Carrières future food : du lobbying à l’agritech IA

En 2023, les alternatives végétales à la viande ont pesé environ 8 milliards de dollars à l’échelle mondiale (estimation de marché largement reprise par les cabinets sectoriels). C’est beaucoup… et en même temps, c’est peu face au marché total des protéines. Ce décalage raconte une vérité simple : l’innovation alimentaire n’est pas un sujet “de niche”, c’est un chantier industriel, agricole et social — et il crée déjà des emplois.

Le podcast évoqué dans le flux RSS (Michael Wolf) raconte un parcours qui parle à tous ceux qui se demandent comment entrer dans ce secteur : Paul Shapiro, non-scientifique et ex-lobbyiste (notamment pour des organisations de protection animale), a quitté une carrière “influente” mais classique pour bâtir une entreprise orientée “future food”. Ce qui m’intéresse dans cette histoire, ce n’est pas le conte entrepreneurial. C’est le mécanisme : une mission claire + une compréhension des systèmes + des outils technologiques. Et en 2025, l’outil qui change la manière de passer à l’échelle, c’est l’IA.

Dans cette édition de notre série “Jobs, Remote Work & the Labour Market”, on va utiliser ce cas comme point de départ pour répondre à une question très concrète : quelles compétences et quels métiers émergent quand l’alimentation bascule vers des protéines alternatives et des chaînes agricoles optimisées par l’intelligence artificielle ?

Du lobbying à l’innovation alimentaire : ce que ce parcours dit du marché de l’emploi

Point clé : le futur de l’agroalimentaire n’appartient pas qu’aux scientifiques. Le parcours de Paul Shapiro illustre une bascule fréquente : des profils issus des politiques publiques, du plaidoyer, du marketing, de la supply chain ou de la finance entrent dans la food tech, parce que les obstacles sont rarement “uniquement techniques”.

L’agroalimentaire, c’est un millefeuille : réglementation, sécurité sanitaire, prix des intrants, logistique du froid, contrats distributeurs, acceptabilité consommateur, et désormais mesure d’impact (carbone, eau, biodiversité). Quelqu’un qui sait naviguer les parties prenantes — administrations, filières, ONG, investisseurs, industriels — peut devenir déterminant.

Pourquoi la mission attire… mais ne suffit pas

Beaucoup de projets future food naissent d’une conviction (bien-être animal, climat, santé). C’est un moteur puissant pour recruter et fédérer. Mais sur le marché, la mission ne remplace pas :

• une proposition de valeur claire (goût, prix, disponibilité)
• une capacité d’industrialisation
• un accès aux canaux (restauration, GMS, B2B ingrédients)

C’est ici que l’IA devient un accélérateur : elle aide à réduire les cycles d’essai-erreur, à optimiser les procédés, et à fiabiliser la qualité.

Le lien avec l’emploi : des profils “ponts” très recherchés

Le marché valorise les profils capables de faire dialoguer plusieurs mondes : R&D ↔ production, production ↔ qualité, qualité ↔ réglementaire, data ↔ opérations. En clair : les “traducteurs”.

Dans une équipe future food, ce rôle peut prendre des formes variées : chef de produit, responsable industrialisation, analyste opérations, responsable affaires publiques, ou encore data product manager.

Protéines alternatives : où l’IA apporte des gains concrets (et des postes)

Point clé : l’IA sert surtout à passer de l’idée à l’échelle industrielle, en maîtrisant coût et qualité. On parle beaucoup de modèles “intelligents”, mais dans l’alimentaire, la valeur se joue sur des choses très terre-à-terre : rendement, pertes, constance, conformité.

Formulation & R&D : l’IA comme moteur de recettes (sans magie)

Dans les alternatives à la viande (végétal, fermentation, ingrédients fonctionnels), l’IA est utile pour explorer vite des combinaisons : protéines (pois, fève, soja…), fibres, liants, arômes, procédés (extrusion, cisaillement, fermentation). Les modèles aident à prédire :

• texture (élasticité, jutosité, mâche)
• stabilité (réfrigéré, surgelé)
• profils sensoriels (notes, amertume)
• contraintes nutritionnelles (acides aminés, sel)

Métiers associés :

• Data scientist agroalimentaire (R&D / sensoriel)
• Ingénieur procédé + data (extrusion, fermentation)
• Responsable qualité orienté data

Usine & supply chain : optimisation, maintenance, traçabilité

L’industrialisation des protéines alternatives ressemble beaucoup à l’industrie… avec des contraintes alimentaires fortes. L’IA et l’analytics apportent des gains sur :

• maintenance prédictive (réduire les arrêts de ligne)
• optimisation énergétique (vapeur, froid industriel)
• réduction des pertes matière (rebuts, surcuisson, surdosage)
• planification (prévision de la demande, gestion des lots)

Métiers associés :

• Analyste supply chain (prévision, S&OP)
• Data analyst industriel (OEE, rebuts)
• Chef de projet MES/ERP + data gouvernance

Agriculture en amont : IA et agronomie de précision

La future food ne vit pas en laboratoire uniquement : elle dépend de filières agricoles (pois, blé, colza, légumineuses). L’IA intervient sur :

• modélisation des rendements
• détection de stress hydrique via imagerie
• pilotage d’irrigation et fertilisation
• choix variétaux et rotations

C’est là que la campagne “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire” prend tout son sens : si l’amont agricole est plus résilient, l’aval industriel devient plus stable et compétitif.

