IA & automatisation : les métiers de l’agroalimentaire

En 2024, les investissements en capital-risque dans la restaurant tech sont tombés à 1,3 milliard de dollars, loin du pic de 14,5 milliards atteint en 2018. C’est un signal clair : l’argent facile a quitté la salle. Et pourtant, au milieu de ce ralentissement, un point résiste très bien — l’IA et l’automatisation.

Ce contraste n’est pas qu’une histoire de startups. C’est un révélateur de ce qui marche vraiment dans toute la chaîne alimentaire. Quand les marges sont serrées (restauration) ou les aléas nombreux (agriculture), les décideurs n’achètent pas de la “tech” pour faire moderne : ils achètent des outils qui font gagner du temps, réduisent les erreurs et stabilisent la production. Ce qui, mécaniquement, change aussi le marché du travail : compétences recherchées, organisation des équipes, place du télétravail dans les fonctions support.

Je vois souvent les entreprises se tromper d’angle : elles cherchent “le bon outil IA” avant de clarifier où se perd l’argent, où se perd le temps, et où se perd la qualité. La restauration, avec ses volumes et ses contraintes quotidiennes, sert de laboratoire. Et ce laboratoire donne des indices très actionnables pour l’agriculture et l’agroalimentaire.

Le recul des financements dit une chose : la rentabilité d’abord

Réponse directe : la baisse des financements en restaurant tech signifie que les solutions “sympas” mais difficiles à rentabiliser passent au second plan, tandis que les solutions IA orientées efficacité opérationnelle restent finançables et déployables.

Le rapport évoque un basculement : la part de la restaurant tech dans l’investissement food tech est passée d’environ 60% en 2018 à 12% en 2024. Autrement dit, les investisseurs ont arrêté de “surpondérer” la livraison et les plateformes, secteurs arrivés à maturité.

Pour les acteurs agroalimentaires (industrie, coopératives, transformateurs) et agricoles, cette lecture est précieuse : le marché ne récompense plus la promesse vague. Il récompense la preuve d’impact. Et ça change la façon de vendre un projet IA en interne.

Ce que les décideurs financent vraiment en 2025

On finance ce qui améliore une métrique opérationnelle, vite.

• Coût de main-d’œuvre par unité produite (ou par service)
• Taux de rebut / non-conformité
• Ruptures et surstocks
• Temps de cycle (préparation, conditionnement, expédition)
• Gaspillage (matières, énergie, eau)

Dans la restauration, l’IA est adoptée quand elle fluidifie la commande, anticipe la demande, réduit les erreurs. Dans l’agroalimentaire, c’est exactement la même logique, transposée : planification, qualité, maintenance, logistique.

IA en restauration : un miroir utile pour l’agriculture et l’agroalimentaire

Réponse directe : les usages IA qui tiennent en restauration (prévision, automatisation conversationnelle, optimisation des opérations) sont ceux qui se généralisent le plus facilement dans l’agroalimentaire — parce qu’ils sont mesurables et industrialisables.

Le rapport met en avant des outils d’IA pour : marketing personnalisé, prévision de la demande, efficacité opérationnelle, et des interfaces en langage naturel pour l’automatisation (drive, téléphone). Même si les contextes diffèrent, la mécanique est identique : capter un signal, décider vite, exécuter sans friction.

1) Prévision de la demande : du “combien de burgers” au “combien de lots”

En restauration, prévoir la demande sert à ajuster les achats et le staffing. En agroalimentaire, cela sert à :

• dimensionner les plans de production (volumes, équipes, horaires)
• réduire les pénalités liées aux retards de livraison
• limiter les surstocks (coût de stockage + risque de péremption)

Ce que j’ai constaté sur le terrain : un modèle de prévision devient rentable quand il est relié à une décision opérationnelle simple (ex. “si la demande prévue dépasse X, ouvrir une ligne 2h plus tôt”). Sans ce lien, l’IA reste une belle courbe sur un tableau de bord.

2) Interfaces en langage naturel : l’IA qui “parle” aux équipes

Les systèmes de prise de commande automatisée (drive, téléphone) illustrent un point clé : l’IA est adoptée quand elle se glisse dans un geste existant.

Transposition agroalimentaire :

• assistants IA pour interroger des procédures qualité (“quel est le protocole de nettoyage pour la ligne 3 ?”)
• support maintenance (“quels incidents similaires sur ce convoyeur ?”)
• aide aux achats (“quels fournisseurs alternatifs conformes pour cet ingrédient ?”)

C’est un levier très “marché du travail” : on réduit le temps d’onboarding, on sécurise la transmission des savoirs, on diminue la dépendance à quelques experts.

3) Automatisation ciblée : des “briques” plutôt que des usines de robots

Le rapport souligne un virage : moins de promesses full stack, plus de solutions modulaires déployées par des acteurs établis. C’est la bonne approche.

En agroalimentaire, ça se traduit par :

• vision par ordinateur pour contrôle qualité sur un point précis
• robotique pour palettisation ou pick-and-place sur une étape
• capteurs + IA pour maintenance prédictive sur un équipement critique

La valeur vient souvent d’un détail : une seule étape stabilisée peut réduire l’arrêt de ligne, améliorer l’OEE, et donc alléger la pression sur les équipes.

