exclusivité, co-développement) si le modèle le permet.

Ce que cette tendance dit de l’avenir: des “places de marché” pour l’agri-food

Le signal important, c’est l’apparition d’un modèle “catalogue + moteur + échantillonnage” appliqué à des briques fondamentales du vivant.

On voit déjà des logiques similaires émerger ou se renforcer autour:

• des enzymes,
• des ferments,
• des additifs naturels,
• des matières premières différenciées (tracées, bas carbone, régénératives).

À terme, la question pour les acteurs agricoles et agroalimentaires ne sera pas “faut-il utiliser l’IA ?”. La question sera: où placer l’IA dans votre chaîne, pour réduire le temps entre un besoin marché et une solution industrialisée.

Si vous travaillez sur des protéines alternatives, de la fermentation, ou des reformulations, je vous conseille de formaliser dès maintenant:

• vos critères fonctionnels non négociables,
• votre stratégie de test rapide (pilotage, budget échantillons, protocole),
• vos contraintes réglementaires par catégorie.

L’IA n’est pas une baguette magique, mais elle devient un avantage compétitif quand elle est connectée à la réalité du terrain: production, qualité, coûts, logistique. Prochaine étape logique: relier ces plateformes de découverte à des données amont (variétés, terroirs, pratiques agricoles) pour boucler la boucle “du champ à l’assiette”.