IA agroalimentaire : pourquoi les grands groupes prennent la main

IA agroalimentaire : pourquoi les grands groupes prennent la main

En un an, l’usage de l’IA par les dirigeants de groupes agroalimentaires a bondi de 69 %. Dans certaines catégories, plus de 7 décideurs sur 10 déclarent déjà utiliser l’intelligence artificielle au quotidien. Pendant longtemps, on pensait que les startups mèneraient seules la transformation. La réalité de 2025 est différente : ce sont désormais les industriels et les grandes marques qui accélèrent le plus.

Pour les acteurs français de l’agroalimentaire, cette bascule change la donne. L’intelligence artificielle dans l’industrie agroalimentaire n’est plus une expérimentation menée par quelques pionniers, mais un sujet de direction générale, directement lié aux marges, à l’innovation produits et à la compétitivité à l’export.

Dans ce nouvel article de notre série « Intelligence Artificielle dans l’Industrie Agroalimentaire », on va voir pourquoi les grands groupes prennent l’avantage, ce qui fonctionne déjà, ce qui bloque encore… et comment un industriel français – qu’il fasse 50 M€ ou 5 Md€ de CA – peut concrètement passer à l’échelle sans perdre son âme ni sa créativité R&D.

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1. Pourquoi les CPG passent devant les startups sur l’IA

Les groupes de grande consommation (CPG) prennent la tête sur l’IA agroalimentaire parce qu’ils possèdent ce que les startups n’ont pas : volumes de données, moyens financiers et accès direct au marché.

Des chiffres qui montrent le basculement

D’après le rapport de Bright Green Partners cité dans l’article source :

• Le marché de l’IA dans la transformation alimentaire pourrait passer d’environ 15 milliards de dollars en 2025 à 140 milliards en 2034, avec un taux de croissance annuel d’environ 28 %.
• 71 % des dirigeants de CPG déclarent utiliser l’IA en 2025, contre 42 % seulement en 2024.

Autrement dit : la curiosité est devenue usage réel. Et ce mouvement touche aussi l’industrie agroalimentaire française, qu’il s’agisse de grands groupes internationaux ou d’ETI régionales très structurées.

Ce que les grands groupes ont compris

Voici le raccourci qu’on voit souvent sur le terrain :

L’IA n’est pas là pour “remplacer” la R&D ou les équipes industrielles, mais pour multiplier leur impact.

Les grands groupes avancent parce qu’ils ont compris trois choses :

1. L’IA est un sujet de process avant d’être un sujet de gadget. On parle d’optimiser des lignes, des formulations, des prévisions de demande, pas seulement de générer des recettes à la mode.
2. Les données sont leur avantage compétitif caché. Des années d’historique de formulations, de résultats de panels sensoriels, de réclamations clients, de données de production… Tout cela devient de l’“or numérique” une fois structuré.
3. L’IA s’intègre dans l’existant. On ne jette pas SAP, le LIMS ou le MES : on ajoute des briques IA qui viennent prédire, recommander, alerter.

Pour une coopérative laitière, un groupe de plats cuisinés ou un spécialiste de la boulangerie industrielle en France, la question n’est plus « faut-il utiliser l’IA ? », mais « par où commencer pour créer de la valeur réelle ? »

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2. Ce qui fonctionne déjà : formulation, capteurs, chaîne d’approvisionnement

Les cas d’usage matures en 2025 ont un point commun : ils s’attaquent directement au P&L et à la vitesse d’innovation.

2.1. Formulation accélérée et plus prédictive

L’exemple de Nestlé, cité dans le rapport, est parlant : 1 300 concepts produit générés en trois semaines, là où il aurait fallu plusieurs mois avec une approche classique. Seule une trentaine ont été intégrés dans le pipeline… mais c’est précisément là que l’IA est intéressante :

• l’IA élargit le champ des possibles très vite ;
• l’humain filtre, priorise et affine.

Pour un industriel français, l’IA de formulation peut :

• simuler l’impact d’un changement d’ingrédient (remplacer un additif controversé, baisser le sucre, intégrer une protéine végétale locale) ;
• prédire le comportement d’un mélange (gélification, émulsification, texture) avant même de passer en cuisine pilote ;
• proposer des variantes tenant compte à la fois du coût matière, de la durée de conservation et des contraintes réglementaires européennes.

Concrètement : on passe de 10 essais labo à 3 essais vraiment prometteurs. Moins de matières premières gaspillées, des cycles R&D raccourcis, une capacité à répondre plus vite aux enseignes et à leurs cahiers des charges.

2.2. Modélisation sensorielle : prédire goût et texture

L’autre avancée clé, c’est la modélisation sensorielle par IA. Les modèles apprennent à prédire :

• le goût (sucré, salé, amer, équilibre aromatique) ;
• la texture (fondant, croquant, élasticité, jutosité) ;
• des comportements complexes comme le fondant d’un fromage, le craquant d’une croûte, la mousseline d’une crème dessert.

