Smell‑O‑Vision, IA et goût: le nouveau terrain de jeu

La plupart des entreprises agroalimentaires sous-estiment un fait simple: l’odorat pèse lourd dans la décision d’achat. Si vous vendez du café, du chocolat, des fruits, du fromage ou même un plat prêt-à-manger, le parfum n’est pas un “bonus” — c’est un signal qualité, une promesse, parfois un déclencheur émotionnel.

C’est pour ça qu’un sujet qui ressemble à de la science-fiction — la Smell‑O‑Vision (diffuser des odeurs synchronisées à une vidéo) — mérite l’attention des professionnels. Pas parce que tout le monde va s’équiper d’un diffuseur d’odeurs en 2026, mais parce que la numérisation des odeurs par l’IA (modèles capables de prédire une odeur à partir de la structure moléculaire) ouvre un chantier bien plus large: mesurer, standardiser et piloter le sensoriel.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », on parle souvent de recommandations, de personnalisation et de narration. Ici, la narration devient… olfactive. Et l’impact dépasse le divertissement: contrôle qualité, R&D arômes, réduction du gaspillage, marketing produit, jusqu’à la ferme via des indicateurs de maturité et de fraîcheur.

La Smell‑O‑Vision revient pour une raison: l’IA sait enfin “lire” les odeurs

La réponse courte: si la Smell‑O‑Vision revient dans les discussions, c’est parce que l’IA progresse sur le lien entre molécules et perception.

Des acteurs comme Osmo travaillent sur une cartographie des odeurs basée sur des modèles qui apprennent à associer structure moléculaire → descripteurs olfactifs (ce que des panélistes humains décriraient comme “floral”, “boisé”, “soufré”, etc.). L’idée n’est pas seulement de diffuser des odeurs; c’est de les encoder pour pouvoir les prédire, les comparer et les reproduire.

Pourquoi ça coinçait depuis un siècle

La Smell‑O‑Vision a été tentée à plusieurs époques, mais elle butait sur trois murs:

• La variabilité humaine: deux personnes ne décrivent pas un parfum de la même façon.
• La complexité chimique: une odeur perçue “simple” peut être un mélange de dizaines de composés volatils.
• La logistique: stocker, transporter, diffuser et “nettoyer” des odeurs sans contamination entre scènes.

L’IA ne règle pas tout, mais elle rend un point crucial plus industrialisable: la prédiction. Et dès que vous savez prédire, vous savez optimiser.

Ce que ça change côté agroalimentaire

Même si vous ne vendez pas d’expérience immersive, la capacité à modéliser le sensoriel peut transformer des activités très concrètes:

• R&D: tester virtuellement des pistes d’arômes avant de passer au laboratoire.
• Qualité: détecter des dérives olfactives liées à l’oxydation, à une fermentation, à un stockage.
• Conformité marque: maintenir un profil aromatique stable malgré des variations de matière première.

Une phrase que je trouve utile en interne: “On ne contrôle bien que ce qu’on mesure.” L’IA appliquée aux odeurs, c’est un pas vers une mesure opérationnelle.

Du “nez numérique” au contrôle qualité: l’IA comme capteur sensoriel

La réponse directe: les technologies olfactives deviennent intéressantes quand elles se branchent au contrôle qualité et à la traçabilité.

Dans l’agroalimentaire, une partie des défauts se manifestent d’abord par des composés volatils: rancissement, contamination, mauvais process, rupture de chaîne du froid, sur-fermentation. Aujourd’hui, beaucoup d’entreprises s’appuient encore sur:

• des contrôles par lots,
• des dégustations/panels,
• des analyses labo coûteuses et pas toujours “temps réel”.

Le scénario réaliste (et rentable)

Un scénario crédible à 12–24 mois pour une PME/ETI: combiner capteurs (gaz, VOC), vision (caméras), et IA pour suivre un “profil” de produit.

Exemples d’usage:

1. Torréfaction café: corréler paramètres (température, temps, humidité) + signaux volatils → profil aromatique attendu.
2. Fruits et légumes: détecter une maturité avancée ou un début de dégradation avant qu’elle soit visible.
3. Produits fermentés: alerter quand la signature volatile s’écarte de la plage acceptable.

L’intérêt n’est pas de remplacer les experts. C’est de réduire l’incertitude, de mieux trier, et d’éviter d’expédier un lot “limite” qui générera retours et perte de confiance.

Une IA utile en usine n’est pas celle qui “fait joli”, c’est celle qui évite un rappel produit.

Pont avec les médias et les industries créatives

Le même mécanisme alimente deux mondes:

• Dans les médias: personnaliser une expérience (ici, potentiellement multi-sensorielle).
• Dans l’agroalimentaire: standardiser un résultat sensoriel malgré la variabilité du vivant.

Dans les deux cas, l’IA apprend un mapping entre signaux et perception. La différence, c’est l’objectif: engagement d’un côté, qualité et marge de l’autre.

Lait d’avoine “à plat” et robot cuisinier: quand l’innovation force des choix industriels

La réponse simple: ces innovations ne sont pas des gadgets isolés; elles imposent des décisions sur la chaîne de valeur.

Deux autres sujets évoqués dans l’actualité food tech illustrent bien le point:

“Flat Pack” lait d’avoine: réduire poids, emballage… et imprévus

Des feuilles imprimées (2D) de “lait” végétal à réhydrater, c’est un message clair: logistique et packaging deviennent des variables produit.

