Carrières en agroalimentaire : l’IA au cœur du terrain

En 2025, le secteur agroalimentaire recrute… mais pas seulement des agronomes. Il cherche aussi des profils capables de naviguer entre climat, finance, données et opérations. C’est précisément ce que raconte, à sa manière, le parcours d’Eva Goulbourne : une trajectoire non linéaire (histoire de la guerre froide, art, diplomatie), devenue une carrière au centre des débats sur la transformation des systèmes alimentaires.

Ce récit tombe à pic pour notre série « Jobs, Remote Work & the Labour Market » : beaucoup de candidats se trompent encore sur les métiers “qui comptent” dans l’agriculture moderne. La réalité, c’est que l’innovation (dont l’IA) ouvre des postes hybrides — et que les organisations qui avancent vite sont celles qui savent relier la stratégie à l’exécution, la donnée au terrain, et l’impact aux budgets.

Phrase que je trouve utile à garder en tête : on ne “finance” pas la transition alimentaire avec une seule logique. Venture capital, philanthropie, subventions, prêts, achats publics… tout est complémentaire.

Le vrai point commun des métiers qui montent : relier des silos

Le message clé du parcours d’Eva Goulbourne est simple : la valeur se crée aux interfaces. Elle commence par la diplomatie, passe par le financement de services pour des agriculteurs (Kenya, Malawi), rejoint ensuite une équipe internationale sur la sécurité alimentaire, puis co-construit une organisation dédiée au gaspillage alimentaire.

Ce type de trajectoire annonce très bien ce qui se passe sur le marché du travail en France et en Europe : l’agroalimentaire a besoin de gens qui comprennent :

• les contraintes du vivant (saisons, météo, maladies)
• les contraintes économiques (marges, volatilité, prix de l’énergie)
• les contraintes réglementaires (traçabilité, reporting, durabilité)
• les contraintes opérationnelles (capacité industrielle, logistique)
• et désormais, les contraintes data/IA (qualité des données, déploiement, conduite du changement)

Les “profils passerelles” sont en train de prendre l’avantage

Dans les offres, ça se traduit par des intitulés parfois nouveaux — ou des métiers classiques qui changent de contenu :

• chef de projet performance industrielle avec volet data
• responsable durabilité/ESG avec automatisation du reporting
• analyste supply chain orienté prévision (forecast)
• product manager agtech / foodtech
• consultant transformation (agri, coopératives, industrie)

Et oui, beaucoup de ces postes peuvent être hybrides (partiellement à distance), à condition d’organiser des temps terrain réguliers. Dans l’agriculture, le “tout remote” est rare. Le “remote intelligent” (données + visites planifiées) est beaucoup plus réaliste.

“Le gaspillage alimentaire est un problème caméléon” — et l’IA sait le voir

Eva Goulbourne décrit le gaspillage alimentaire comme un “problème caméléon” : il prend une forme différente selon qu’on parle de champ, de stockage, de transformation, de distribution ou de restauration.

C’est exactement là que l’IA devient utile — non pas comme un gadget, mais comme un outil de diagnostic et d’arbitrage.

Où l’IA apporte déjà du concret (et des postes)

Réponse directe : l’IA crée de la valeur quand elle réduit l’incertitude. Dans les systèmes alimentaires, l’incertitude coûte cher : surproduction, ruptures, pertes qualité, invendus, rappel produits.

Exemples d’applications très demandées :

1. Prévision de la demande (retail et industrie)

   • meilleure planification des volumes
   • réduction des invendus
   • ajustement des promotions et assortiments

2. Vision par ordinateur pour le tri et le contrôle qualité

   • détection de défauts (calibre, couleur, meurtrissures)
   • tri plus fin, moins de rebut
   • traçabilité photo/lot

3. Optimisation logistique

   • tournées, taux de remplissage, gestion du froid
   • réduction des pertes liées au temps et à la température

4. Aide à la décision en exploitation agricole

   • irrigation pilotée par données
   • détection précoce de stress hydrique ou maladies
   • optimisation des intrants (engrais, phytos)

Sur le marché de l’emploi, ça se traduit par une montée des besoins en :

• data analysts / data engineers “métier”
• agronomes capables de travailler avec des outils numériques
• responsables amélioration continue orientés données
• experts traçabilité et qualité avec automatisation

Pourquoi “on ne peut pas faire du VC partout” (et ce que ça change pour votre carrière)

Eva Goulbourne insiste sur une idée souvent mal comprise : la transformation des systèmes alimentaires ne suit pas les tempos du logiciel. Les cycles agricoles imposent des saisons, les aléas climatiques bousculent les plans, et les infrastructures (usines, silos, chaîne du froid) demandent du capital patient.