Pour l’agroalimentaire français, où la dimension sensorielle est stratégique – pensez aux charcuteries, fromages, pâtisseries – cette capacité change la donne. On peut :

• sécuriser des reformulations « santé » (moins de sel, de gras, de sucre) sans sacrifier le plaisir ;
• standardiser la qualité sensorielle malgré la variabilité des matières agricoles ;
• développer plus vite des alternatives végétales (alt-meat, alt-dairy) adaptées au palais européen.

2.3. Optimisation industrielle et supply chain

L’IA apporte aussi des gains concrets sur la performance industrielle et la chaîne d’approvisionnement :

• Maintenance prédictive des équipements pour limiter les arrêts de ligne imprévus ;
• Optimisation des rendements matière (réduction des pertes, valorisation des coproduits) ;
• Prévision de la demande par catégorie, client ou région, avec des taux d’erreur beaucoup plus faibles ;
• Suivi d’indicateurs RSE et durabilité (empreinte carbone, consommation d’eau, scoring fournisseurs) grâce à des plateformes type HowGood.

La logique est simple : l’IA rend visibles et actionnables des micro-gaspillages et des surcoûts qui, cumulés, représentent plusieurs points de marge.

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3. Les angles morts : culture interne, données et illusions sur la créativité

Si les grands groupes avancent, ils restent confrontés à trois gros écueils. Et la plupart des industriels français se reconnaîtront dans ces freins.

3.1. La tentation du « on a toujours fait comme ça »

Beaucoup d’organisations restent prisonnières de leurs process historiques :

• R&D cloisonnée, déconnectée des usines et des achats ;
• décisions prises uniquement sur la base d’essais physiques, même quand une simulation serait suffisante ;
• peur de confier à l’IA une part du travail de sélection ou de recommandation.

Résultat : l’IA reste un POC permanent, piloté par l’innovation ou l’IT, mais rarement intégré au cœur des workflows R&D, industriel ou supply chain.

Ce qui fonctionne, en France comme ailleurs, ce sont les entreprises qui :

• désignent un sponsor métier (direction industrielle, R&D, qualité) pour chaque projet IA ;
• adaptent les processus (comités R&D, revues de performance, plans d’essai) pour intégrer systématiquement les sorties IA ;
• acceptent une phase d’appropriation où l’on compare systématiquement recommandations IA et décisions humaines.

3.2. Des données loin d’être « prêtes pour l’IA »

L’autre difficulté est connue : les données sont souvent dispersées, hétérogènes, incomplètes. Fiches recettes, résultats de tests labo, paramètres de cuisson, réclamations clients… rien n’a été pensé pour entraîner un modèle.

Or l’avantage compétitif vient précisément de là :

Ce ne sont pas les modèles qui différencient un industriel, ce sont ses données propriétaires.

Les groupes les plus en avance ont engagé un vrai chantier de gouvernance de la donnée agroalimentaire :

• dictionnaire de données commun entre R&D, qualité, industriel, marketing ;
• nettoyage et historisation des données critiques (formulation, process, capteurs, retour terrain) ;
• choix de plateformes capables de connecter ERP, MES, LIMS, PLM, etc.

Pour une PME agro française, le bon réflexe n’est pas de tout refondre, mais de choisir un ou deux périmètres pilotes (ex. une gamme, une usine) et d’y mettre un niveau d’exigence élevé sur la donnée. C’est largement suffisant pour démarrer.

3.3. L’illusion de la créativité totale

Beaucoup de dirigeants surestiment la capacité de l’IA à « inventer ». Le rapport est très clair :

« L’IA n’est pas excellente pour créer des idées vraiment nouvelles. Elle est excellente pour améliorer ce qui existe déjà. »

Dit autrement :

• L’IA génère des combinaisons à partir de l’existant ;
• la véritable rupture vient encore de l’humain : intuition, flair marché, compréhension fine du consommateur.

Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l’IA agroalimentaire adoptent un modèle explicite :

• Humain : intuition, vision, choix des paris stratégiques ;
• IA : exploration, simulation, optimisation, priorisation.

Ce dosage est essentiel pour éviter un écueil réel : des produits trop homogènes, qui finissent par se ressembler entre marques parce qu’ils sont tous dérivés des mêmes modèles génériques.

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4. Le rôle clé des startups : briques spécialisées et vitesse d’exécution

Le fait que les grands groupes mènent la danse sur l’adoption ne signifie pas que les startups sont hors jeu. C’est même l’inverse : les jeunes pousses d’IA agroalimentaire deviennent les fournisseurs de briques spécialisées dont les industriels ont besoin.

