Viande cultivée avec la lumière : où l’IA fait la différence

Produire de la viande sans élevage, ce n’est pas « juste » une question d’éthique ou de climat. C’est surtout une question d’industrialisation. En 2024, beaucoup d’acteurs de la viande cultivée se sont heurtés au même mur : on sait faire pousser des cellules en laboratoire… mais à grande échelle et à un coût compatible avec l’alimentaire, c’est une autre histoire.

C’est là qu’une idée étonnamment simple revient sur le devant de la scène : remplacer une partie des intrants chimiques coûteux par l’énergie la moins chère et la plus pilotable… la lumière. Une entreprise comme Prolific Machines pousse ce pari : utiliser des signaux lumineux pour stimuler la croissance cellulaire et réduire la dépendance à des milieux de culture très onéreux.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, j’aime regarder au-delà du buzz et poser la question qui compte : qu’est-ce qui rend une techno exploitable dans le réel ? Pour la viande cultivée « avec la lumière », la réponse tient souvent en deux lettres : IA.

Pourquoi la viande cultivée est (encore) trop chère

La raison principale est claire : le coût des intrants et la complexité du procédé dominent le prix final. Les chaînes actuelles empruntent beaucoup à la bioproduction pharmaceutique, un domaine où un lot peut valoir des milliers d’euros… ce qui rend acceptable un processus cher et très contrôlé. Pour un nugget ou un steak haché, cette logique ne tient pas.

Le nerf de la guerre : le milieu de culture

Le milieu de culture (growth media) nourrit les cellules : sucres, acides aminés, sels, facteurs de croissance, vitamines, etc. Dans beaucoup de scénarios, il reste l’un des postes de coût les plus lourds. Même lorsque les facteurs de croissance baissent en prix, la contrainte demeure : la performance doit être stable, reproductible, et validable.

L’autre mur : l’échelle industrielle

Produire dans de « grands vats » (bioréacteurs métalliques) apporte ses propres problèmes :

• gradients (température, oxygène, nutriments)
• cisaillement (stress mécanique) qui impacte la viabilité cellulaire
• contaminations et exigences de nettoyage
• variabilité lot à lot

La promesse est séduisante, mais la réalité industrielle est exigeante. Et c’est précisément là que l’approche par la lumière devient intéressante : elle ouvre un nouveau bouton de réglage, très fin, très rapide, et potentiellement moins coûteux.

« Faire pousser la viande avec la lumière » : de quoi parle-t-on vraiment ?

L’idée centrale est directe : utiliser la lumière comme signal pour activer des fonctions cellulaires qui, autrement, nécessitent des molécules coûteuses dans le milieu.

Lumière = énergie ? Pas uniquement

On imagine facilement « lumière = photosynthèse ». Ici, l’approche est différente : on est plutôt sur de la biologie pilotée par signaux. En pratique, des cellules peuvent être conçues (ou sélectionnées) pour répondre à certaines longueurs d’onde via des mécanismes inspirés de l’optogénétique : la lumière devient un interrupteur.

Une manière utile de le formuler : la lumière sert de commande, plus que de carburant.

Pourquoi cette approche change la discussion économique

Parce que la lumière a trois avantages industriels :

1. Elle est bon marché comparée à certains réactifs biologiques.
2. Elle est contrôlable (intensité, durée, fréquence, zones).
3. Elle est instantanée : on peut ajuster en temps réel, sans attendre une diffusion chimique lente.

Mais ça ne marche que si l’on sait orchestrer cette complexité : quels paramètres lumineux, à quel moment, pour quel type cellulaire, dans quel bioréacteur, avec quelles contraintes de sécurité alimentaire ? Et c’est ici que l’IA n’est pas un gadget : c’est le système nerveux de l’usine.

Là où l’IA devient indispensable : piloter une bioproduction “photoguidée”

La réponse courte : la lumière ajoute des degrés de liberté, donc de la performance potentielle… mais aussi plus de variables à optimiser. Sans IA, on finit vite avec un procédé instable ou trop coûteux à qualifier.

1) Optimisation multi-objectifs : coût, rendement, texture

Le pilotage ne vise pas qu’un indicateur. En agroalimentaire, il faut optimiser en même temps :

• rendement (g/L, cellules/mL)
• viabilité (%)
• coût matière (€/L de milieu)
• consommation énergétique (kWh/kg)
• profil nutritionnel (protéines, lipides)
• qualités sensorielles (texture, jutosité)

Les approches d’IA (modèles prédictifs + optimisation) sont bien adaptées à ce type de compromis. Concrètement, on utilise souvent :

• des modèles de type gradient boosting / réseaux de neurones pour prédire les sorties
• de l’optimisation bayésienne pour tester intelligemment des recettes et des cycles lumineux
• des stratégies de conception d’expériences assistées par algorithmes pour réduire le nombre d’essais

2) Jumeau numérique du bioréacteur

Un jumeau numérique (digital twin) sert à simuler l’usine avant de la faire tourner « en vrai ». Dans la viande cultivée, il permet d’anticiper :

• les gradients d’oxygène et de nutriments
• les zones mal éclairées (shadowing)
• les risques de surchauffe locale
• la cinétique de croissance en fonction des cycles lumineux

Le gain est concret : on réduit les lots perdus, on accélère la montée en échelle, et on documente mieux les décisions (utile pour la qualité et la traçabilité).