Pour une marque, ça pose immédiatement:

• un enjeu d’expérience consommateur (réhydratation: facile? constant?),
• un enjeu de qualité (stabilité, goût, texture),
• un enjeu de prédiction de préférence (qui adopte? pourquoi? à quel prix?).

C’est ici que l’IA est utile: segmentation, tests A/B, prévision de demande, optimisation du discours marketing. Et si, demain, une partie de l’expérience est olfactive (odeur de vanille, de céréales toastées), la boucle se referme.

Robot humanoïde en cuisine: le vrai sujet, c’est la répétabilité

Un robot qui fait des gaufres et nourrit des chats attire les caméras. Le sujet industriel, lui, est plus terre-à-terre: répéter un geste avec précision, documenter le process, réduire la variabilité.

Dans l’agroalimentaire, ça peut:

• stabiliser une production artisanale à petite échelle,
• réduire les pertes liées à des erreurs de dosage/cuisson,
• faciliter la formation.

Et côté “industries créatives”, le robot devient aussi un objet de contenu: vidéos, démonstrations, streaming. Ce qui amène au point suivant.

Contenu, abonnements et streaming: l’agroalimentaire se comporte comme un média

Réponse directe: les marques alimentaires construisent des audiences comme des plateformes, et l’IA est leur moteur.

Entre une chaîne de restauration qui envisage du streaming, et un fabricant d’électroménager connecté qui bascule vers l’abonnement, on voit la même tendance: monétiser la relation, pas seulement le produit.

Le cas “abonnement” (et pourquoi ça fâche)

Quand une application liée à un appareil devient payante, la réaction négative n’est pas un mystère. Beaucoup de clients ont l’impression d’avoir acheté un produit “complet” et découvrent un péage.

Le point actionnable pour les acteurs agro/food (et agri-tech):

• Si vous passez à l’abonnement, vendez une valeur continue (suivi, recettes, maintenance, optimisation énergie, alertes qualité).
• Soyez clair sur le “grandfathering” (droits acquis) et sur les fonctionnalités réellement payantes.
• Utilisez l’IA pour réduire le coût de service (support, recommandations), pas seulement pour augmenter le prix.

L’IA comme “rédacteur en chef” des marques

Les recommandations de recettes, les plans repas, les contenus courts, les tutoriels: ce sont des formats médias. L’IA sert à:

• comprendre ce qui retient l’attention,
• personnaliser selon régime, budget, objectifs,
• mesurer l’impact sur l’achat.

Ajoutez une couche sensorielle (odeur, texture, son) et vous obtenez une prochaine frontière de la publicité: le marketing expérientiel piloté par données.

Applications concrètes pour l’agriculture et l’agroalimentaire (dès 2025)

Réponse directe: vous pouvez agir dès maintenant sans attendre la Smell‑O‑Vision grand public.

Voici un plan pragmatique en 5 chantiers — celui que je recommande quand une équipe veut du ROI plutôt qu’un POC “vitrine”.

1) Cartographier votre “signature sensorielle”

• Listez 5 à 10 descripteurs qui comptent (ex.: “beurré”, “fruité”, “fumé”, “vert”).
• Définissez une plage acceptable (même qualitative au départ).
• Reliez ces descripteurs à des paramètres process (températures, temps, matières, fournisseurs).

2) Instrumenter le bon endroit (pas partout)

Commencez où l’odeur “naît” ou “bascule”:

• post-cuisson,
• post-fermentation,
• zone de stockage,
• conditionnement.

3) Créer un modèle simple avant le modèle parfait

Un modèle de classification basique (“OK / à surveiller / hors spéc”) bat souvent un modèle ultra-fin que personne n’utilise. Le bon KPI: réduction des rebuts et baisse des réclamations.

4) Boucler avec le marketing et la demande

Si votre qualité varie, votre marketing doit le savoir. Et si votre marketing promet “notes grillées”, votre production doit pouvoir les tenir.

Là, l’IA relie:

• signaux sensoriels,
• retours clients,
• ventes,
• saisonnalité.

5) Préparer l’avenir: contenu multi-sensoriel

Même sans odeur diffusée à domicile, vous pouvez tester:

• vidéos qui décrivent mieux le sensoriel (lexique cohérent),
• expériences en point de vente (capsules parfumées, ateliers),
• packaging interactif (QR + contenus personnalisés).

Ce que les décideurs devraient retenir

La Smell‑O‑Vision fait parler parce qu’elle touche à quelque chose de très humain: la mémoire olfactive. Mais l’opportunité business la plus solide, en 2025, c’est ailleurs: utiliser l’IA pour transformer l’odorat en donnée exploitable — pour produire plus régulièrement, jeter moins, et concevoir plus vite.

Dans les médias et les industries créatives, la bataille se joue sur l’attention et l’expérience. Dans l’agroalimentaire, elle se joue sur la confiance et la constance. Les deux convergent vers la même compétence: modéliser la perception.

Si vous deviez faire une seule chose après cette lecture: identifiez un produit où l’odeur est un marqueur clé (café, pain, fromage, fruits, chocolat), puis demandez-vous: qu’est-ce que je mesure aujourd’hui, et qu’est-ce que je devrais mesurer pour prédire la qualité avant le client?