SKS 2025 : l’IA des cuisines inspire l’agri-agro

Un détail en dit long sur l’époque : le Smart Kitchen Summit (SKS) revient en 2025 en format 100% virtuel, avec 1 à 2 heures de programmation par jour pendant deux semaines en juillet. Ce n’est pas juste un choix logistique. C’est un signal fort sur la manière dont le travail évolue dans la food tech… et, par ricochet, dans l’agriculture et l’agroalimentaire.

Dans notre série « Jobs, Remote Work & the Labour Market », on parle souvent de télétravail, de pénurie de compétences, de reconversion et d’outils numériques. SKS 2025 met tout ça en scène, mais avec un angle très concret : l’IA appliquée à l’alimentation. Et voici la thèse que je défends : ce qui s’invente dans la cuisine connectée finit tôt ou tard par redescendre (ou remonter) vers la ferme, l’usine et la supply chain. Les mêmes briques technologiques—données, capteurs, automatisation, modèles d’IA—servent des objectifs voisins : produire mieux, gaspiller moins, décider plus vite.

SKS 2025 en virtuel : un symptôme du marché du travail

Le point clé : le format virtuel sur deux semaines correspond à la réalité des cadres, fondateurs et responsables innovation qui n’ont plus le luxe de « sortir deux jours » pour un événement. On consomme l’apprentissage en tranches, entre deux réunions, et on veut pouvoir revoir les sessions.

Cette évolution a des impacts directs sur les métiers de l’agri-agro :

• Les équipes innovation deviennent plus distribuées (sites industriels, exploitations agricoles, sièges, partenaires externes).
• La formation se fait davantage en asynchrone (replays, micro-modules, communautés en ligne).
• Les talents attendent des entreprises une culture de travail compatible avec le hybride : déplacements utiles, pas systématiques.

SKS 2025 promet des présentations live, des tables rondes, des showcases produits, du networking via une plateforme dédiée, et un accès à la demande. Pour une entreprise agroalimentaire française (ou un acteur AgTech), c’est aussi une manière d’envoyer des collaborateurs en « mission de veille » sans bloquer l’agenda de toute une équipe.

Ce que le virtuel change vraiment (et ce qu’il ne change pas)

Le virtuel ne remplace pas la poignée de main d’un salon. Mais il fait mieux sur trois points :

1. Accès mondial : la barrière du voyage disparaît.
2. Répétition : on peut revoir une démo, partager un extrait en interne, formaliser des enseignements.
3. Temps long : deux semaines permettent d’approfondir (au lieu d’avaler 30 talks en une journée).

Pour le marché du travail, ça veut dire une chose : la compétence devient un flux, pas un événement. Les entreprises qui structurent bien ce flux (veille, partage, formation interne) gagnent en vitesse.

Les thèmes SKS 2025 qui parlent directement à l’agriculture et l’agroalimentaire

SKS 2025 met en avant quatre axes : futur de la cuisine, IA & food, nutrition personnalisée, électrification & durabilité. Si on les traduit côté agri-agro, on obtient une feuille de route très opérationnelle.

IA & Food : le même moteur, de la ferme à l’assiette

L’IA dans la cuisine est souvent visible (recommandations, automatisation d’appareils, personnalisation). Dans l’agriculture, elle est parfois plus discrète, mais tout aussi structurante.

Pont direct : la valeur vient de la même chaîne.

• Données (capteurs, historiques, météo, qualité)
• Modèles (vision, prédiction, optimisation)
• Action (automatiser, alerter, recommander)

Exemple concret : dans une cuisine « intelligente », un système peut ajuster une cuisson selon le type d’aliment et le résultat souhaité. Dans une exploitation, un système peut ajuster une irrigation selon l’état hydrique, le type de sol et l’objectif de rendement. La logique est identique : boucle de décision pilotée par données.

Nutrition personnalisée : un accélérateur pour la traçabilité et la formulation

La nutrition personnalisée n’est pas qu’un sujet « bien-être ». C’est un driver industriel : plus on personnalise, plus on doit maîtriser la qualité, la traçabilité et la formulation.

Côté agroalimentaire, cela tire l’IA vers :

• la détection d’anomalies (qualité, contaminants, ruptures de chaîne du froid),
• l’optimisation des recettes et ingrédients (coût, disponibilité, empreinte carbone),
• la segmentation client (goûts, allergies, objectifs santé) sans dégrader la conformité.

Côté agriculture, cela renforce la demande de données amont : variétés, pratiques culturales, résidus, profils nutritionnels. Plus l’aval veut personnaliser, plus l’amont doit mesurer.

Électrification & durabilité : la donnée comme « compteur de vérité »

L’électrification des équipements (cuisine, usines, bâtiments agricoles) n’a d’intérêt climatique que si elle s’accompagne d’une gestion fine : heures creuses, charge pilotée, efficacité énergétique.

Là encore, l’IA devient un outil de pilotage :

• prévision des consommations,
• arbitrage entre production et stockage,
• maintenance prédictive,
• optimisation multi-objectifs (coût, CO₂, continuité d’activité).

Pour les métiers, cela crée une demande de profils capables de parler à la fois énergie + data + opérations.

Des cuisines intelligentes aux « smart farms » : 4 leçons actionnables

Le point clé : la cuisine connectée est un laboratoire où les cycles d’adoption sont plus rapides. On peut s’en servir pour éviter des erreurs coûteuses côté agri-agro.

