Agriculture régénérative et IA : sortir du piège des labels

L’étiquette « régénératif » explose plus vite que les pratiques ne changent vraiment sur le terrain. Résultat : les éleveurs sérieux peinent à se distinguer, les consommateurs sont perdus, et la confiance s’érode.

Dans cette série sur l’intelligence artificielle dans l’industrie agroalimentaire, le sujet de la traçabilité revient sans cesse. Or la trajectoire actuelle de la certification en agriculture régénérative montre une chose très claire : sans données robustes, les labels finissent tôt ou tard par se vider de leur sens. C’est exactement l’alerte lancée par Robby Sansom, CEO de Force of Nature, un producteur de viande américain engagé dans l’agriculture régénérative.

Ce billet propose deux choses : d’abord, décoder pourquoi « on est hors piste » sur la certification régénérative ; ensuite, montrer comment l’IA et la donnée peuvent remettre de l’ordre dans le système – et ce que cela peut changer concrètement pour les acteurs français de l’agroalimentaire.

1. Le problème des labels régénératifs : un système qui déraille

Le point central est brutal : les certifications actuelles ne reflètent plus fidèlement la réalité des pratiques agricoles. On coche des cases, on ne mesure pas un résultat.

Force of Nature part d’un constat que beaucoup d’agriculteurs partagent en France :

Des marques cherchent la certification qui leur donne un maximum de crédibilité pour un minimum d’effort, tandis que des producteurs exemplaires ne peuvent même pas se payer ces labels.

Concrètement, cela se traduit par :

• Des cahiers des charges parfois peu exigeants ou incohérents entre eux (tolérance du travail du sol ici, interdiction là ; chimie acceptable dans un référentiel, rejetée dans un autre…).
• Une confusion massive côté consommateur, qui met « bio », « régénératif », « sans antibiotique » dans le même panier, sans voir les nuances.
• Une barrière économique : pour de petits éleveurs déjà très vertueux, entrer dans un programme de certification peut ajouter plusieurs euros par kilo au produit fini, simplement pour avoir le logo.

Sansom prend l’exemple du bio en viande bovine : moins de 1 % du bœuf vendu aux États-Unis est étiqueté « biologique », alors qu’un grand nombre de fermes travaillent déjà avec très peu d’intrants, beaucoup d’herbe et peu d’antibiotiques. Même logique en Europe : le label existe, mais il ne dit pas tout, et il n’est pas accessible à tous.

La conséquence pour les industriels agroalimentaires ?

• Difficulté à sécuriser des filières vraiment régénératives, au-delà du logo.
• Risque d’accusation de greenwashing si la promesse ne repose que sur des labels sans preuve.
• Manque de différenciation produit : tout le monde affiche les mêmes mots sur l’emballage.

2. Ce que veut dire « régénératif » quand on le prend au sérieux

La vision défendue par Force of Nature est intéressante car elle ne part pas du label, mais du fonctionnement de l’écosystème.

Pour eux, une agriculture régénérative, c’est :

• Limiter au maximum les perturbations chimiques et mécaniques (moins de labour, moins de pesticides, moins d’engrais de synthèse).
• Protéger le sol (couvert permanent, résidus végétaux, pas de sol nu exposé).
• Maximiser la diversité (plantes, animaux, micro-organismes).
• Maintenir des plantes vertes toute l’année quand c’est possible.
• Intégrer l’animal dans le système (pâturage tournant, impact contrôlé sur le sol).

En toile de fond, il y a quatre grands cycles à faire fonctionner :

• cycle du carbone,
• cycle de l’eau,
• cycle des nutriments,
• cycle de l’énergie (la photosynthèse).

Tant que ces cycles s’améliorent, on peut parler de trajectoire régénérative. Sinon, on reste dans une logique d’exploitation ou, au mieux, de « moins pire ».

Et c’est là que l’intelligence artificielle devient intéressante pour l’agroalimentaire : ces cycles se mesurent. Pas avec un logo, mais avec des données de terrain, agrégées, analysées, historisées.

