Bière sans alcool : quand l’algorithme remplace le “truc”

En décembre, on voit la même scène partout : repas d’équipe, soupers de famille, “dry January” qui se profile, et une réalité simple pour les marques agroalimentaires. Les consommateurs veulent du goût, mais aussi plus de contrôle (sur l’alcool, les calories, la transparence). Dans ce contexte, la bière sans alcool n’est plus un produit “de compromis”. C’est un produit d’exigence.

C’est là que l’histoire de Surreal Brewing, racontée dans un article de Michael Wolf, devient intéressante. Son fondateur, Tammer Zein‑El‑Abedein, insiste sur un point : leur approche de la bière sans alcool est scientifique et algorithmique, pas basée sur des artifices marketing. Le déclencheur humain est fort (un moment de vie lié à la santé dans le couple), mais la réponse produit, elle, repose sur une idée très actuelle : la qualité se pilote par les données.

Et si on prend un peu de recul, ça colle parfaitement à ce qu’on observe dans notre série “Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives” : la valeur ne vient pas juste de “faire de l’IA”, mais de créer un système qui apprend, qui se corrige, et qui raconte une histoire crédible. Dans l’agroalimentaire comme dans les médias, la promesse est la même : cohérence, personnalisation, transparence.

Ce que “brasser à l’algorithme” veut dire (vraiment)

Réponse directe : un procédé algorithmique en brasserie, c’est l’utilisation de modèles (statistiques ou IA) pour relier des paramètres mesurables (température, temps, levures, sucres, arômes) à un résultat sensoriel (goût, corps, amertume), puis optimiser ce résultat.

On confond souvent “algorithme” et “marketing techno”. Dans une brasserie, c’est beaucoup plus terre-à-terre : un algorithme sert à réduire l’incertitude. La bière est un produit vivant : matières premières variables, fermentation capricieuse, réactions aromatiques qui dépendent de micro-écarts. Quand on retire l’alcool, on retire aussi une partie de ce qui porte la texture, la rondeur et certains arômes. Résultat : si on applique les méthodes traditionnelles sans adaptation, on obtient facilement une bière “plate”, trop sucrée ou trop céréalière.

Le défi spécifique de la bière sans alcool

Réponse directe : la bière sans alcool est difficile parce que l’alcool n’est pas qu’un “ingrédient” : c’est une composante de structure (perception du corps), un vecteur d’arômes et un stabilisateur sensoriel.

Dans la pratique, trois voies existent souvent pour faire de la sans alcool (NA) :

1. Arrêter/limiter la fermentation (levures spécifiques, contrôle des sucres fermentescibles). Avantage : moins d’équipement. Risque : sucres résiduels et profil aromatique limité.
2. Retirer l’alcool après fermentation (désalcoolisation thermique, sous vide, membranes). Avantage : profil “bière” plus fidèle. Risque : perte d’arômes, coûts, complexité.
3. Formuler pour compenser (choix de malts, houblons, levures, et paramètres de process). Avantage : meilleure sensation en bouche. Risque : nécessite itérations et mesure.

Quand un fondateur dit “It’s algorithmic”, il signale qu’il ne s’en remet pas au hasard : il instrumente le process, mesure, apprend, ajuste. Bref, il industrialise la répétabilité.

L’algorithme, c’est aussi un langage commun

Réponse directe : les données créent une passerelle entre R&D, production, qualité et marketing.

J’ai vu trop d’équipes où la qualité parle “pH et densité”, la marque parle “notes tropicales”, et la production parle “rendement et cadence”. Un modèle de données bien construit relie ces mondes : on peut dire “si on veut plus de ‘juicy’, voilà les leviers process qui augmentent la perception d’esters sans ajouter de sucre”. Ça réduit les débats d’opinion. Et ça accélère.

Pourquoi cette logique IA parle directement à l’agriculture

Réponse directe : brasser avec des modèles ressemble à faire de l’agriculture de précision : on transforme un système biologique variable en système pilotable, grâce à la mesure et à l’optimisation.

Le parallèle “de la ferme à la fermentation” n’est pas un slogan. C’est la même mécanique, à des échelles différentes.

Même problème : variabilité des intrants

L’orge, le blé, le houblon (et même l’eau) varient selon : météo, sols, date de récolte, stockage. En agriculture de précision, on utilise l’IA pour cartographier la variabilité et ajuster : irrigation, fertilisation, traitements, dates d’intervention.

En brasserie, on fait pareil :

• Ajuster la mouture selon la dureté du grain
• Corriger le profil d’empâtage selon le pouvoir diastasique
• Adapter les ajouts de houblon selon la teneur en acides alpha

L’IA n’enlève pas le savoir-faire. Elle le rend explicite et reproductible.

Même objectif : qualité et constance, lot après lot

Réponse directe : la constance est un produit en soi.

Pour une bière sans alcool, le consommateur pardonne moins. Pourquoi ? Parce qu’il compare à des sodas premium, à des kombuchas, à des boissons fonctionnelles. Un lot trop sucré ou trop “céréales” et il change de marque. L’optimisation algorithmique sert ici un enjeu business clair : réduire la variabilité, donc réduire les retours, les invendus et l’érosion de confiance.

