IA & agroalimentaire : la leçon de Bayer

Comment Bayer utilise 117 milliards de données pour prendre une longueur d’avance en IA agro

La plupart des grands groupes disent miser sur l’intelligence artificielle. Pourtant, selon des travaux cités par le MIT, plus de 90 % des projets de générative AI en entreprise ne dépassent jamais le stade du pilote. On installe un POC, on fait une démo impressionnante… puis plus rien dans les opérations.

Bayer Crop Science fait partie du petit groupe qui a franchi ce mur. 117 milliards de points de données, 12 ans de culture data, des gains de productivité chiffrés à 60 % pour ses agronomes : l’entreprise illustre concrètement ce que peut devenir l’IA dans l’industrie agroalimentaire quand elle est pensée sur le long terme.

Pour les acteurs français – coopératives, industriels agroalimentaires, négoces, startups AgriTech – cette histoire n’est pas un “cas américain de plus”. C’est un mode d’emploi. On va voir pourquoi Bayer y arrive, comment sa stratégie s’appuie sur un véritable « fossé de données », et ce que vous pouvez adapter à votre propre contexte en France dès 2026.

---

1. La vraie base de l’IA agro : une culture data de long terme

Le principal enseignement du cas Bayer est simple : la performance de l’IA dépend d’abord de la maturité data, pas des modèles les plus récents.

En 2013, Monsanto (aujourd’hui Bayer Crop Science) rachète The Climate Corporation. Le chèque est énorme pour l’époque : 930 millions de dollars. Mais l’enjeu dépasse largement la techno FieldView.

Ce que Bayer achète alors :

• une culture produit numérique (comment concevoir un service digital utile aux agriculteurs, pas juste un gadget marketing) ;
• des équipes techniques habituées à manipuler la donnée agricole à grande échelle ;
• des années d’expérience sur le cycle complet : collecte, nettoyage, stockage, mise à disposition, puis valorisation dans des services concrets.

Pendant que beaucoup de groupes agroalimentaires pilotent des fichiers Excel dispersés, Bayer construit patiemment :

• un entrepôt de données robuste ;
• des outils sémantiques pour retrouver facilement les bons jeux de données ;
• des processus de qualité et de gouvernance des données.

Voilà pourquoi, quand la vague de l’IA générative arrive, l’entreprise ne part pas de zéro. Elle peut greffer des modèles modernes sur un socle de données déjà exploitable.

Pour un acteur agro français, ça change la manière de voir les choses :

• Le sujet prioritaire n’est pas “quel modèle GenAI choisir ?”, mais “quelles données métier fiables, structurées et historisées avons-nous réellement ?”
• Tant qu’il n’existe pas de référentiel clair (parcelles, lots, recettes, analyses labo, incidents qualité…), l’IA restera un gadget.

---

2. Le « fossé de données » : 117 milliards de points qui font la différence

L’avantage compétitif de Bayer repose sur un véritable fossé de données (data moat) : 117 milliards de points de données de performance semencière.

Ces données couvrent :

• des décennies d’essais au champ, sur les variétés commercialisées et sur celles qui ont échoué ;
• les conditions environnementales (climat, sols, pratiques) ;
• les informations génétiques des produits.

Conséquence directe : l’entreprise peut relier finement génotype, environnement et performance. Ce n’est pas seulement “cette variété marche bien”, mais “cette combinaison génétique fonctionne mieux que les autres dans ce type de sol, avec tel climat et telle densité de semis”.

On retrouve la même logique dans d’autres segments de l’industrie agroalimentaire :

• En transformation, ceux qui enregistrent précisément la traçabilité des lots, les paramètres de process (température, pH, durée, vitesse de rotation…) et les résultats qualité, peuvent entraîner des modèles qui prédisent les risques de non-conformité avant qu’ils n’apparaissent.
• En logistique, ceux qui historisent à la fois les données de prévisions, les ventes réelles, les pertes et les causes (rupture, casse, DLC dépassée) construisent un fossé de données qui rend leurs prévisions IA beaucoup plus fines.

La leçon pour les entreprises françaises :

L’IA ne crée pas la donnée. Elle exploite celle que vous avez déjà… ou que vous décidez de produire systématiquement à partir de maintenant.

