IA et tendances alimentaires : prévoir la demande, de la ferme

Le signal est passé presque inaperçu hors des cercles « data » de l’agroalimentaire : en mars 2025, AI Palette, spécialiste de la prévision des tendances de consommation pour les marques de produits de grande consommation (CPG), a été racheté par GlobalData, un acteur historique des études de marché. Ce genre d’opération n’est pas un fait divers. C’est un indicateur.

Ce que ça raconte, très concrètement, c’est que la prévision de la demande par l’IA n’est plus un “outil sympa” pour brainstormer des idées de recettes. C’est en train de devenir un maillon structurant de la chaîne agroalimentaire, parce que mieux prédire ce que les gens voudront manger demain permet d’anticiper ce qu’il faut planter, transformer, transporter et stocker.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », on parle souvent d’IA au champ (capteurs, imagerie, irrigation). Ici, on remonte l’autre extrémité : l’IA côté marché. Et mon avis est assez net : si vous n’alignez pas production et demande grâce à la donnée, vous paierez l’addition en gaspillage, ruptures et marges écrasées.

Pourquoi le rachat d’AI Palette est un signal fort pour l’agroalimentaire

Réponse directe : cette acquisition confirme que l’IA appliquée aux insights consommateurs devient un standard, et que les acteurs “traditionnels” accélèrent en rachetant des briques spécialisées.

AI Palette fait partie d’une génération de plateformes apparues ces dernières années (avec d’autres acteurs du même courant) qui promettent une chose simple : voir venir les tendances en analysant de grands volumes de signaux (langage, contenus, menus, avis, achats, etc.) plutôt que de dépendre uniquement d’études déclaratives et de panels lents.

Pourquoi GlobalData met la main dessus ? Parce que les grands clients (industriels, distributeurs, marques) demandent désormais des réponses plus rapides :

• Quels goûts montent (pistache, yuzu, piment fumé, fermentation…) et dans quels segments ?
• Quels bénéfices sont recherchés (protéines, “clean label”, digestion, sucre réduit) ?
• Quels formats gagnent (snacking, boissons fonctionnelles, surgelé premium) ?
• Et surtout : est-ce une micro-tendance ou un mouvement durable ?

La bascule est là : la prévision n’est plus un exercice marketing isolé. Elle sert à dimensionner des capacités, sécuriser des approvisionnements et réduire les invendus.

Du “produit” à la “décision” : l’IA change l’unité de pilotage

Pendant longtemps, l’innovation CPG fonctionnait par cycles : idée → test conso → lancement → on croise les doigts. L’IA inverse l’ordre : on commence par les signaux, puis on sélectionne les concepts les plus plausibles.

Cette logique s’étend naturellement à l’amont agricole : si la demande probable devient plus lisible, l’agroalimentaire peut programmer plus finement ses besoins en matières premières (volumes, variétés, calendriers, origines).

De la prévision de tendances à l’agriculture de précision : le pont manquant

Réponse directe : la prévision par l’IA crée un “cap” de demande qui rend l’agriculture de précision plus rentable et plus cohérente.

On parle souvent d’agriculture de précision comme d’une optimisation technique : réduire l’eau, ajuster l’azote, traiter au bon moment. C’est vrai. Mais il manque souvent la question qui fâche : optimiser pour produire quoi, et pour qui ?

Quand on relie l’aval (consommation) à l’amont (production), on obtient une chaîne de décisions plus robuste :

1. Détection de tendances (ex. montée des boissons protéinées végétales)
2. Traduction en besoins matières (pois, fève, avoine : volumes, specs)
3. Planification agricole (surfaces, contrats, itinéraires techniques)
4. Optimisation supply (stockage, transformation, transport)
5. Ajustement en saison (météo, rendements, arbitrages)

C’est exactement là que l’IA devient un outil de sécurité économique pour les filières : mieux anticiper = moins de paris, moins de surstocks, moins d’imports d’urgence.

Exemple concret : “la pistache partout” et ses conséquences

Prenons une tendance réaliste et facile à visualiser : la pistache (desserts, boissons, pâtes à tartiner). Si les signaux montrent une accélération durable, l’enjeu n’est pas seulement de sortir une édition limitée.

L’enjeu, c’est :

• sécuriser des volumes (souvent sous tension),
• ajuster les recettes et l’étiquetage (allergènes, origine),
• calibrer les achats sur 6–18 mois,
• éviter le scénario classique : succès viral → rupture → reformulation en urgence → baisse de qualité → bad buzz.

En agriculture, la logique est similaire pour d’autres ingrédients : tomate industrie, blé spécial biscuiterie, variétés de pomme, herbes aromatiques, etc. La prévision n’élimine pas l’aléa climatique, mais elle réduit l’aléa commercial.

Ce que ces plateformes font vraiment (et les erreurs à éviter)

Réponse directe : elles transforment des signaux faibles en hypothèses de marché, mais elles ne remplacent ni l’expertise métier ni la validation terrain.

Beaucoup d’entreprises surestiment la magie de l’IA et sous-estiment la cuisine interne nécessaire : données propres, gouvernance, validation. Dans les projets que j’ai vus, les gains apparaissent quand on traite ces outils comme un radar, pas comme un oracle.