3. Comment Force of Nature contourne la dépendance aux labels

Plutôt que de s’en remettre uniquement aux labels « bio », « grass-fed » ou « régénératif », Force of Nature a construit ses propres protocoles internes de sourcing. L’idée : fixer un niveau d’exigence supérieur aux grands standards… et prouver les résultats.

Leur approche repose sur plusieurs briques :

• Des protocoles détaillés : alimentation, traitements vétérinaires, conditions d’élevage, transport, abattage.
• L’intégration des standards existants (bio, grass-fed, etc.) comme base minimale, pas comme objectif final.
• Des mesures analytiques :
  • résidus chimiques dans la viande,
  • marqueurs nutritionnels (oméga-3/oméga-6, phytocomposés),
  • présence éventuelle d’antibiotiques, même quand l’étiquette affirme « sans antibiotique ».

Sansom rappelle d’ailleurs un chiffre qui fait mal : environ 30 % des produits étiquetés “sans antibiotiques” présentent encore des résidus selon les contrôles officiels américains. D’où leur choix de tester systématiquement.

Ce modèle est exigeant, mais il ouvre une voie que le secteur français peut adapter :

• mettre la donnée au centre (analyses, indicateurs de santé du sol, suivi du pâturage),
• utiliser l’IA pour agréger et interpréter ces données,
• construire une promesse produit qui repose sur des preuves, pas seulement sur un logo.

4. Où l’IA peut vraiment changer la donne en agriculture régénérative

Pour passer de la posture marketing à la réalité mesurable, l’IA est un accélérateur puissant. Voici quatre cas d’usage très concrets pour l’agriculture et l’agroalimentaire français.

4.1. Du label à la preuve : traçabilité régénérative pilotée par IA

L’IA excelle à croiser des volumes massifs de données hétérogènes. Appliqué à une filière viande ou céréales régénératives, cela donne :

• données de parcelles (cartes de sol, historique de labour, cartes NDVI),
• enregistrements d’équipements (tracteurs, pulvérisateurs, colliers GPS sur troupeaux),
• analyses de sols et de produits,
• informations logistiques (transport, transformation, stockage).

Un modèle d’IA peut :

• vérifier la cohérence entre ce qui est déclaré et ce qui est réellement fait,
• détecter des anomalies (usage suspect d’intrants, densité animale excessive, etc.),
• générer un score régénératif dynamique, mis à jour à chaque campagne.

Résultat : un industriel peut justifier une allégation « issu de pratiques régénératives » avec un rapport traçable, plutôt qu’avec une simple mention de certification.

4.2. Suivi de la santé des sols et des cycles naturels

Les cycles du carbone, de l’eau et des nutriments ne se voient pas à l’œil nu. En revanche, ils laissent des traces :

• teneur en matière organique,
• infiltration de l’eau,
• biodiversité microbienne,
• productivité de la prairie ou de la culture.

En combinant :

• données satellitaires,
• capteurs au champ (humidité, température, conductivité électrique),
• résultats d’analyses de sols,

on peut entraîner des modèles qui :

• prédisent l’évolution de la matière organique,
• signalent des pratiques dégradantes (compactage, surpâturage),
• quantifient la contribution carbone réelle d’une exploitation.

Pour une marque agroalimentaire, c’est un outil d’arbitrage : continuer avec ce fournisseur, l’accompagner, ou réorienter sa filière.

4.3. Optimisation fine des systèmes d’élevage régénératifs

Force of Nature insiste sur le rôle des animaux : bien gérés, ils régénèrent le sol ; mal gérés, ils le détruisent. L’IA peut aider à rester du bon côté de la ligne :

• optimisation des itinéraires de pâturage (où déplacer le troupeau, quand, combien de temps),
• prédiction de la biomasse disponible pour éviter le surpâturage,
• simulation d’impact sur le carbone du sol selon différents scénarios.

En pratique, on peut :

• équiper les animaux de colliers connectés,
• croiser leurs déplacements avec des cartes de végétation,
• laisser un algorithme proposer un plan de pâturage compatible avec les objectifs de régénération.