Quelques archétypes que l’on voit émerger :

• Des plateformes type NotCo qui utilisent l’IA pour concevoir des produits végétaux sur-mesure pour des partenaires industriels ;
• des solutions comme HowGood qui combinent IA et bases de données environnementales pour piloter la durabilité (impact CO₂, biodiversité, approvisionnement responsable) ;
• des acteurs à la Brightseed ou Shiru qui exploitent des bases massives de molécules et ingrédients végétaux, et prédisent leurs effets santé ou leurs fonctionnalités technologiques.

En France, le même mouvement existe : startups d’agriculture de précision, de vision par ordinateur pour le contrôle qualité, de traçabilité blockchain + IA, etc.

Pour un industriel, la meilleure stratégie n’est ni de tout développer en interne ni de tout externaliser, mais de combiner les deux :

1. Identifier ses actifs stratégiques (formulations, savoir-faire process, accès aux matières premières, marque) ;
2. Les protéger et les valoriser via des modèles IA entraînés sur ses données ;
3. Brancher des briques externes (startups, éditeurs) sur ces fondations pour aller plus vite sur certains cas d’usage.

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5. Comment un industriel français peut passer à l’action en 6 mois

La question clé pour un dirigeant ou un directeur industriel français n’est pas « quelle IA choisir ? », mais « quel premier résultat concret viser ? ».

Voici une feuille de route pragmatique, testée chez plusieurs acteurs agroalimentaires.

Étape 1 : choisir un cas d’usage qui touche le business

Quelques exemples qui fonctionnent bien :

• Réduction du taux de rebut sur une ligne sensible (biscuiterie, découpe viande, fromagerie) ;
• Reformulation santé d’un best-seller sans perte de satisfaction consommateur ;
• Amélioration de la précision des prévisions sur un portefeuille prioritaire.

L’indicateur de succès doit être chiffré dès le départ : –10 % de pertes, +2 points de marge brute, –20 % d’out-of-stock, etc.

Étape 2 : sécuriser un minimum de données propres

Sur ce périmètre pilote seulement :

• lister les sources de données utiles (formulations, résultats labo, paramètres machines, données logistiques, retours clients) ;
• clarifier les règles : qui renseigne quoi, à quelle fréquence, selon quelle nomenclature ;
• corriger les trous les plus critiques plutôt que chercher la perfection.

Étape 3 : construire le duo gagnant équipe métier + IA

• Nommer un référent métier (R&D, qualité, industriel) responsable du projet ;
• former un petit noyau (3–5 personnes) aux outils choisis ;
• définir quand et comment l’équipe devra tenir compte des recommandations IA (réunions R&D, décisions d’investissements, paramétrage de ligne).

Étape 4 : s’appuyer sur un partenaire externe… mais garder le contrôle

Pour gagner du temps, il est souvent pertinent de :

• travailler avec une startup ou un intégrateur spécialisé agroalimentaire ;
• tester leurs briques sur vos données pilotes ;
• négocier dès le départ les droits d’usage et de propriété sur les modèles dérivés de vos données.

L’objectif : éviter la dépendance totale, tout en allant beaucoup plus vite que si l’on montait tout en interne.

Étape 5 : documenter, communiquer, étendre

Une fois les premiers résultats mesurés :

• documenter précisément ce qui a été fait et les gains obtenus ;
• partager en interne, y compris avec les IRP, pour rassurer sur le fait que l’IA augmente les métiers au lieu de les remplacer ;
• déployer sur un deuxième périmètre, en réutilisant un maximum de briques (techniques et organisationnelles).

C’est ce mouvement progressif, mais constant, qui distingue les groupes qui se contentent de “faire de l’IA” de ceux qui transforment vraiment leur industrie agroalimentaire.

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Conclusion : l’avantage ira à ceux qui marient données, IA… et intuition française du goût

La vague actuelle montre clairement que les grands groupes agroalimentaires prennent la tête de l’adoption de l’IA, devant les startups. Ils ont les données, les moyens et les volumes pour industrialiser les cas d’usage. Mais ils n’ont pas toutes les réponses : sans culture adaptée, sans données structurées et sans créativité humaine, l’IA ne produit que des produits moyens.

Pour les acteurs français, l’opportunité est unique : combiner la rigueur industrielle et la puissance de l’IA avec ce que personne ne peut copier : notre culture du goût, du plaisir et du terroir. L’intelligence artificielle dans l’industrie agroalimentaire ne doit pas effacer cette singularité, elle doit au contraire la mettre en musique à grande échelle.

La vraie question, pour 2026, est simple : voulez-vous regarder vos concurrents structurer leurs données, former leurs équipes et tester des IA sur leurs lignes… ou décider que c’est vous qui montrerez la voie ?