IA et protéines alternatives : jobs, méthodes, vérité

En 2025, le “buzz” autour des protéines alternatives n’a pas disparu. Il a changé de forme. Après l’euphorie des levées de fonds et les promesses marketing parfois trop rapides, le secteur s’est retrouvé face à la seule question qui compte vraiment : est-ce qu’on sait produire bon, régulier, rentable et durable — à grande échelle ?

C’est exactement ce que remet sur la table un épisode de podcast où Rachel Konrad (ex-Tesla, ex-Impossible Foods, aujourd’hui Production Board) revient sur la polémique déclenchée par un article de presse annonçant que la viande végétale n’était qu’une mode. Mon avis : qualifier tout le segment de “fad” est une lecture paresseuse. Le vrai sujet, c’est la scalabilité industrielle — et, dans l’agroalimentaire, ça se joue de plus en plus avec l’IA, les données et l’automatisation.

Dans notre série “Jobs, Remote Work & the Labour Market”, ce thème est intéressant pour une autre raison : l’alt-protéine et la foodtech créent des métiers hybrides (data + qualité + procédés + réglementation) et des organisations où le télétravail est possible… mais pas partout. On va voir où se trouvent les opportunités, et pourquoi les profils “IA appliquée” deviennent centraux.

Pourquoi la viande végétale n’est pas « morte » : elle a juste changé d’exigence

Réponse directe : la demande n’a pas disparu, mais le marché ne pardonne plus les produits moyens (goût, texture, prix, liste d’ingrédients) et les industriels doivent prouver la performance.

Le débat médiatique autour de la “fin” de la viande végétale mélange souvent trois réalités différentes :

1. Le cycle hype → déception → consolidation classique des innovations alimentaires.
2. Les contraintes économiques (inflation alimentaire, arbitrage prix/qualité en grande distribution).
3. Les contraintes techno-industrielles (stabilité des lots, capacité de production, sécurité alimentaire, supply chain).

L’épisode de podcast met en lumière la tension entre narration et réalité opérationnelle. Rachel Konrad a un point utile (même si on peut discuter la com’) : l’innovation alimentaire se juge à l’exécution. Faire connaître un produit au CES ou dans une campagne de relations presse aide, mais la victoire se joue ensuite en usine, dans les achats matières, et dans la répétabilité.

Et c’est là que l’IA devient un sujet très concret, loin des effets d’annonce.

Où l’IA crée de la valeur dans les protéines alternatives (du champ à l’usine)

Réponse directe : l’IA améliore la qualité, réduit les coûts et accélère l’itération produit en optimisant matières premières, procédés, contrôle qualité et prévision de la demande.

Quand on dit “IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, on pense parfois à un chatbot. Mauvais angle. Pour les protéines alternatives, la valeur vient surtout de modèles prédictifs, vision par ordinateur, jumeaux numériques et optimisation multi-objectif.

Optimiser les matières premières : constance et coût

Les protéines végétales (pois, soja, féverole, blé, etc.) varient selon : terroir, météo, stockage, transformations. Résultat : deux lots peuvent se comporter différemment en extrusion ou en fermentation.

L’IA aide à :

• prédire la fonctionnalité d’un lot (solubilité, viscosité, capacité gélifiante) à partir de données analytiques,
• classer/assembler des lots pour stabiliser la performance,
• réduire le sur-contrôle coûteux en ciblant mieux les analyses.

Pour l’agriculture amont, c’est un pont direct avec l’IA en agritech : meilleure traçabilité, prévision de rendement, gestion des risques climatiques… et donc matières plus prévisibles.

Optimiser le procédé : extrusion, fermentation, texturation

Produire une “bouche” convaincante, ce n’est pas une phrase marketing. C’est des paramètres : températures, humidité, cisaillement, pH, temps de résidence, souches microbiennes, etc.

L’IA permet :

• l’optimisation de recette (multi-objectif : goût + coût + nutrition + texture),
• la détection d’anomalies en ligne (capteurs + modèles) pour éviter des lots non conformes,
• des jumeaux numériques de ligne pour tester virtuellement des réglages avant production.

À l’échelle, ces gains se traduisent en choses très simples : moins de pertes, moins de rework, moins d’arrêts, et donc un coût unitaire qui baisse.

Contrôle qualité : vision par ordinateur et “qualité prédictive”

Dans beaucoup d’usines, le contrôle qualité reste partiellement manuel. Or sur des produits texturés, la variabilité visuelle et structurelle est forte.

Cas d’usage typiques :

• caméras + modèles pour détecter défauts (couleur, fissures, hétérogénéité),
• modèles prédictifs pour anticiper une dérive avant qu’elle ne sorte des tolérances,
• corrélation entre données process et retours consommateurs pour boucler la boucle.

Mon point de vue : la “qualité prédictive” va devenir un standard dans l’alt-protéine, parce que l’écart entre un produit “OK” et un produit “re-acheté” se joue sur des détails.

Prévision de la demande : réduire invendus et pénuries

Les protéines alternatives souffrent vite d’un problème de distribution : trop de stock → démarques ; pas assez → rupture et perte de confiance distributeur.

Des modèles de prévision (données promo, saisonnalité, cannibalisation, météo, zones) réduisent :

• le gaspillage,
• les coûts logistiques,
• l’instabilité commerciale.

Et ça, c’est un sujet “jobs” autant qu’un sujet “tech” : il faut des profils capables de parler demand planning et data.

“C’est une mode” : ce que cette polémique révèle sur le marché du travail

Réponse directe : la polémique masque une transition : on passe des équipes “storytelling + R&D” à des équipes “industrialisation + data + supply”, et ce sont ces métiers qui recrutent.

