Mark Cuban met l’IA au service de décisions vérifiables et de coûts transparents. Des leçons concrètes pour l’agro, l’agroalimentaire et la confiance.
IA, transparence des coûts : leçon pour l’agro
En 2025, l’IA n’est plus cantonnée aux labos ou aux grandes plateformes. Elle s’invite dans des gestes très concrets : comparer des informations médicales, vérifier une interaction médicamenteuse, optimiser une chaîne logistique, repérer une dérive de qualité. Quand Mark Cuban raconte qu’il s’appuie sur un assistant IA pour éviter une prise simultanée de Synthroid et de fer (et qu’il recoupe ensuite), ce n’est pas une anecdote « tech ». C’est un signal fort : l’IA devient un outil de contrôle, de transparence et d’efficacité dans des systèmes complexes.
Et c’est exactement ce qui intéresse l’agriculture et l’agroalimentaire — notre campagne « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire » — même si ce billet s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives ». Pourquoi ? Parce que la bataille se joue aussi dans les contenus : traçabilité racontée au consommateur, preuves de durabilité, pédagogie sur la qualité, et même formats courts pour expliquer des données de production. L’IA ne sert pas seulement à produire plus : elle sert à rendre les décisions compréhensibles, auditables, partageables.
Ce qui suit n’est donc pas un résumé d’interview. C’est une lecture utile : ce que l’approche de Cuban (prix transparents, obsession des intermédiaires, IA comme copilote) nous apprend sur l’IA en santé… et sur la façon d’aborder l’IA en agriculture, en agroalimentaire et dans les médias qui façonnent la confiance.
L’IA « conseiller santé » : utile seulement si elle est vérifiable
Point clé : une IA vaut surtout par la qualité du contrôle qu’on met autour. Cuban décrit un usage simple : poser une question pratique, obtenir une réponse, puis vérifier via une seconde source plus spécialisée. Ce schéma est transposable tel quel.
Dans la vraie vie, les organisations ne perdent pas du temps parce qu’elles manquent d’outils. Elles perdent du temps parce que l’information est dispersée, contradictoire, ou dépendante de « ce que quelqu’un sait ». L’IA devient alors un moteur de consolidation : elle rassemble, compare, met en forme, et propose une réponse actionnable.
Ce que les médias et industries créatives apportent à ce sujet
Dans notre série sur l’IA dans les médias, on observe un phénomène constant : l’IA accélère la production, mais la valeur durable vient de la validation (fact-check, citations, sources internes, gouvernance). En santé comme en agriculture, c’est pareil.
Un bon cadre d’usage (inspiré du « je vérifie ensuite » de Cuban) ressemble à ça :
- Question opérationnelle claire (pas une dissertation) : « Puis-je faire X avec Y ? »
- Réponse IA structurée : risque, bénéfice, conditions, alternatives.
- Recoupement : base de connaissances interne, référentiel qualité, spécialiste.
- Traçabilité : conserver la question, la réponse, la décision, et le justificatif.
Application directe à l’agro : l’IA comme copilote de décision terrain
Transposé à l’agriculture de précision, le scénario est évident : fertilisation, irrigation, traitements, gestion du stress hydrique, récolte. L’IA peut proposer un plan… mais la confiance vient de la capacité à justifier.
« L’IA ne remplace pas le jugement. Elle remplace le temps perdu à rassembler les éléments qui nourrissent ce jugement. »
Pour générer de la valeur (et éviter la défiance), il faut donc viser une IA « audit-ready » : chaque recommandation doit pointer vers des données (capteurs, météo, analyses labo, historique parcellaire) et des règles (cahier des charges, contraintes réglementaires, objectifs coût/qualité).
Transparence des prix : la vraie disruption, ce sont les intermédiaires
Point clé : quand un marché est opaque, la marge se cache dans l’intermédiation. Cuban explique que son modèle de médicaments repose sur une logique simple : afficher le coût, appliquer une marge fixe (15% dans son cas), et rendre les frais explicites (préparation, expédition, retrait en pharmacie).
Ce raisonnement parle immédiatement à l’agroalimentaire : le consommateur voit un prix final, mais comprend rarement la structure de coûts (matière première, transformation, énergie, emballage, transport, pertes, retours, promotions, remises arrière, etc.). Résultat : la défiance se nourrit du flou.
Parallèle concret : transparence en santé vs transparence alimentaire
Dans la santé, l’enjeu est l’accès et l’équité. Dans l’alimentation, l’enjeu est la confiance et la durabilité. Dans les deux cas, on retrouve :
- des chaînes complexes,
- des acteurs dominants,
- des incitations parfois mal alignées,
- des données difficiles à partager.
L’IA peut aider, mais pas en « mode magie ». Elle aide si on l’utilise pour rendre lisibles des systèmes illisibles :
- expliquer une variation de prix (énergie, rendement, aléas climatiques),
- calculer l’empreinte carbone avec hypothèses transparentes,
- documenter la traçabilité lot par lot,
- simuler l’impact d’un changement d’ingrédient ou d’emballage.
