Viande cultivée : l’IA accélère la mise à l’échelle

En 10 ans, l’agriculture cellulaire est passée d’un petit cercle de chercheurs à plus de 150 entreprises actives dans le monde. Ce chiffre, cité lors du Cellular Agriculture Innovation Day de l’Université Tufts, dit quelque chose d’essentiel : le sujet n’est plus un “pari de labo”. C’est désormais une filière en construction, avec ses goulots d’étranglement, ses arbitrages industriels… et ses opportunités.

Voici ma lecture, en 12/2025, pour notre série Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire : la viande cultivée ne se jouera pas seulement sur la biologie. Elle se jouera sur l’optimisation des procédés, la qualité produit, la capacité à passer à l’échelle et à convaincre. Sur ces quatre fronts, l’IA a un rôle très concret, souvent plus pragmatique que spectaculaire.

L’événement de Tufts met le doigt sur 5 enseignements structurants (médias de culture, collaboration, financement public, expérience consommateur, semi-industrialisation). Je les prolonge ici avec un angle opérationnel : où l’IA aide vraiment, et comment les acteurs agricoles/agroalimentaires peuvent s’y préparer.

1) Le nerf de la guerre : le milieu de culture (et son optimisation)

Point clé : le principal driver de coût aujourd’hui, c’est le milieu de culture, ce “cocktail” nutritif qui permet aux cellules de se multiplier et de se différencier. Les intervenants ont rappelé que des baisses de coûts ont déjà eu lieu sur certains composants (notamment des facteurs de croissance), mais que la suite sera moins “facile” : acides aminés, vitamines, sels, sources de carbone… chaque ligne du tableau de formulation compte.

Pourquoi l’IA devient indispensable

Optimiser un milieu, ce n’est pas tester 2 ou 3 variables. On parle de dizaines de composés, avec des interactions non linéaires et des compromis (croissance vs différenciation, coût vs performance, robustesse vs sensibilité). C’est un terrain naturel pour :

• Design of Experiments (DoE) augmenté par machine learning : l’algorithme propose les prochaines expériences les plus informatives.
• Modèles de prédiction (régression, forêts, réseaux) sur la vitesse de croissance, le rendement, la viabilité.
• Optimisation multi-objectifs : minimiser le coût et maximiser la qualité et stabiliser le process.

Une phrase à retenir : chaque point de pourcentage gagné sur le milieu de culture se répercute sur toute la chaîne de coûts.

Ce que peuvent faire les industriels (dès maintenant)

Même si vous n’êtes pas une startup de viande cultivée, vous pouvez vous positionner :

1. Valorisation d’ingrédients : acides aminés fermentaires, vitamines, hydrolysats, sources de sucre — avec une logique “qualité pharma” (traçabilité, constance de lot).
2. Données de production : structurer des données (qualité matière, lots, rendements) pour alimenter des modèles d’optimisation.
3. Spécification “IA-friendly” : standardiser les variables mesurées (pH, osmolarité, lactate, ammonium, densité cellulaire) afin d’accélérer l’apprentissage.

2) Passer à l’échelle : la fabrication comme problème d’ingénierie (et de data)

Point clé : la filière est à l’aube de la semi-industrialisation, avec des usines qui se construisent et des jalons réglementaires qui avancent selon les pays. Mais la montée en volume reste le mur principal : maintenir la performance quand on passe du bioréacteur pilote au bioréacteur industriel n’a rien d’automatique.

IA et jumeaux numériques : le combo le plus rentable

Dans l’agroalimentaire, on a déjà vécu ce film : quand la variabilité augmente, la supervision du procédé devient la différence entre une ligne rentable et une ligne “capricieuse”. Pour l’agriculture cellulaire, l’IA sert à :

• Détecter des dérives (contamination, stress cellulaire, changements de viscosité) via modèles d’anomalies.
• Construire des jumeaux numériques du bioréacteur : modèles hybrides (physique + ML) pour simuler agitation, transfert d’oxygène, consommation de nutriments.
• Faire du contrôle avancé (MPC, RL sous contraintes) pour ajuster l’alimentation, l’aération et la température sans “surpiloter”.

Un bon jumeau numérique ne remplace pas l’ingénieur procédé. Il lui donne une capacité nouvelle : tester dix scénarios avant d’en exécuter un.

Parallèle utile avec l’agriculture de précision

Notre série parle souvent d’optimisation des intrants au champ (eau, azote, phytos). La logique est la même ici : chaque intrant a un coût et un impact. L’IA aide à trouver la dose et le timing, que ce soit pour une irrigation ou pour une alimentation de bioréacteur.

3) Collaboration et infrastructures partagées : l’innovation “mutualisée”

Point clé : les intervenants anticipent plus de collaboration, notamment via des installations partagées pour réduire les coûts d’équipement et accélérer les apprentissages. L’idée est simple : plutôt que 30 startups qui réinventent chacune la même étape, on mutualise certains outils.

Ce que l’IA change dans la collaboration

Collaborer, c’est bien. Mais collaborer avec des données comparables, c’est mieux. Le vrai frein, c’est l’hétérogénéité : capteurs, protocoles, formats.