Côté industriel, cela se traduit par des filières d’élevage sous contrat, monitorées, avec des indicateurs objectifs de qualité écologique.

4.4. Transparence crédible pour le consommateur français

Sansom met le doigt sur un point souvent sous-estimé : la confiance ne vient pas d’un logo mais d’une relation. L’IA peut aider à la construire, à condition d’être utilisée intelligemment :

• générer, à partir des données de traçabilité, un profil de produit : origine de la ferme, pratiques clés, indicateurs nutritionnels et environnementaux.
• personnaliser les informations accessibles via QR code sur l’emballage, en fonction des attentes (santé, climat, bien-être animal…).
• produire des contenus pédagogiques clairs, à partir de données techniques, pour les réseaux sociaux ou le site de la marque.

On passe alors d’un discours du type « notre viande est régénérative » à quelque chose de tangible :

• « pâturage tournant sur 18 parcelles, zéro labour depuis 7 ans, +0,3 point de matière organique en 5 ans, aucun antibiotique de croissance, contrôle résidus systématique ».

Ce niveau de détail, si la filière l’assume, est beaucoup plus puissant qu’un logo, et bien plus difficile à contester.

5. Construire un modèle français : exigeant, mesurable, rentable

La France n’a pas à copier le modèle américain pour avancer sur l’agriculture régénérative. Mais elle peut s’inspirer de deux idées fortes qui ressortent de l’exemple Force of Nature :

1. Les certifications sont utiles, mais insuffisantes. Elles fixent un socle, mais elles ne garantissent ni la dynamique de progrès, ni la transparence.
2. La vraie différenciation se joue dans la donnée, et donc, dans la capacité à la collecter, l’analyser et la partager.

Pour un industriel agroalimentaire français qui veut structurer une filière régénérative crédible, un plan d’action réaliste pourrait ressembler à ceci :

1. Cartographier l’existant : quelles données de pratiques agricoles et d’élevage sont déjà disponibles chez les fournisseurs ? Qu’est-ce qui manque ?
2. Définir un référentiel interne plus ambitieux que les labels actuels, mais progressif, avec des paliers atteignables.
3. Déployer des outils de collecte de données : applications terrain pour les agriculteurs, capteurs simples et robustes, intégration des analyses de sols et de produits.
4. Mettre en place une brique IA pour agréger, contrôler et scorer les pratiques : pas besoin de viser la perfection au départ, l’important est de démarrer avec des cas d’usage concrets.
5. Impliquer le marketing et la R&D : transformer ces données en promesse produit, en argument nutritionnel, en engagement climatique vérifiable.

Ce travail est exigeant, mais il crée deux avantages compétitifs majeurs :

• une sécurisation de la marque face au risque de greenwashing ;
• une capacité à raconter une histoire vraie, nourrie par des chiffres, plutôt que par des slogans.

Conclusion : et si l’IA devenait le nouveau « label » de confiance ?

La phrase de Robby Sansom résume bien l’enjeu : « On est hors piste, j’espère qu’on va réussir à corriger la trajectoire. » Tant que l’agriculture régénérative restera définie uniquement par des logos, elle sera vulnérable aux dérives marketing.

L’intelligence artificielle offre une opportunité rare au secteur agroalimentaire français : remettre la réalité agronomique au centre. Mesurer, suivre, expliquer, prouver. Pas pour remplacer les agriculteurs dans leurs choix, mais pour rendre visibles les efforts de ceux qui améliorent vraiment les sols, le climat et la qualité nutritionnelle.

La prochaine étape pour les marques qui se disent « régénératives » est claire : passer du discours à la donnée. Celles qui sauront s’appuyer sur l’IA pour structurer cette preuve auront une longueur d’avance durable – auprès des distributeurs, des régulateurs et surtout des consommateurs.

La vraie question est donc simple : préfère-t-on un logo de plus sur l’emballage, ou un niveau de transparence que personne n’osera remettre en cause ?