Ce que l’IA peut bien faire

• Repérer des signaux tôt : émergence d’un ingrédient, d’un bénéfice, d’un rituel de consommation.
• Segmenter : la même tendance ne vit pas pareil selon âge, région, circuit.
• Aider à prioriser : quelles idées méritent un prototype, quelles autres non.
• Réduire le temps de cycle : passer de plusieurs mois à quelques semaines pour cadrer un concept.

Les 3 pièges classiques

1. Confondre bruit et tendance : un pic social n’est pas une demande récurrente.
2. Ne pas relier aux contraintes industrielles : si la supply est fragile, la “bonne idée” devient un risque.
3. Oublier la marge : une tendance peut être réelle mais non rentable (matière chère, process complexe, pertes élevées).

Une phrase utile à garder en tête : une tendance sans modèle économique, c’est juste une histoire.

Comment transformer la prévision IA en plan d’action “du champ à l’usine”

Réponse directe : il faut relier l’insight à des décisions chiffrées (volumes, contrats, specs) et instaurer une boucle de mesure mensuelle.

Si votre objectif est de réduire le gaspillage et les ruptures tout en sécurisant l’innovation, voici une approche pragmatique en 5 étapes, applicable à une coopérative, un industriel, ou une marque.

1) Définir 3 horizons de décision

• 0–3 mois : ajustement promo, production, stocks, plans de transport.
• 3–12 mois : pipeline innovation, contrats d’approvisionnement, capacité usine.
• 12–36 mois : choix variétaux, investissements, structuration filière.

Une plateforme de tendances est surtout efficace sur le 3–12 mois (et parfois 12–36 pour des ingrédients à cycle long).

2) Traduire une tendance en “fiche matière”

Pour chaque pari, formalisez :

• matière(s) première(s), substituts possibles,
• spécifications (teneur, calibre, origine, certifications),
• volume cible (min / probable / max),
• fenêtre de disponibilité, sensibilité prix,
• risques qualité et risques réputation.

C’est là que l’agroalimentaire fait la différence : on sort du storytelling.

3) Mettre en place une boucle de pilotage (mensuelle)

Je recommande un rituel simple : revue mensuelle “Demande–Supply–Innovation” avec trois indicateurs.

• Taux de confirmation : % des tendances suivies qui se matérialisent en ventes.
• Impact gaspillage : évolution des démarques / invendus sur les catégories ciblées.
• Time-to-market : semaines entre idée validée et première mise en rayon.

Sans mesure, l’IA reste un gadget. Avec mesure, elle devient une discipline.

4) Connecter prévision et agriculture de précision

Côté amont, vous pouvez relier ces hypothèses à :

• contrats à terme et prix planchers,
• planification de surfaces et calendriers,
• choix d’itinéraires techniques (intrants, irrigation),
• arbitrages stockage vs vente rapide.

Le bénéfice attendu est double : moins de volatilité et moins de pertes.

5) Préparer un “plan B” dès le départ

Une tendance peut s’éteindre vite. Préparez :

• une reformulation possible,
• un repositionnement (autre segment, autre format),
• une alternative matière (selon disponibilité),
• un plan d’écoulement (B2B, promotion, export).

L’objectif n’est pas de toujours avoir raison. C’est de perdre moins cher quand on a tort.

Ce que 2026 va amplifier (et pourquoi il faut s’y préparer maintenant)

Réponse directe : la consolidation va continuer et les outils vont se rapprocher des systèmes de planification (ERP, S&OP), ce qui rendra l’IA plus “opérationnelle” que “marketing”.

Le mouvement observé avec AI Palette ressemble à d’autres rachats récents dans l’écosystème : des acteurs historiques intègrent des briques IA pour rester crédibles, et les directions métiers veulent des résultats plus rapides. Les 12–24 prochains mois devraient renforcer trois tendances :

• Intégration : les plateformes d’insights seront connectées aux outils de prévision de ventes et de production.
• Spécialisation verticale : nutrition, boissons, snacking, ingrédients fonctionnels, petfood… chaque segment aura ses modèles.
• Exigence de traçabilité : expliquer pourquoi une tendance est détectée et quels signaux la portent.

Si vous êtes dans l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est le moment de traiter la prévision IA comme un projet de filière : un langage commun entre marketing, achats, agronomie et supply chain.

Passer à l’action : par où commencer (sans se disperser)

Choisissez une catégorie où vous souffrez déjà : ruptures, invendus, forte saisonnalité, volatilité matière. Ensuite, faites un pilote de 8 à 12 semaines avec un objectif clair : réduire de X % les invendus ou accélérer de Y semaines le cycle innovation.

Si vous voulez des leads qualifiés (et pas juste “faire de l’IA”), je conseille de démarrer par un atelier court : cartographie des données disponibles, choix des indicateurs, et sélection des décisions à automatiser ou à assister. C’est souvent là que les projets se gagnent.

La question qui va trier les acteurs en 2026 n’est pas “utilisez-vous l’IA ?”. C’est : avez-vous relié la demande prédite à des décisions agricoles et industrielles chiffrées ?