Le rebranding de Yaos montre comment IA, données et design transforment le packaging agroalimentaire. Un cas concret pour booster visibilité et performance en rayon.
Yaos change de visage… et ce n’est pas qu’une histoire de logo
Dans les linéaires frais, une marque de yaourt a en moyenne moins de 3 secondes pour capter le regard. Sur un segment surpeuplé comme le yaourt à la grecque, c’est encore plus brutal. C’est exactement le défi que Yaos (Nestlé) veut relever avec sa nouvelle identité graphique conçue par Logic Design.
Mais ce qui est vraiment intéressant pour les pros de l’agroalimentaire et du marketing, c’est ce qui se joue derrière ce rebranding : un mélange de territoire de marque repensé, de données shopper et, de plus en plus, d’intelligence artificielle dans la conception, le test et l’optimisation des packagings.
Dans cette série « Intelligence Artificielle dans l’Industrie Agroalimentaire », on parle souvent d’IA pour l’agriculture de précision, la traçabilité ou la production. Le cas Yaos montre une autre facette : comment l’IA commence à transformer le marketing produit, la création packaging et l’expérience en rayon.
1. Ce que change vraiment la nouvelle identité de Yaos
La refonte de Yaos n’est pas un simple rafraîchissement esthétique. Elle répond à trois enjeux concrets : lisibilité, différenciation et incarnation du territoire méditerranéen.
Un territoire visuel clarifié
Logic Design a travaillé autour de trois piliers de l’ADN de Yaos :
- Authenticité : univers grec et architecture des Cyclades
- Qualité : codes premium (cuillère dorée, lumière travaillée)
- Inspiration méditerranéenne : palette de bleus, blanc lumineux, ambiance ensoleillée
Concrètement, cela se traduit par :
- un design plus épuré, avec moins d’éléments concurrents à l’œil
- des références explicites à la Méditerranée (formes, couleurs, lumière)
- une architecture visuelle plus structurée pour mieux distinguer références et gammes
« Épurer pour mieux incarner », résume très bien la démarche : enlever du bruit pour laisser l’essentiel parler.
Un objectif business très clair
Derrière le discours créatif, la stratégie est simple :
- gagner en visibilité en linéaire dans un rayon surchargé
- renforcer le statut de marque référente du yaourt à la grecque
- soutenir la valeur de marque en appuyant la dimension premium
C’est exactement le type de rebranding où l’IA peut jouer un rôle décisif : tester des centaines de variantes, prédire la performance en rayon, optimiser chaque détail graphique avant même d’imprimer un seul pot.
2. Comment l’IA s’invite (déjà ) dans ce genre de rebranding
Pour une marque agroalimentaire, l’IA devient un laboratoire virtuel pour le design packaging. Même si Nestlé et Logic Design ne détaillent pas leurs outils, on sait comment les grands groupes fonctionnent aujourd’hui.
a) Simulation de rayon et eye-tracking assistés par IA
L’un des usages les plus matures en agroalimentaire :
- création de rayons virtuels 3D avec différentes implantations
- utilisation de modèles d’eye-tracking prédictif pour estimer :
- le temps nécessaire pour repérer le pack
- les zones les plus regardées (logo, visuel produit, saveur…)
- la probabilité de confusion avec un concurrent
Le nouveau design épuré de Yaos, ses bleus méditerranéens et sa cuillère dorée peuvent ainsi être comparés :
- face à l’ancienne identité
- face aux principaux concurrents
L’IA permet de quantifier : « Ce nouveau pack augmente de X % la probabilité d’être vu dans les 2 premières secondes » plutôt que de se contenter d’un ressenti créatif.
b) Tests consommateurs augmentés par l’IA
Les études consommateurs classiques restent clés, mais l’IA change l’échelle :
- analyse automatique des verbatims (ce que les gens disent des visuels)
- détection des émotions dominantes dans les retours
- regroupement des réponses par profils de shoppers (familles, jeunes actifs, acheteurs promo…)
Résultat : l’équipe marketing peut savoir, par exemple :
- que la cuillère dorée renforce fortement la perception de qualité chez les acheteurs premium
- que certains codes bleus sont associés à la fraîcheur plutôt qu’au gras ou à l’onctuosité
Sur un marché où quelques points de préférence font basculer des millions d’euros, cette finesse d’analyse change la donne.
c) Génération et présélection de concepts visuels
Les studios créatifs intègrent désormais :
- des modèles d’IA générative d’images pour produire rapidement des variations :
- intensité des bleus
- style d’illustration des Cyclades
- éclairage, textures, mise en scène de la cuillère
- des algorithmes de scoring automatique pour présélectionner les pistes alignées avec :
- la plateforme de marque
- les codes catégorie
- les contraintes industrielles (lisibilité, printing, réglementation)
L’IA ne remplace pas la direction artistique, mais elle agit comme un assistant créatif et analytique qui permet de converger plus vite vers un territoire aussi « propriétaire » que celui revendiqué par Yaos.
3. Pourquoi ce type de rebranding compte pour toute l’industrie agroalimentaire
Le cas Yaos illustre un mouvement de fond dans l’agroalimentaire français : on ne peut plus dissocier marketing, data et IA.