1) Penser « workflow » avant de penser « modèle d’IA »

La plupart des projets IA échouent pour une raison simple : ils ajoutent un outil sans changer le processus. Ce que les acteurs de la food tech ont compris, c’est que l’IA doit s’insérer dans un workflow clair.

Check-list rapide :

• Qui saisit la donnée ?
• Qui valide ?
• Qui agit et en combien de temps ?
• Que se passe-t-il si le système se trompe ?

En agriculture, c’est la même chose : une alerte maladie ne sert à rien si personne n’a le temps de la traiter avant que la fenêtre d’intervention soit passée.

2) Miser sur l’« humain augmenté », pas sur l’automatisation totale

Dans les cuisines comme dans les usines, l’automatisation complète reste rare. Le plus rentable, c’est souvent l’assistance : recommandations, contrôle qualité, planification.

Sur le terrain agricole, ça se traduit par :

• priorisation des parcelles à visiter,
• estimation de maturité ou de stress,
• aide au réglage d’outils,
• rapports automatiques (traçabilité, conformité).

Le bénéfice n’est pas seulement la productivité. C’est aussi la réduction de la charge mentale, un sujet sous-estimé dans les métiers en tension.

3) Construire la confiance avec des métriques simples

Pour que l’IA soit adoptée, il faut des indicateurs compréhensibles. Dans la smart kitchen, on mesure facilement : temps, température, régularité, taux de réussite.

Dans l’agri-agro, je recommande de démarrer avec 3 métriques max, par exemple :

• temps gagné par semaine (heures),
• baisse du taux de rebut ou de non-conformité (%),
• réduction des intrants (eau, énergie, phytos) en unités physiques.

Des KPI trop complexes tuent le projet. Les KPI simples créent l’adhésion.

4) Traiter la compétence comme un produit interne

Le format SKS (sessions courtes, replays, communauté) reflète une tendance : la compétence se développe par itération. Pour les DRH et responsables formation de l’agri-agro, la conséquence est claire : il faut un dispositif continu.

Un modèle qui marche bien :

1. Veille (2 personnes référentes)
2. Synthèse (1 page après chaque session/événement)
3. Atelier interne mensuel (45 minutes)
4. Mini-projets (4 à 6 semaines) sur un cas d’usage

C’est aussi une stratégie de fidélisation : un salarié reste quand il progresse.

Quels jobs IA recruter (ou faire évoluer) dans l’agri-agro en 2026 ?

Le point clé : les événements type SKS montrent que les projets IA « utiles » se font à la frontière entre produits, opérations et données. Donc les métiers hybrides montent en puissance.

Voici les rôles que je vois le plus demandés (et souvent difficiles à staffer) :

• Product owner IA (capable de transformer un besoin terrain en backlog data)
• Data engineer (qualité, pipelines, gouvernance)
• Spécialiste vision par ordinateur (tri, contrôle qualité, phénotypage)
• Responsable transformation digitale site/usine (process + conduite du changement)
• Technicien/ingénieur maintenance orienté data (capteurs, diagnostic, prédictif)

Télétravail et terrain : l’équation réaliste

Dans l’agriculture et l’industrie agroalimentaire, tout n’est pas télétravaillable. Mais beaucoup de tâches le sont partiellement : analyse, reporting, paramétrage, support, formation.

Une politique hybride crédible ressemble à ça :

• présence sur site pour les moments à forte valeur (mise en service, audits, essais),
• télétravail pour la production de livrables (modèles, tableaux de bord, documentation),
• règles claires sur l’astreinte, la sécurité et la disponibilité.

Les entreprises qui refusent ce compromis perdent des profils data… au profit de secteurs plus « remote-friendly ».

Comment utiliser un événement comme SKS pour générer des leads (sans spam)

Le point clé : un sommet virtuel est une opportunité de lead gen si vous arrivez avec un angle utile, pas une plaquette.

Trois approches efficaces pour l’agri-agro :

1. Post-événement : une note de veille sectorielle (ce que les cuisines connectées apprennent aux chaînes agro)
2. Webinar interne-externe (30 minutes) avec un cas d’usage chiffré : qualité, énergie, gaspillage
3. Diagnostic express (45 minutes) : maturité data, priorités IA, quick wins en 90 jours

L’idée est simple : donner un cadre de décision, pas « vendre de l’IA ».

Ce que SKS 2025 dit vraiment de l’IA alimentaire

SKS 2025 n’est pas uniquement un rendez-vous de gadgets de cuisine. C’est un baromètre : l’IA se banalise, se spécialise, et se connecte à des enjeux d’exécution (coûts, énergie, ressources humaines). Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est une bonne nouvelle : les outils mûrissent, et les méthodes d’adoption deviennent plus claires.

Dans notre série sur l’emploi et le travail à distance, je retiens surtout ceci : les événements virtuels ne sont pas une solution de repli, ce sont des infrastructures de compétences. Ceux qui savent les exploiter construisent un avantage durable—en recrutement, en productivité et en capacité d’innovation.

Si vous deviez prendre une seule décision dès janvier : choisissez un cas d’usage IA (qualité, énergie, intrants, planification), fixez trois KPI, et organisez votre équipe pour apprendre en continu. La question qui reste, et qui mérite d’être posée à votre comité de direction, est simple : qui, chez vous, est responsable de transformer la veille IA en résultats opérationnels d’ici 90 jours ?