Métiers associés :

• Ingénieur agronome data / télédétection
• Responsable filières & contrats producteurs (avec culture data)
• Chef de produit “agritech” côté logiciels

« La technologie ne remplace pas la filière : elle la rend pilotable. »

Le vrai sujet RH : les compétences qui font la différence en 2025

Point clé : les entreprises recrutent des compétences “utiles lundi matin”, pas des buzzwords. Dans l’agroalimentaire, ça se traduit par des profils capables de livrer des gains mesurables.

Les compétences techniques les plus transférables

Vous n’avez pas besoin d’être chercheur pour contribuer. Les compétences suivantes se “transposent” très bien vers la food tech et l’agri-food IA :

1. Analyse de données appliquée : SQL, tableurs solides, notions de Python, KPI industriels (rendement, pertes, OEE).
2. Pilotage de projet : cadrage, risques, fournisseurs, validation qualité.
3. Compréhension des contraintes réglementaires : étiquetage, allégations, sécurité sanitaire.
4. Culture produit : écouter les clients (B2B/B2C), prioriser, tester, itérer.

Les compétences humaines qui “débloquaient” déjà le lobbying

C’est ici que le parallèle avec Paul Shapiro devient intéressant : un bon lobbyiste maîtrise des compétences qui valent de l’or dans une start-up industrielle.

• Négociation : contrats, partenariats, distribution
• Narration : expliquer un produit nouveau sans survendre
• Cartographie des parties prenantes : autorités, filières, associations, consommateurs
• Gestion de crise : rappel produit, controverse, pénuries

Je prends position : la future food est un secteur où la compétence la plus rare n’est pas l’IA, c’est l’alignement. Aligner R&D, production, qualité, marketing, finance, et impact. Ceux qui savent aligner deviennent vite indispensables.

Télétravail et marché du travail : où sont les emplois “remote” dans l’agri-food IA ?

Point clé : dans l’alimentaire, le 100% remote est l’exception, mais les postes hybrides explosent. La production et les essais exigent du terrain. En revanche, beaucoup de fonctions “cœur” sont compatibles avec 2 à 4 jours à distance.

Postes souvent compatibles hybride/remote

• Data analyst / BI (supply chain, qualité, ventes)
• Product manager (logiciels agritech, traçabilité, prévision)
• Customer success (solutions IA pour coopératives, industriels)
• Affaires publiques / réglementaire (selon dossiers)
• Recrutement et HRBP (dans des structures multi-sites)

Ce qui reste très “présentiel”

• opérateur/chef d’équipe production
• ingénieur process en démarrage de ligne
• qualité terrain (HACCP, audits, libération de lots)
• agronomie terrain (suivi parcelles, essais variétaux)

Le compromis gagnant, en 2025 : un poste hybride avec des rituels terrain (journées d’usine, visites producteurs) et un socle data solide à distance.

Plan d’action : se reconvertir vers la future food (sans se raconter d’histoires)

Point clé : vous n’avez pas besoin d’un “grand saut”, vous avez besoin d’une trajectoire. Voici une méthode simple que j’ai vue fonctionner.

1) Choisir un couloir, pas un slogan

Au lieu de “je veux travailler dans l’agriculture durable”, choisissez un couloir :

• prévision de la demande pour une marque food
• optimisation énergétique d’un site agroalimentaire
• data produit pour une plateforme agritech
• gestion filière légumineuses pour une industrie d’ingrédients

2) Construire une preuve de compétence en 30 jours

Exemples de livrables concrets (qui parlent aux recruteurs) :

• un tableau de bord KPI (pertes, rendement, taux de service)
• une analyse de coûts matière et scénarios de formulation (même sur données publiques)
• une mini-étude “go-to-market” B2B ingrédients (segments, objections, pricing)
• une cartographie réglementaire (étiquetage, allégations) sur un produit type

3) Apprendre l’IA de façon utile (pas théorique)

Trois usages immédiatement valorisables :

• automatiser le reporting (qualité, logistique)
• classifier des non-conformités et identifier des causes probables
• améliorer une prévision de demande (modèles simples + suivi d’erreur)

Le but n’est pas de “faire de l’IA”. Le but est de réduire un coût, un délai, un risque.

4) Parler le langage des opérations

Si vous postulez, arrivez avec des phrases “opérations” :

• « Je sais réduire le taux de rebuts de X% en stabilisant le process et en instrumentant les causes. »
• « Je sais fiabiliser une prévision et mesurer l’erreur (MAPE) semaine après semaine. »
• « Je sais documenter un flux de données de bout en bout pour un audit qualité. »

Ce que l’histoire de Paul Shapiro nous rappelle (et pourquoi c’est une bonne nouvelle)

Le parcours raconté par le podcast — un ex-lobbyiste qui monte une entreprise future food — souligne une réalité encourageante pour le marché de l’emploi : on peut venir de loin, à condition d’apporter une compétence rare et applicable.

Et si vous travaillez déjà dans l’agriculture, l’agroalimentaire ou la distribution, vous êtes encore mieux placé que vous ne le pensez. L’IA ne remplace pas votre expérience : elle la rend plus mesurable, plus scalable, plus défendable.

La prochaine étape logique, si vous voulez transformer cet intérêt en opportunités (emploi, mission, projet) : identifiez un problème précis de production, de filière ou de qualité… et demandez-vous où l’IA peut réduire le temps, le gaspillage ou l’incertitude. C’est souvent là que naissent les vraies carrières future food.

Si un ancien lobbyiste peut construire une trajectoire crédible dans l’innovation alimentaire, quel “pont” pouvez-vous construire, vous, entre votre métier actuel et l’agri-food IA en 2026 ?