Un chantier à fort ROI consiste à définir :

• Un socle commun de données (capteurs, fréquences, unités)
• Des ontologies et nomenclatures produit/procédé
• Des règles de gouvernance (qui partage quoi, à quel niveau d’agrégation)

Dans les filières agricoles, on connaît ce sujet via la traçabilité et les plateformes de données. L’agriculture cellulaire va y passer aussi, et rapidement.

Actionnable : le “minimum viable data sharing”

Si vous participez à un hub d’innovation, visez un standard minimal :

• 10 variables process obligatoires
• 5 indicateurs qualité produit
• 3 indicateurs coût/efficacité (rendement, consommation énergie, taux de rebut)

Ce trio suffit déjà à entraîner des modèles utiles et comparables.

4) Financement public : pourquoi 2026–2030 sera une fenêtre décisive

Point clé : le financement public monte en puissance, avec une trajectoire que certains comparent à celle des énergies renouvelables. L’enjeu n’est pas seulement l’argent : c’est la capacité à financer des briques “précompétitives” (méthodes de mesure, standards, sécurité, formation).

Là où l’IA peut structurer des dossiers solides

Les financeurs publics veulent des impacts mesurables. L’IA permet de les rendre tangibles :

• Mesures de performance : énergie/kg, eau/kg, rendement matière, taux de pertes.
• Analyse de scénarios : que se passe-t-il si on remplace tel intrant, si l’électricité est décarbonée, si le taux de rebut baisse de 2 points ?
• Traçabilité et conformité : preuves numériques, auditabilité des paramètres critiques.

Ma position : les projets qui lieront bioprocédés + données + démonstration d’impact capteront une part disproportionnée des financements.

5) Qualité, nutrition, acceptabilité : le produit n’a pas droit à l’à-peu-près

Point clé : avant la diffusion large, les produits doivent convaincre sur le goût, la texture, la nutrition et la confiance. Les intervenants ont évoqué des axes précis : meilleure différenciation muscle/graisse, équivalence nutritionnelle, contrôle accru de la sécurité.

IA pour la texture et le goût : du “pilotage” plutôt que du hasard

L’acceptabilité ne se gagne pas avec un discours. Elle se gagne avec un produit bon, constant, accessible.

L’IA contribue via :

• Modèles liant process → structure : comment agitation, densité cellulaire, supports (scaffolds) influencent la texture.
• Analyse sensorielle augmentée : corréler panels, composés volatils, profils lipidiques, et paramètres de culture.
• Optimisation nutritionnelle : ajuster certains profils (lipides, micronutriments) en restant crédible et transparent.

L’avantage industriel majeur de l’agriculture cellulaire : un environnement contrôlé. L’IA transforme ce contrôle en constance.

“Les consommateurs vont-ils accepter ?” — Réponse utile

Ils accepteront si trois conditions sont réunies :

1. Prix proche des alternatives (pas forcément égal, mais défendable)
2. Qualité sensorielle au niveau, sans excuse
3. Cadre de confiance : réglementation claire, transparence, traçabilité

L’IA n’impose pas la confiance, mais elle peut fournir des preuves : contrôle des lots, détection d’anomalies, documentation.

Ce que ça change pour l’agriculture et l’agroalimentaire (et comment s’y préparer)

Point clé : la viande cultivée ne remplace pas l’agriculture. Elle recompose la chaîne de valeur. Et l’IA est un langage commun entre ces mondes : optimisation des intrants, réduction des pertes, pilotage de la qualité.

Voici 6 pistes très concrètes pour les acteurs du secteur (coopératives, transformateurs, ingrédients, équipementiers) :

1. Se positionner sur les intrants (sucres, acides aminés, vitamines) avec une qualité et une constance de lot compatibles bioprocédés.
2. Monter en compétence data : capteurs, historisation, qualité des données, gouvernance.
3. Développer des briques IA ciblées : détection de dérives, optimisation des recettes, maintenance prédictive.
4. Former des profils hybrides (bioprocédé + data) : ce sont les plus rares.
5. Tester via des pilotes mutualisés : réduire le CAPEX, accélérer l’apprentissage.
6. Travailler le narratif “sécurité et transparence” : c’est un actif commercial.

Une trajectoire réaliste : 10 à 30 ans, mais des décisions à prendre maintenant

Les intervenants l’ont dit sans détour : l’adoption à grande échelle prendra du temps, probablement entre 10 et 30 ans selon les segments. Je suis d’accord avec l’esprit, mais j’ajoute une nuance importante : les décisions industrielles qui comptent se prennent bien avant la maturité du marché.

Si vous attendez que la viande cultivée soit partout, vous arriverez au moment où les standards, les fournisseurs et les plateformes de données seront déjà verrouillés. À l’inverse, se préparer en 2025–2027 n’implique pas de “parier la maison”. Ça implique de bâtir des capacités : données, qualité, optimisation, partenariats.

Notre série sur l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire parle souvent d’un même objectif : produire plus intelligemment, avec moins de ressources et plus de traçabilité. L’agriculture cellulaire suit cette logique, mais dans une usine. La question qui reste ouverte n’est pas “est-ce que ça va arriver ?” — c’est qui saura rendre cette production fiable, mesurable et rentable.