Concrètement, pour se créer un mini “Bayer” à son échelle, une coopérative ou une entreprise agroalimentaire peut :

1. Identifier 3 à 5 cas d’usage prioritaires (optimisation du rendement, réduction du taux de rebut, ajustement fin des doses d’intrants, etc.).
2. Cartographier quelles données sont indispensables pour ces cas (techniques, qualité, économiques, environnementales).
3. Lancer un plan de collecte et de fiabilisation progressive : mieux vaut quelques jeux de données très propres que des lacs de données inutilisables.

---

3. De l’IA “classique” à la générative : l’effet cumulatif

Bayer n’a pas attendu la mode de la générative AI pour travailler avec l’IA. L’entreprise utilise le machine learning et le deep learning en R&D depuis des années.

Résultat : les cycles de sélection variétale ont été accélérés au point de réduire de deux ans le temps de mise sur le marché. Dans un secteur où développer un nouveau produit semencier prend traditionnellement 7 à 10 ans, ce gain est énorme.

Un jalon particulièrement intéressant est la création d’un jumeau numérique des parcelles d’essai :

• une réplique virtuelle de millions d’hectares potentiels ;
• des simulations de performance de nouvelles variétés dans des conditions météo ou de sol qui n’ont pas encore été rencontrées en réel.

Dans le contexte français, on peut très bien imaginer des jumeaux numériques pour :

• des stations de transformation (lait, céréales, fruits & légumes) afin de simuler l’impact de différents réglages ou recettes sur la qualité et le coût ;
• des chaînes logistiques froides pour anticiper les risques de rupture ou de gaspillage alimentaire en fonction de la météo, des promos, des évènements locaux.

La générative AI arrive ensuite par-dessus ce socle :

• Modèles prédictifs (IA “classique”) pour calculer et optimiser.
• Modèles génératifs pour rendre ces capacités accessibles via des interfaces naturelles : chat, recommandations en langage clair, rapports automatiques.

C’est exactement ce que fait Bayer avec E.L.Y.

---

4. E.L.Y. : quand l’IA générative rend l’expertise agronomique accessible

E.L.Y. est l’outil de générative AI agricole de Bayer, déjà déployé auprès d’environ 1 500 agronomes en Amérique du Nord. L’objectif n’est pas de remplacer l’expert, mais de lui rendre l’information disponible en quelques secondes.

L’outil agrège notamment :

• l’ensemble des fiches techniques et recommandations produits ;
• les connaissances agronomiques internes ;
• le contexte terrain pour proposer des réponses adaptées.

Résultat mesuré par Bayer :

• +60 % de productivité pour les agronomes sur les tâches de recherche d’information ;
• environ 4 heures gagnées par semaine par personne, réinvesties en temps client et en accompagnement terrain.

Ce type de cas d’usage est directement transposable pour l’industrie agroalimentaire française :

• Un outil de type E.L.Y. pour les équipes qualité qui centralise toutes les procédures, normes, historiques d’incidents, réponses aux audits.
• Un assistant IA pour les techniciens de maintenance, avec toute la documentation machine, les historiques de pannes, les plans d’actions les plus efficaces.
• Un copilote pour les équipes R&D produits qui rassemble essais, formulations, retours sensoriels, coûts matières.

Ce qui fait la différence dans le succès d’E.L.Y. n’est pas seulement la technologie :

• Bayer a mené un pilote long (environ un an) avec ses 1 500 agronomes.
• L’entreprise a adopté une logique d’itération : test, feedback terrain, amélioration, redéploiement.
• Le projet est ancré dans un vrai problème métier : le temps perdu à chercher l’info, pas une fascination abstraite pour le “chatbot IA”.

Pour un industriel français qui cherche des leads autour de l’IA agro, c’est un message clé à envoyer à ses clients :

“On ne vend pas un modèle, on résout un irritant métier précis, mesurable, et on co-construit la solution avec vos équipes terrain.”

---

5. Préceon, FieldView et la convergence physique / numérique

Un autre point fort de l’approche Bayer est la capacité à marier innovation physique et innovation digitale.

L’exemple mis en avant est le maïs de faible hauteur PRECEON :

• Le produit en lui-même apporte de la stabilité face aux aléas climatiques et au vent.
• Pour exploiter tout son potentiel, l’agriculteur doit choisir le bon hybride et la bonne densité de semis, adaptés à sa parcelle.