Dans un rayon saturé, l’IA devient un avantage concurrentiel
Sur les catégories très concurrentielles (yaourts, boissons, biscuits…) :
- les innovations produits sont souvent vite copiées
- les prix sont sous pression permanente
- les promotions brouillent la lecture des offres
Les seules armes réellement différenciantes à moyen terme sont :
- un territoire de marque fort (comme la Méditerranée pour Yaos)
- une exécution packaging ultra-optimisée grâce aux données
- une expérience d’achat fluide sur tous les canaux (magasin, drive, e-commerce)
L’IA relie ces trois dimensions en permettant :
- d’aligner design, discours, prix et positionnement sur des segments précis
- de simuler l’impact d’un changement de pack sur la part de rayon captée
- de mesurer plus finement l’effet d’un rebranding sur la conversion en caisse
Lien avec les autres briques de l’IA agroalimentaire
Pour que ce type de rebranding fonctionne vraiment, il doit s’intégrer dans un écosystème IA plus large :
- Traçabilité : rassurer sur l’origine du lait, la qualité, via QR codes intelligents ou expériences mobiles augmentées
- Optimisation de la production : adapter les volumes de nouveaux packagings en fonction des prévisions de demande générées par IA
- Contrôle qualité automatisé : vérifier en usine la conformité des nouveaux packs (bon visuel, bon code couleur, bonne DDM)
On n’est plus sur un simple changement graphique : on parle d’un projet transverse, où les données issues du terrain remontent pour nourrir la stratégie de marque.
4. Comment s’inspirer de Yaos : un guide pratique pour les marques agroalimentaires
Même si vous n’êtes pas Nestlé, il y a des enseignements très concrets à tirer de ce cas pour votre prochaine refonte packaging.
Étape 1 – Clarifier le territoire de marque
Avant de parler d’IA, il faut parler de fond :
- Définissez 3 piliers d’ADN maximum (comme « authenticité, qualité, Méditerranée » pour Yaos).
- Listez les codes visuels qui incarnent ces piliers : couleurs, matières, photo vs illustration, symboles.
- Identifiez les codes de catégorie à respecter (ce qui rassure) et ceux à casser (ce qui différencie).
Sans ce cadrage, l’IA ne fera qu’accélérer la production… de confusion.
Étape 2 – Utiliser l’IA pour générer, tester, prioriser
Même avec un budget modeste, on peut déjà :
- utiliser des outils de génération d’images pour explorer des pistes graphiques et nourrir l’agence
- recourir à des plateformes de test visuel prédictif (heatmaps, zones d’attention probables)
- analyser automatiquement des commentaires consommateurs issus de panels, réseaux sociaux ou tests quali
Idée simple : créez 5 à 10 variantes d’un même concept, puis :
- faites-les scorer par un modèle d’IA visuelle sur la visibilité en rayon
- complétez avec un mini-test consommateur (même en interne, sur 30-50 personnes)
Étape 3 – Relier rebranding et performance commerciale
Un rebranding réussi doit se voir dans les chiffres. Là aussi, l’IA aide à isoler l’effet du pack du reste :
- modélisation des ventes avant / après par point de vente
- comparaison avec un groupe de contrôle (région ou enseigne non encore déployée)
- prise en compte des facteurs externes : promo, météo, saisonnalité
Objectif : être capable de dire « le nouveau packaging Yaos a contribué à +X % de ventes sur 3 mois à mix prix constant », plutôt qu’un vague « on sent que ça marche mieux ».
5. Et demain : vers des identités de marque vraiment « vivantes » ?
Le cas Yaos reste un rebranding classique, même s’il s’appuie sûrement sur de la donnée et des outils d’IA en coulisse. La prochaine étape pour l’agroalimentaire, c’est l’identité visuelle évolutive :
- des packs dynamiques (via AR, QR codes, contenus personnalisés)
- des visuels adaptés selon les circuits (GMS, drive, quick-commerce) en fonction de ce qui convertit le mieux
- des univers de marque qui intègrent en continu les retours consommateurs analysés par IA
Pour les équipes marketing et communication, ça veut dire deux choses :
- Travailler des territoires suffisamment solides pour rester cohérents malgré ces variations.
- Monter en compétence sur les outils IA marketing autant que sur les tendances créatives.
La réalité ? C’est plus simple qu’on le pense si on avance par étapes : définir son ADN, industrialiser la collecte de données, tester l’IA sur un premier projet (comme un rebranding ou une extension de gamme), puis élargir.
Conclusion : ce que Yaos nous apprend sur l’IA et la marque
Le nouveau visage de Yaos prouve une chose : sur un segment mature comme le yaourt à la grecque, le packaging reste une arme stratégique. Mais en 2025, un rebranding ne peut plus être uniquement une affaire de feeling créatif.
Les marques agroalimentaires qui tireront leur Ă©pingle du jeu seront celles qui sauront :
- ancrer leur identité dans un territoire clair et propriétaire
- utiliser l’intelligence artificielle pour objectiver les choix graphiques
- connecter design, data et industrie dans une mĂŞme logique de performance
Si vous travaillez dans l’agroalimentaire, la bonne question n’est plus « Faut-il utiliser l’IA pour nos packagings ? », mais plutôt « Par où commence-t-on, dès cette année, pour ne pas rester bloqués à l’ancienne ère du branding ? »