Quand un secteur est dans la phase hype, il recrute beaucoup en : marque, communication, business development, innovation. Quand il entre en phase de consolidation, la demande se déplace vers :

• ingénierie des procédés (industrialisation, amélioration continue),
• qualité & sécurité alimentaire (HACCP, audits, traçabilité),
• data/IA appliquée (process analytics, MLOps industriel),
• achats & supply chain (sécurisation matières, coût total),
• réglementaire (allégations, étiquetage, novel foods selon les zones).

C’est un excellent exemple de dynamique du marché du travail : les cycles techno réallouent l’emploi, ils ne l’annulent pas.

Quels jobs “IA agroalimentaire” émergent vraiment ?

Voici les rôles que je vois le plus “durables” côté protéines alternatives et foodtech industrielle :

1. Data analyst industriel (production/qualité) : tableaux de bord, causes racines, alerting.
2. Data scientist process : modèles prédictifs (rendement, texture, défauts), optimisation.
3. Ingénieur automatisation / instrumentation : capteurs, SCADA/MES, fiabilité des données.
4. Responsable qualité data-driven : plans de contrôle adaptatifs, libération de lots assistée.
5. Chef de produit R&D orienté données : expérimentation structurée, tests consommateurs, itérations.

Télétravail : où c’est possible (et où ça ne l’est pas)

Dans notre série “Remote Work”, il faut être clair : on ne pilote pas une ligne d’extrusion à 100% depuis son salon. En revanche, il y a des poches de travail à distance réelles :

• data/BI (souvent hybride),
• planification, prévision, pricing,
• réglementation/affaires publiques,
• achats, gestion fournisseurs,
• une partie de la R&D (analyse, modélisation, design d’expériences),
• support aux sites (sous forme “site visits” + remote).

Le modèle dominant en 2025 : hybride. 2–3 jours sur site quand il y a production/essais, le reste en remote pour analyser, documenter, préparer les décisions.

La leçon CES : l’innovation alimentaire doit parler “industrie”, pas seulement “produit”

Réponse directe : la visibilité (salons, CES, PR) accélère l’adoption, mais la survie dépend d’une exécution industrielle mesurable.

Le podcast rappelle comment Impossible Foods a utilisé le CES (notamment autour de la version 2.0 de son burger) pour positionner l’alt-protéine comme une technologie grand public, pas une niche. C’est malin : le CES sert à raconter une histoire d’innovation.

Mais en 2025, une marque ne peut plus se contenter de dire “on innove”. Elle doit prouver :

• un coût de revient qui se rapproche de la viande conventionnelle (ou une justification premium),
• une stabilité produit (même expérience d’un mois à l’autre),
• une liste d’ingrédients acceptable pour son public,
• une performance environnementale crédible.

Et c’est précisément là que les approches data-driven font la différence : elles transforment des opinions en métriques.

Ce que les décideurs devraient mesurer (et publier en interne)

Si vous pilotez une activité agroalimentaire, voici un tableau de bord “minimum viable” que je recommande souvent :

• Taux de rebut (par ligne, par lot matière)
• Rendement matière (kg sortis / kg entrants)
• OEE (efficacité globale des équipements)
• Variabilité qualité (écarts texture/couleur, retours consommateurs)
• Coût unitaire par SKU
• Précision de prévision (MAPE par canal)

Ces indicateurs deviennent un langage commun entre R&D, usine, qualité, supply et finance.

Passer à l’action : un plan simple en 30-60-90 jours (pour équipes et candidats)

Réponse directe : démarrer petit, instrumenter correctement, choisir un cas d’usage ROI, puis industrialiser.

Pour une entreprise (PME, ETI, scale-up)

30 jours

• Cartographier données disponibles (capteurs, ERP, MES, labo).
• Choisir 1 cas d’usage : rebut, dérive qualité, prévision demande.

60 jours

• Construire un dataset propre (définitions, horodatage, gouvernance).
• Mettre un prototype : alerte simple, dashboard, modèle baseline.

90 jours

• Mesurer ROI (pertes évitées, heures gagnées, stabilité).
• Former l’équipe terrain (l’IA sans adoption = rien).
• Préparer l’industrialisation (monitoring, documentation, responsabilités).

Pour un candidat (reconversion, montée en compétences)

Si vous visez un job dans l’alt-protéine côté IA/agroalimentaire, le combo le plus employable ressemble à :

• bases solides en statistiques + Python/SQL,
• compréhension des contraintes qualité/sécurité alimentaire,
• capacité à lire un process (même sans être ingénieur procédés),
• portfolio orienté “industrie” (anomalies, séries temporelles, optimisation).

Mon conseil : faites un projet de séries temporelles (dérive process), c’est plus proche de la réalité usine que la classification d’images de chats.

Ce que je retiens de cette “hullabaloo” : la prochaine bataille est data + exécution

La polémique autour de la viande végétale a un mérite : elle force le secteur à quitter le terrain des slogans. Les protéines alternatives ne gagneront pas par la communication, mais par la répétabilité et le coût.

Pour le marché du travail, c’est une bonne nouvelle. Les entreprises qui passent de la promesse à l’industrialisation recrutent des profils concrets, souvent hybrides, parfois en télétravail partiel : data, qualité, procédés, supply.

Si vous travaillez dans l’agroalimentaire (ou si vous voulez y entrer), la question à se poser fin 2025 est simple : qu’est-ce que vos données vous permettent d’améliorer dès ce trimestre — et quel métier faut-il pour y arriver ?