Pourquoi c’est aussi un sujet « médias »
La transparence n’existe pas tant qu’elle n’est pas racontée clairement. Les marques agroalimentaires ont appris à faire du storytelling. Ce qui manque souvent, c’est du storytelling vérifiable : des contenus qui expliquent des chiffres sans les tordre.
L’IA générative est très forte pour produire des formats adaptés : fiche produit, FAQ, script vidéo, capsule audio, publication sociale. Mais l’enjeu est de relier ces contenus à des preuves (données internes, audits, certificats). La crédibilité devient une architecture de contenu.
GLP-1, concurrence et baisse des coûts : une leçon sur l’innovation par la pression
Point clé : la baisse des prix suit la concurrence, pas les bonnes intentions. Cuban anticipe une accessibilité accrue des traitements de type GLP-1 via de nouvelles formes (p. ex. pilules) et la compétition. Derrière cette observation, il y a un mécanisme utile pour l’agriculture et l’agroalimentaire : l’innovation devient réelle quand elle se traduit en coûts d’usage plus bas.
Dans l’agri-tech, on voit le même pattern : beaucoup de pilotes, peu de déploiements. La raison est simple : si le ROI n’est pas clair, ça reste un projet « sympa ». Pour dépasser ça, il faut mesurer des indicateurs concrets.
Indicateurs qui font passer l’IA du gadget à l’outil
Voici ceux que je recommande de suivre (et de communiquer) dès le départ :
- Coût par hectare (ou par tonne) avant/après
- Économie d’intrants (azote, eau, phytos) en %
- Taux de non-conformité (qualité, résidus, calibration)
- Temps opérateur (heures/semaines économisées)
- Pertes (post-récolte, rupture de chaîne du froid)
Et côté médias/communication : transformer ces chiffres en contenus simples, sans surpromesse. C’est là que l’IA générative est utile : elle adapte la même preuve à plusieurs audiences (direction, terrain, partenaires, consommateurs).
« Devenir AI literate » : la compétence qui sépare les équipes
Point clé : l’IA ne récompense pas l’enthousiasme, elle récompense la méthode. Cuban insiste sur l’« IA literacy ». Je partage ce point : les organisations ne seront pas divisées entre « avec IA » et « sans IA », mais entre celles qui savent poser les bonnes questions, contrôler les sorties, et industrialiser.
Mini-checklist d’IA literacy (pratique, pas théorique)
Pour une équipe agriculture/agroalimentaire (et sa cellule contenu/communication), je vise ces compétences minimales :
- Savoir formuler un prompt orienté décision (objectif, contraintes, données).
- Savoir demander des hypothèses et des limites (ce que l’IA ne sait pas).
- Savoir obtenir un résultat structuré (tableau, étapes, critères).
- Savoir vérifier (référentiels internes, mesures terrain, experts).
- Savoir versionner (conserver les prompts, les réponses, les choix).
Le gain est énorme : moins de décisions « à l’instinct », plus de décisions « documentées ». Et dans un contexte 2025 de pression sur les marges (énergie, climat, logistique), documenter devient une arme économique.
Une méthode simple pour déployer l’IA sans perdre la confiance
Point clé : commencez par un flux à forte friction, pas par un grand plan. Cuban a attaqué un point de douleur clair (prix des médicaments) avec un modèle compréhensible. Même logique pour l’IA.
Étape 1 : choisir un cas d’usage « qui saigne »
Trois exemples à fort impact en agro/agroalimentaire :
- optimisation irrigation/énergie (coût immédiat),
- détection de non-conformités qualité (risque et pertes),
- prévision de la demande et réduction du gaspillage (marge).
Étape 2 : imposer la transparence des décisions
Chaque recommandation IA doit répondre à trois questions :
- Sur quelles données tu t’appuies ?
- Quelles alternatives tu compares ?
- Quel risque tu prends si tu te trompes ?
Étape 3 : transformer la preuve en contenu (série médias)
C’est là que notre thème « médias et industries créatives » s’imbrique naturellement : quand vous avez des décisions traçables, vous pouvez produire des contenus qui tiennent debout.
- un carrousel qui explique une baisse d’eau/ha,
- une vidéo courte sur la chaîne du froid,
- une FAQ transparente sur les prix,
- un dossier « de la parcelle à l’assiette » fondé sur des données.
Le marketing n’est plus un vernis. C’est une pédagogie.
Ce que l’approche de Cuban change vraiment dans notre façon de penser l’IA
L’interview met en lumière une idée qui dépasse la santé : l’innovation utile n’est pas celle qui impressionne, c’est celle qui simplifie une injustice de système (prix opaques, intermédiaires tout-puissants, accès inégal) et qui outille les gens pour décider.
Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, l’enjeu est voisin : coûts volatils, pression climatique, exigences réglementaires, attentes de transparence. L’IA peut aider partout, mais seulement si elle est déployée avec la même obsession que Cuban pour la clarté : combien ça coûte, qui prend la marge, qu’est-ce qui est vérifiable.
Si vous deviez retenir une seule ligne pour 2026 : une stratégie IA crédible, c’est une stratégie où chaque gain (coût, qualité, durabilité) peut être expliqué en langage humain et défendu par des données.
Vous êtes plutôt dans une logique « pilotes IA » ou déjà dans une logique « décisions IA traçables + contenus de confiance » ?