3) Vision industrielle et capteurs : la biologie devient mesurable

L’IA est aussi une affaire de données. Une production “avec la lumière” se marie bien avec :

• capteurs de pH, O2 dissous, CO2, turbidité
• spectroscopie (NIR/Raman) pour estimer la composition sans prélèvements fréquents
• imagerie et analyse cellulaire pour détecter stress, agrégats, contamination

Avec des modèles de détection d’anomalies, on peut intervenir tôt : ajuster l’éclairage, l’agitation, l’alimentation, ou décider d’arrêter un lot avant qu’il ne coûte trop cher.

4) Automatisation et qualité : le vrai sujet “usine”

La viande cultivée n’échappera pas aux standards de l’agro : HACCP, validation des procédés, traçabilité. L’IA aide en pratique à :

• standardiser les opérations (moins dépendre du “tour de main”)
• générer des rapports de lot cohérents
• corréler paramètres process → qualité finale

Mon avis : la prochaine décennie ne se jouera pas sur la plus belle démo en labo, mais sur la meilleure robustesse industrielle.

Impacts agricoles et agroalimentaires : pourquoi ce sujet concerne aussi “l’amont”

Le réflexe est de voir la viande cultivée comme un monde à part. En réalité, elle s’insère dans la même problématique que l’agriculture de précision : faire plus avec moins, sous contrainte de durabilité.

Pression sur les ressources et sécurité alimentaire

Même si les chiffres varient selon les scénarios, la logique est stable : réduire l’élevage intensif, c’est potentiellement réduire :

• l’usage de terres (cultures dédiées à l’alimentation animale)
• certaines émissions associées au cheptel
• la consommation d’eau et d’intrants indirects

Mais attention : la viande cultivée déplace aussi les impacts vers l’aval (énergie, froid, infrastructures). D’où l’intérêt d’un pilotage fin, où l’IA optimise la consommation énergétique et la productivité.

Un parallèle utile : les serres pilotées par données

On a déjà vu ce film dans les serres high-tech : capteurs partout, modèles prédictifs, contrôle climatique en boucle fermée. La bioproduction de protéines (qu’elles soient cultivées ou fermentées) suit une trajectoire similaire :

• on instrumente
• on modélise
• on automatise
• on stabilise la qualité

La différence ? Les cellules animales sont souvent plus sensibles que des plantes. Donc le besoin de contrôle et d’IA est encore plus critique.

Questions que vos équipes devraient poser avant d’investir (ou de signer un POC)

Si vous êtes dans l’agroalimentaire, l’ingrédient alternatif, l’équipement industriel, ou même un acteur agricole qui regarde les nouveaux débouchés, voici des questions très concrètes.

“People also ask” version terrain

Est-ce que la lumière remplace totalement le milieu de culture ? Non. L’objectif réaliste est plutôt de réduire certains composants coûteux (ou d’augmenter le rendement à milieu égal). La cellule a toujours besoin de nutriments de base.

Qu’est-ce que l’IA apporte, au-delà d’un automate classique ? Un automate exécute des règles. L’IA apprend les relations entre paramètres et résultats, propose des réglages optimaux, détecte des dérives subtiles, et s’adapte mieux à la variabilité.

Le principal risque technique ? La transposition à l’échelle. Un signal lumineux efficace dans un petit volume peut se comporter différemment dans un grand bioréacteur (absorption, ombres, homogénéité).

Le principal risque business ? Le “coût complet” : énergie, CAPEX, maintenance, contrôle qualité, temps de cycle, pertes. Une techno peut réduire un poste et en alourdir deux autres.

Une grille simple pour décider vite

• Données disponibles : capteurs, fréquence, qualité, gouvernance.
• Objectif mesurable : ex. coût matière -20% ou rendement +30%.
• Plan de montée en échelle : du pilote vers pré-industriel.
• Compatibilité qualité : traçabilité et validation du process.
• Intégration : interfaçage avec MES/ERP et supervision.

Si ces points ne sont pas clairs dès le départ, le POC risque de devenir une démo permanente.

Ce que je crois pour 2026–2035 : la lumière comme “nouvelle vanne” du vivant

La viande cultivée « avec la lumière » illustre une tendance plus large : on pilote le vivant comme un système industriel, avec des commandes plus fines que les ajouts chimiques. C’est séduisant, mais exigeant.

Dans l’agroalimentaire, les gagnants seront ceux qui traitent l’IA comme une brique d’ingénierie (données, capteurs, contrôle, qualité), pas comme un argument marketing. La lumière peut réduire certains coûts, oui. Mais sans IA, elle risque aussi de créer un procédé instable, difficile à reproduire, donc invendable.

Si vous travaillez déjà sur l’agriculture de précision, la transition est naturelle : même logique de capteurs, d’optimisation, de pilotage en boucle fermée. Sauf qu’ici, le “champ” est un bioréacteur.

Le vrai sujet pour 2026 n’est pas “est-ce possible ?”, c’est : qui saura produire de façon stable, traçable, et rentable ? Et, au passage, quels nouveaux métiers et partenariats faudra-t-il créer entre biotech, data, automatismes et agroalimentaire ?

Si vous deviez choisir un seul chantier à lancer en 2026 : bâtir un socle données + jumeau numérique, avant même de chercher la recette parfaite.