Ce que l’agroalimentaire peut apprendre de Surreal Brewing

Réponse directe : la bonne utilisation de l’IA en agroalimentaire n’est pas “faire un projet IA”, c’est installer une boucle d’amélioration continue basée sur des données fiables.

L’article RSS ne donne qu’un aperçu, mais l’idée centrale est exploitable : la science > les gimmicks. Voici des applications concrètes que je recommande aux acteurs food & beverage (y compris au Canada) qui veulent transformer un produit “tendance” en produit durable.

1) Construire une “recette numérique” (digital recipe)

Une recette classique décrit des ingrédients et des étapes. Une recette numérique décrit aussi :

• les tolérances (plages acceptables)
• les signaux de dérive (pH, densité, température, CO₂)
• les actions correctives (réajustement, temps, refroidissement)

Dans une usine, ça devient un système de pilotage : chaque lot enrichit l’historique, et on peut repérer les conditions qui produisent “la meilleure version” du produit.

2) Ajouter une couche sensorielle mesurable

Réponse directe : si vous ne mesurez pas le goût, vous ne pouvez pas l’optimiser.

On peut structurer la mesure sensorielle sans la déshumaniser : panels internes, profils aromatiques normalisés, scoring. Puis relier ces scores aux paramètres process.

Même une approche simple fonctionne :

• 6 à 10 descripteurs (amertume, rondeur, fruité, note céréale, acidité, longueur…)
• une échelle commune
• un rituel de dégustation (mêmes verres, même température, mêmes conditions)

Ensuite, on laisse l’analytique faire son travail : corrélations, détection d’écarts, et progressivement modèles prédictifs.

3) Traiter la transparence comme une fonctionnalité produit

La demande de “produit sain” n’est pas qu’une affaire de calories. C’est une affaire de confiance. Dans la bière NA, les consommateurs veulent savoir :

• le taux exact (0,0 % vs 0,5 %)
• le sucre résiduel
• la logique de fabrication (désalcoolisation, fermentation contrôlée, etc.)

Un discours “science et process” est plus robuste qu’un discours “bien-être” vague. Et il se transpose à d’autres catégories : produits laitiers, boissons protéinées, aliments fermentés.

4) Faire de l’IA un outil créatif (oui, créatif)

On est dans une série sur l’IA et les industries créatives : c’est le bon moment pour le dire clairement. Le produit est une création, au même titre qu’un format média. L’IA peut aider à :

• générer des hypothèses de recettes (combinaisons d’arômes attendues)
• simuler des profils (impact d’une levure, d’un houblon, d’un palier)
• segmenter des préférences (profils consommateurs)

Mais l’astuce, c’est de garder un directeur artistique… du goût. Une marque forte assume un style : “sec et houblonné”, “rond et malté”, “tropical mais sans sucre”. L’IA sert à atteindre ce style plus souvent, pas à le remplacer.

Une boisson réussie, c’est une promesse tenue à chaque gorgée. L’algorithme est là pour tenir la promesse, pas pour la raconter.

Questions que les équipes se posent (et réponses nettes)

“Faut-il une IA sophistiquée pour commencer ?”

Réponse directe : non. Commencez par une instrumentation fiable, un historien de données, et des analyses statistiques simples. L’IA vient ensuite, quand vos données sont propres.

“Quels sont les capteurs/mesures prioritaires ?”

Réponse directe : température, densité/extrait, pH, temps, CO₂, et traçabilité des lots d’ingrédients. Ajoutez progressivement des mesures d’arômes (même via panel).

“Comment éviter le piège ‘projet vitrine’ ?”

Réponse directe : reliez l’IA à un KPI opérationnel : taux de rebut, stabilité du goût, délai R&D, coût par lot, satisfaction consommateur. Si ça ne bouge pas, ce n’est pas un vrai projet.

Une piste très 2025 : la NA comme laboratoire de l’innovation food

En 2025, la catégorie sans alcool sert de terrain d’essai pour beaucoup d’innovations : fermentation de précision, formulations à faible sucre, expérience sensorielle “adulte” sans éthanol. Les marques qui gagnent ne sont pas celles qui crient le plus fort, mais celles qui maîtrisent le process.

Surreal Brewing, avec son positionnement “science, pas gimmicks”, illustre une tendance de fond : l’agroalimentaire avance vers des méthodes où la créativité et l’ingénierie s’alimentent mutuellement. Dans les médias, on parle de personnalisation et de recommandations. Dans la boisson, c’est pareil, mais avec des contraintes physiques : texture, stabilité, sécurité.

Ce que je retiens : si vous voulez des produits plus sains et plus transparents, la meilleure stratégie n’est pas de simplifier le discours. C’est de mieux contrôler la réalité derrière le discours.

La prochaine étape, pour beaucoup d’entreprises, c’est d’étendre cette logique au “farm data” : relier les caractéristiques de l’orge ou du houblon aux ajustements de brasserie, puis raconter cette cohérence au consommateur avec une transparence crédible.

Vous construisez quoi, vous : un produit “tendance” pour une saison, ou un système qui apprend et qui tient la route pendant des années ?