Sans plateforme numérique comme FieldView pour caractériser les parcelles (type de sol, historique de rendement, climat local) et simuler les scénarios, ces recommandations de précision seraient largement hors de portée.

Ce schéma est valable dans toute l’industrie agroalimentaire :

• Un nouveau conditionnement écoresponsable révèle sa valeur quand il est adossé à des outils digitaux qui optimisent la logistique, le remplissage et le taux de casse.
• Un nouvel ingrédient plus durable prouve son intérêt si l’entreprise peut simuler, via IA, son impact sur la texture, la durée de vie produit, les coûts et les émissions.

Le message pour les acteurs français est clair :

Les meilleurs projets d’IA ne sont pas des “apps IA” isolées, mais des combinaisons produit physique + data + service numérique.

---

6. Changer le travail, pas seulement automatiser des tâches

Le dernier élément clé dans le discours de la DSI de Bayer, Amanda McClerren, touche à l’organisation du travail.

Elle ne parle pas que d’automatiser des tâches. Elle parle de réinventer les processus quand un agent numérique peut faire, seul, ce qui nécessitait auparavant une équipe entière.

C’est souvent là que les projets d’IA échouent en entreprise :

• On colle un modèle sur un process existant, sans toucher à l’organisation, ni aux responsabilités.
• On se retrouve avec de la “double saisie” (humaine + IA) et un rejet massif des utilisateurs.

Une approche plus mature, inspirée de Bayer, consiste à :

1. Identifier les tâches qui peuvent être entièrement confiées à des agents IA (collecte de données, pré-analyse, pré-rédaction de rapports, préparation de plans de semis, etc.).
2. Repenser les rôles : à quoi doit ressembler le métier d’agronome, de responsable qualité, de planificateur en 2027 ? Moins de saisie, plus d’arbitrage, d’analyse, de relation terrain.
3. Mesurer l’impact global, pas seulement l’économie de temps : satisfaction des équipes, qualité des décisions, durabilité des pratiques.

Pour les organisations françaises qui s’intéressent à l’intelligence artificielle dans l’agroalimentaire, ce volet humain est décisif. Les projets qui réussissent sont ceux où :

• les utilisateurs terrain participent dès la phase de conception ;
• la direction assume que certains process vont changer profondément ;
• la formation et l’accompagnement sont budgétés au même niveau que la technologie.

---

7. Que peut retenir un acteur agro français de la stratégie Bayer ?

La réalité est plus simple que ce qu’on entend dans les conférences : Bayer a surtout eu 12 ans d’avance pour structurer ses données et sa culture numérique.

Pour un industriel français de l’agroalimentaire, un groupement de producteurs ou une ETI des intrants agricoles, la question n’est pas de rattraper ces 12 ans d’un coup. La question, c’est : par quoi commencer pour que 2030 ne ressemble pas à 2025 ?

Quelques axes concrets :

1. Choisir un premier “vrai” cas d’usage IA

   • Exemple : réduction du taux de rebuts en atelier, optimisation des rendements chez les adhérents, assistance qualité pour les équipes terrain.
   • Le cadrer avec un indicateur clair (heures gagnées, % de non-conformités, tonnes économisées…).

2. Mettre en ordre les données nécessaires

   • Standardiser les formats (parcelles, lots, références produits, codes incidents…).
   • Nettoyer l’historique sur 3 à 5 ans, pas forcément plus.

3. Lancer un pilote ambitieux mais maîtrisé

   • Impliquer des utilisateurs réels dès le départ.
   • Accepter une phase de test-et-apprentissage, comme Bayer avec E.L.Y.

4. Préparer la montée en puissance

   • Prévoir dès le début comment l’outil pourra être étendu à d’autres sites, d’autres cultures, d’autres métiers.
   • Documenter la gouvernance de la donnée et de l’IA (responsabilités, validation, audits).

Cette série « Intelligence Artificielle dans l’Industrie Agroalimentaire » vise justement à accompagner ce chemin : passer des discours généraux sur l’IA à des transformations concrètes de l’agriculture de précision, du contrôle qualité automatisé, de la traçabilité et de l’optimisation de la production.

La question pour les prochains mois n’est plus “faut‑il faire de l’IA ?”, mais : quelles données stratégiques allons-nous structurer dès maintenant pour que l’IA travaille réellement pour notre filière demain ?