Nous avons lu pour vous – « L’IA, accélérateur de compétitivité »

Publié dans « Dossier RIA, juin 2025 »

La revue RIA (n°878, juin 2025) propose un dossier complet sur l’impact de l’intelligence artificielle dans l’agroalimentaire.

Ce que nous en avons pensé

• Un dossier à la fois pédagogique et opérationnel, qui permet aux acteurs de l’agroalimentaire de se projeter dans des applications concrètes de l’IA.
• L’IA est un levier transversal, qui touche tous les services (de la R&D jusqu’ à la logistique).
• Elle contribue à l’efficacité, la qualité et la durabilité, et doit être intégrée dès la conception ou le développement des activités et ou des produits.
• Le frein majeur reste l’appropriation par les entreprises et le manque de compétences internes. Chez Califrais, par exemple, l’équipe IA compte six doctorants et deux post-doctorants spécialisés en modélisation, illustrant l’importance de disposer de compétences pointues pour exploiter pleinement l’IA, des profils que le secteur Agro est moins habitués à recruter.
• L’IA ne se réduit pas à un outil technologique : c’est un facteur stratégique qui exige une vision d’ensemble et une conduite du changement adaptée..
• Elle n’est plus une promesse futuriste, mais déjà un outil stratégique pour la compétitivité et la transformation de l’agroalimentaire. Reste à approfondir la question du ROI, des compétences et de la gouvernance, pour passer du potentiel à une adoption pérenne et généralisée.

Nous avons apprécié

 1️⃣ La pédagogie : le dossier démarre par une clarification bienvenue des différents modèles d’IA (symbolique, connexionniste, hybride, embarquée, générative) et de leurs définitions. Une mise en contexte essentielle, tant le terme “IA” est polysémique. Chaque modèle d’IA répondant à des applications et des usages différents.

• Symbolique : basée sur des règles et des connaissances métiers, elle s’applique aux processus à faible variabilité et suit des scénarios connus. On parle aussi d’IA logique. Elle est utilisée pour l’optimisation de process, comme par exemple le paramétrage d’ERP. Historique, c’est le modèle le plus ancien, qui a servi de base à d’autres approches comme l’IA hybride. Peu flexible, son apport reste clé dans la formalisation et la transmission du savoir-faire.
• Connexionniste : fondée sur les réseaux de neurones, elle repose sur des systèmes d’apprentissage (« deep learning ». Très efficace pour la reconnaissance d’images ou de motifs, elle est fréquemment utilisée dans l’agroalimentaire pour le contrôle visuel à haute cadence (ex. détection de corps étrangers). Elle sert à voir, trier et prédire.
• Hybride : combine les forces de l’IA symbolique (règles explicites) et du connexionnisme (apprentissage automatique), offrant ainsi une meilleure flexibilité décisionnelle.
• Embarquée : intégrée directement dans les équipements (robots, capteurs), elle traite les données en temps réel et en local. Couramment utilisée en maintenance prédictive, elle exploite les capteurs des machines pour réaliser une première analyse. Les données peuvent ensuite être remontées dans une supervision centralisée.
• Générative : capable de produire de nouvelles données ou contenus (recettes, formulations, simulations). Popularisée par les grands modèles de langage (LLM), elle ouvre de nouvelles perspectives pour la créativité et l’innovation produit et service.

2️⃣ Les cas d’usage concrets :  Autant d’applications tangibles qui parlent aux industriels et montrent que l’IA est déjà à l’œuvre sur le terrain. Le dossier détaille de nombreux cas d’usage avec les outils utilisés et les enjeux associés :

• Prévisions de la demande et planification : l’IA intègre campagnes promotionnelles, saisonnalité et tendances de marché pour ajuster la production, limiter le gaspillage et améliorer la disponibilité.
• Contrôle qualité par vision : en combinant optique et IA, les contrôles se font à des cadences inaccessibles à l’œil humain, y compris sur des spectres invisibles (Rayons X, UV), avec propositions d’actions correctives.
•  Maintenance prédictive et optimisation énergétique : l’IA analyse en temps réel les données machines pour anticiper pannes et dérives énergétiques, réduisant arrêts non planifiés et consommation.
•  Optimisation de recettes et formulation ; elle suggère de nouvelles combinaisons d’ingrédients en fonction des tendances, facilitant l’innovation produit tout en respectant contraintes de coûts et nutrition.
• Jumeau numérique d’usine : les process sont simulés virtuellement (nouveau packaging, aléas de production) afin de tester les impacts et proposer des arbitrages optimisés.
•  Optimisation des transports et logistique : l’IA planifie flux et tournées selon trafic, météo et contraintes, réduisant coûts, émissions et retards de livraison. Elle permet de piloter des systems complexes de façaon dynamique.

3️⃣ La mise en avant d’expériences clients : au-delà de la théorie, le dossier cite des solutions mises en place avec des retours chiffrés précis. Une démarche précieuse pour dépasser l’effet “buzzword” et donner une idée claire de l’impact réel.

C’est notamment le cas de plusieurs entreprises qui ont déployé l’IA avec des résultats concrets :

• Califrais, opérateur logistique sur le marché de Rungis, gère des produits frais et périssables avec des DLC coutes. Grâce à sa plateforme numérique rungismarket.com, qui mutualise les flux de 130 grossistes et optimise les tournées, une infrastructure algorithmique modélise la demande et prévoit les flux entrants et sortants. L’IA agit comme “cerveau” de cette logistique augmentée.
  Résultat : réduction de 60 % des ruptures de produits et diminution de 30 % des volumes stockés.
• La Fromagerie Jacquin a interconnecté son ERP VIF avec ses équipements industriels pour piloter sa consommation d’eau.
  Objectif : réduire de moitié l’utilisation d’eau tout en maintenant la production et la qualité.
• La laiterie Amalthea a intégré du « deep learning » dans son MES pour identifier les causes de pertes dans ses chaînes de fabrication et piloter la qualité du lait en temps réel.
  Résultat : économies de 50 000 € par an grâce à des recommandations d’ajustement automatisées sur les lots.

4️⃣ Un message fort : l’IA ne doit pas se limiter à l’amélioration de l’existant ou à la réduction des coûts. Elle peut et doit devenir un vecteur de développement d’activité, en ouvrant de nouvelles perspectives de croissance et de différenciation.

5️⃣ Le réalisme du propos : un ton équilibré, entre potentiel énorme et défis d’acculturation pour les PME.

• Si le potentiel de l’IA est immense, sa mise en œuvre concrète dans les PME se heurte à plusieurs obstacles pratiques qui doivent être anticipés pour garantir une adoption réussie.
• Les Défis principaux :
• Gestion du changement : surmonter les réticences internes et impliquer tous les services. La peur d’être remplacé par une IA.
• Acculturation et formation : sensibiliser les équipes et développer les compétences internes.
• Intégration dans les processus existants : adaptation des méthodes de travail et des systèmes d’information.
• Sécurité et conformité : protection des données sensibles et respect des réglementations.

Nous aurions apprécié

• En face des gains, une mise en perspective du ROI net, en intégrant aussi les coûts d’implémentation (techno, humains, organisationnels). Mais il est toujours difficile d’évaluer la rentabilité réelle des projets.
• Une réflexion RH sur les compétences et métiers à développer pour tirer pleinement parti de l’IA
• Une analyse de gouvernance et d’encadrement : comment encadrer l’IA sans freiner l’innovation, dans un contexte où de nouveaux outils disruptifs apparaissent chaque jour et où le “shadow IT” (utilisation non contrôlée d’outils par les équipes) se développe.

Les auteurs

• Alexandre COUTO