Emploi, pénurie et télétravail : ce que l’IA change vraiment

Réponse directe : l’IA ne supprime pas “les emplois” de façon uniforme ; elle transforme les tâches, accélère la montée en compétences, et augmente la demande de profils hybrides — y compris en travail à distance pour les fonctions data et support.

Cette publication s’inscrit dans notre série Jobs, Remote Work & the Labour Market : c’est précisément là que les signaux sont intéressants. Le ralentissement des financements n’empêche pas les recrutements ; il les rend plus sélectifs et plus orientés “impact”.

Les métiers qui montent dans l’agri-food sous l’effet IA

On observe une traction nette (et durable) sur :

• Chef(fe) de projet IA / automatisation côté opérations (profil terrain)
• Data engineer (qualité, pipelines, industrialisation)
• Technicien(ne) maintenance orienté capteurs/diagnostic (OT/IT)
• Responsable amélioration continue avec culture data (Lean + analytics)
• Spécialiste qualité augmentée (vision, traçabilité, audit)

Le point important : ces rôles sont rarement 100% “data”. Les entreprises veulent des gens capables de parler machines, production, coûts, sécurité. La compétence rare, c’est la traduction.

Ce qui peut se faire en télétravail (et ce qui ne se fera pas)

Le télétravail progresse surtout dans les couches support et transverses :

• data science / ML engineering
• BI, optimisation, planification
• cybersécurité industrielle (avec contraintes fortes)
• support applicatif, formation, documentation

À l’inverse, l’intégration robotique, la maintenance, la qualité en ligne restent essentiellement sur site. La stratégie gagnante en 2026, selon moi : équipes “hybrides par nature” — un noyau terrain + une cellule data partiellement à distance, structurée autour de rituels opératoires (revues hebdo, tickets d’incidents, KPIs partagés).

Comment passer de “projet IA” à “résultat” en 90 jours

Réponse directe : pour obtenir des leads et de l’adhésion interne, il faut cadrer un cas d’usage IA mesurable, le connecter à une décision, puis déployer une preuve opérationnelle (pas une démo) sur un périmètre limité.

Voici un plan en 5 étapes que j’utilise souvent (et qui colle bien à une fin d’année comme décembre 2025, quand les budgets 2026 se décident) :

1) Choisir un cas d’usage à ROI court

Privilégiez un irritant récurrent :

• surconsommation matière
• rebuts sur une référence
• pannes répétitives
• erreurs de préparation/expédition

2) Définir 3 KPI non négociables

Exemples :

• -15% de rebuts sur 4 semaines
• +5 points d’OEE sur une ligne
• -20% de ruptures sur une famille produit

3) Assainir les données “juste assez”

Pas besoin d’un grand soir data. Mais il faut :

• une définition claire des champs
• une fréquence fiable
• un responsable de la donnée côté métier

4) Intégrer dans le flux réel

L’IA doit produire une action : alerte, recommandation, check-list, ajustement de planning. Si elle finit en PDF, c’est perdu.

5) Documenter et industrialiser

Une fois le pilote stable : standardisation, formation, gouvernance (droits, logs, sécurité). C’est aussi là qu’on clarifie les besoins de recrutement ou de montée en compétences.

Phrase simple à garder : “Un modèle IA sans décision opérationnelle associée est un centre de coût.”

FAQ (les questions qu’on me pose tout le temps)

L’IA est-elle pertinente si mon site a peu de données ?

Oui, si vous démarrez par un usage où les données existent déjà (MES/ERP, historiques pannes, contrôles qualité, commandes). Sinon, commencez par instrumenter : capteurs, saisies simplifiées, standard de codification.

Faut-il recruter une équipe data complète ?

Non. La plupart des sites gagnent d’abord avec un binôme : référent métier + ingénieur data/BI. Ensuite seulement, on spécialise (ML, MLOps).

Robotique ou IA logicielle : par quoi commencer ?

Si la priorité est la flexibilité et le délai : IA logicielle + processus. Si la contrainte est physique (pénibilité, cadence, sécurité) : robotique ciblée. Souvent, le bon ordre est logiciel d’abord, robotique ensuite.

Ce que le “trou d’air” des financements nous apprend pour 2026

La baisse à 1,3 Md$ d’investissements restaurant tech en 2024 ne raconte pas la fin de l’innovation. Elle raconte la fin d’une époque où “numériser” suffisait à convaincre. Désormais, l’IA doit prouver qu’elle réduit les coûts, sécurise la qualité et aide les équipes à tenir la cadence.

Pour l’agriculture et l’agroalimentaire, c’est une bonne nouvelle : les cas d’usage les plus solides (prévision, qualité, maintenance, planification) sont exactement ceux qui créent des emplois plus qualifiés, améliorent l’attractivité, et rendent possible une organisation du travail plus hybride sur les fonctions support.

Si vous préparez votre feuille de route 2026, la bonne question n’est pas “quelle IA adopter ?”. C’est : quelle décision opérationnelle veux-je rendre plus fiable, chaque jour, avec moins de friction humaine ?