L’utilisation de l’IA, industrie alimentaire, prévision, productivité, agriculture se généralise dans les filières de production et de transformation : des algorithmes prédictifs aident à optimiser les rendements agricoles, tandis que des modèles de langage de grande taille améliorent l’efficacité en usine et la planification des approvisionnements.
Potentiel économique et données chiffrées : gains estimés et pression sur les prix
Les technologies de génération et d’analyse de données permettent aux acteurs du secteur alimentaire d’agréger des informations hétérogènes — alertes sur des tarifs internationaux, risques de maladies fongiques nécessitant des traitements, ou épisodes venteux susceptibles d’influer sur l’humidité des cultures — pour éclairer les décisions d’achat et de production.
Selon un rapport de McKinsey & Company publié en 2024, l’industrie mondiale de la production alimentaire, estimée à environ 3 720 milliards €, pourrait générer jusqu’à environ 232,5 milliards € de profits annuels grâce aux gains de productivité liés à ces technologies. Ces économies potentielles s’inscrivent dans un contexte de hausse des prix des matières premières alimentaires : en juillet, les prix mondiaux des produits alimentaires ont atteint leur plus haut niveau en deux ans, selon l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO).
Pour mettre en œuvre ces outils à grande échelle, les responsables doivent résoudre des défis techniques et organisationnels. McKinsey souligne la nécessité de recruter des ingénieurs, des développeurs logiciels et des spécialistes des données, ainsi que d’homogénéiser les formats et la qualité des données le long de la chaîne d’approvisionnement — depuis les exploitations familiales de petite taille jusqu’aux producteurs agricoles et aux grandes enseignes nationales.
Cargill, Land O’Lakes et PepsiCo : cas concrets d’applications en production et transformation
Cargill : vision par ordinateur pour réduire les pertes et ajuster la production
Le groupe Cargill utilise un outil de vision par ordinateur, appelé CarVe, pour mesurer la quantité de viande prélevée sur chaque carcasse, a expliqué Jennifer Hartsock, directrice de l’information et du numérique de l’entreprise. Si trop de viande est laissée, CarVe le signale et transmet ces informations aux responsables d’équipe, qui peuvent alors former de nouveau les opérateurs à un geste plus précis.
« It’s a very expensive commodity in the market, and we won’t want waste to get sent down the stream and out the back of the plant, » Hartsock told Business Insider.
Hartsock a ajouté que toute perte de viande alourdirait la chaîne d’approvisionnement et augmenterait les coûts pour Cargill et pour les consommateurs, d’autant plus que les prix du bœuf haché ont récemment atteint des niveaux record. En aval, Cargill reçoit des données de vente d’un distributeur majeur ; l’entreprise exploite ensuite ces données pour générer des recommandations de production et adapter rapidement les plans d’usine en cas de variations de la demande, afin d’éviter à la fois ruptures de stock et surplus coûteux.
Land O’Lakes : outils génératifs pour l’agronomie et la prévision de la demande laitière
Land O’Lakes, qui opère à la fois une branche agricole et une branche laitière, a déployé cette année un outil de génération de texte en partenariat avec Microsoft. Cet outil permet aux agronomes d’entrer des éléments contextuels — période de l’année, conditions météorologiques, type et quantité de sol, stade de maturité des cultures — et d’obtenir des suggestions pour améliorer la productivité d’une exploitation sans augmenter les coûts.
Sur l’activité laitière, Land O’Lakes collabore avec près de 1 300 producteurs. Les vaches produisent du lait de façon relativement stable toute l’année, alors que la demande pour certains produits comme le beurre culmine lors des fêtes (Noël notamment), créant un déséquilibre entre volumes produits et ventes, a précisé Teddy Bekele, directeur de la technologie de Land O’Lakes.
« You can’t go to the cows and say, ‘It’s game time, let’s produce as much as we can,' » said Bekele. « They are going to do the same thing they do every day. »
Les outils de prévision aident à repérer les périodes où la demande pour des produits Labellisés Land O’Lakes sera plus forte, ou lorsque l’entreprise devrait rediriger des volumes vers la vente au détail sous d’autres formes (par exemple du lait plutôt que du beurre).
PepsiCo : sélection de nouvelles variétés d’avoine à plus forte teneur en protéines
Au cours des deux dernières années, PepsiCo a utilisé les capacités prédictives des modèles pour développer de nouvelles variétés d’avoine contenant davantage de protéines, a indiqué Ian Puddephat, vice‑président chargé des ingrédients. Cela permet de répondre à la demande croissante des consommateurs pour des produits riches en protéines, notamment sous la marque Quaker Oats.
Avant ces travaux, PepsiCo augmentait parfois la teneur en protéines par l’ajout de lactosérum (whey), un sous‑produit laitier dont l’empreinte environnementale est généralement plus élevée que celle de l’avoine. Le groupe explique qu’un algorithme prédit désormais quelles lignées parentes croiser pour obtenir des variétés nécessitant moins d’eau, moins de surface et moins d’engrais ou de produits phytosanitaires que les générations précédentes.
Enjeux opérationnels et perspectives pour la chaîne alimentaire
Les gains évoqués — réduction des pertes, adaptation fine de la production aux ventes, sélection variétale plus durable — reposent sur une intégration poussée des données tout au long de la chaîne. La variété des acteurs et des capacités techniques, depuis les petites exploitations jusqu’aux grands transformateurs et distributeurs, complique la standardisation des flux d’information.
Les entreprises qui progressent combinent plusieurs leviers : outils de vision et d’analyse, modèles prédictifs pour la demande, et intégration des données distributeur‑producteur. Elles cherchent ainsi à limiter le gaspillage, à mieux répondre aux pointes de demande et à réduire l’empreinte environnementale de certaines pratiques agricoles, sans pour autant modifier les faits opérationnels décrits par les acteurs interrogés.