Réponse directe : la transition agroalimentaire se finance avec du “blended finance” — des montages qui combinent plusieurs sources de capitaux pour rendre des projets viables.

Ce que cela implique côté compétences

Si vous visez un poste à impact dans l’agri/agro, vous gagnerez du temps en maîtrisant ces notions :

• CAPEX vs OPEX : qui paie quoi, et quand ?
• ROI opérationnel : gains matière, énergie, productivité, pertes
• Mesure d’impact : carbone, eau, biodiversité, mais aussi résilience
• Risque : climatique, prix, dépendance fournisseurs, conformité

Dans la pratique, les recruteurs adorent les candidats capables de dire :

“Voilà le problème opérationnel, voilà la donnée disponible, voilà le modèle économique, et voilà comment on déploie sans casser l’usine.”

Ce n’est pas une posture “tech”. C’est une posture d’exécution.

Les “ugly baby problems” : ces blocages que l’IA ne résout pas seule

J’aime bien l’expression d’Eva Goulbourne : les “ugly baby problems”, ces sujets pénibles que tout le monde évite parce qu’ils sont politiquement sensibles, techniquement ingrats ou financièrement complexes.

Réponse directe : l’IA accélère, mais elle n’arbitre pas à votre place. Les blocages structurants restent humains : gouvernance, incitations, qualité des données, adoption sur le terrain.

Les 5 blocages les plus fréquents (et comment les contourner)

1. Données fragmentées

   • Contournement : commencer par 1 flux critique (ex. pertes en ligne), instrumenter, standardiser.

2. Absence d’owner métier

   • Contournement : nommer un responsable opérationnel, pas uniquement IT.

3. ROI mal défini

   • Contournement : chiffrer en euros et en tonnes évitées, avec une période de retour réaliste (12–24 mois souvent plus crédible que 3 mois).

4. Résistance terrain

   • Contournement : co-construire, former, et prouver par un pilote court.

5. Financement inadapté

   • Contournement : panacher (subventions, prêts, partenaires industriels, achats engagés), et intégrer l’impact dans le dossier économique.

Ces points sont aussi… des opportunités de carrière. Beaucoup de postes existent précisément pour traiter ces frictions : product ops, conduite du changement, data stewardship, achat responsable, pilotage multi-acteurs.

Plan d’action : se rendre “employable” dans l’IA agricole en 60 jours

Si vous êtes en reconversion, jeune diplômé ou en mobilité interne, voici un plan concret (et réaliste) que je recommande souvent.

Semaine 1–2 : choisir un “problème terrain”

Prenez un sujet mesurable : prévision, pertes, qualité, énergie, flotte, irrigation, traçabilité. Un seul.

Semaine 3–4 : construire un mini-cas avec chiffres

Même avec des données publiques ou simulées, documentez :

• l’entrée (données)
• le traitement (règles, modèle, dashboard)
• la sortie (décision)
• l’impact (€/an, tonnes, %)

Semaine 5–6 : parler aux opérationnels

Là où beaucoup échouent : ne pas tester le cas auprès d’un responsable production, qualité, supply, ou d’un agriculteur.

Objectif : valider deux points

• “Est-ce que ce résultat change une décision ?”
• “Est-ce que c’est déployable sans douleur excessive ?”

Semaine 7–8 : transformer ça en candidature solide

Votre CV doit raconter une histoire :

• problème → approche → résultat → leçon → prochain pas

Et en entretien, évitez le blabla IA. Dites plutôt : “je réduis l’incertitude sur X, et voilà le mécanisme.”

Ce que l’histoire d’Eva Goulbourne dit du marché du travail en 2026

On voit déjà une tension : d’un côté, une injonction à “faire de l’IA”, de l’autre, des organisations qui peinent à financer et déployer des solutions sur des cycles longs. Le bon pari de carrière, c’est de devenir la personne qui traduit : entre terrain et data, entre finance et impact, entre ambition climatique et contraintes industrielles.

Le fil rouge d’Eva Goulbourne — de la sécurité alimentaire au gaspillage, puis à l’intersection climat/finance — illustre une vérité utile : les carrières qui durent dans l’agroalimentaire se construisent sur la cohérence, pas sur la ligne droite.

Si vous voulez travailler dans l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire, posez-vous une question très concrète pour la suite : quel est le point de friction du système alimentaire que vous êtes prêt à résoudre pendant trois ans — même quand c’est un “ugly baby problem” ?