Anticiper ses achats, réduire les pertes ou améliorer la qualité : l’intelligence artificielle ouvre de nombreuses possibilités aux entreprises agroalimentaires. L’expérience de Food N’Joy montre comment une démarche centrée sur un besoin précis peut se traduire en décisions concrètes. Elle rappelle aussi l’importance des données et de l’implication des équipes.
Historiques d’achats, commandes, stocks, contrôles qualité, paramètres de production… Les entreprises agroalimentaires disposent déjà de nombreuses données. Pourtant, celles-ci restent parfois dispersées entre documents papier, fichiers Excel et logiciels qui communiquent peu entre eux.
Les rendre accessibles et exploitables constitue une première étape pour mieux comprendre son activité. L’IA peut ensuite aider à anticiper certaines évolutions, à détecter des anomalies ou à explorer différents scénarios. Mais par où commencer ?
Identifier la décision que l’on souhaite améliorer
Dans le Podcast Wagralim consacré à la transformation digitale et à l’IA, Olivier Cuvelier, de delaware, souligne que le point de départ dépend de la maturité et des ambitions de chaque entreprise.
Pour certaines, la priorité consiste à numériser des documents et à disposer d’indicateurs fiables. Pour d’autres, il s’agit de connecter des outils existants ou d’exploiter des historiques pour développer une application prédictive.
La première étape consiste donc à définir un objectif précis : préparer plus rapidement une analyse, anticiper un besoin en matières premières ou détecter un écart de production. Cet objectif permet de délimiter le projet et d’évaluer l’utilité de la solution.
Food N’Joy : apporter une dimension prospective aux achats
Chez Food N’Joy, le besoin portait sur les décisions de contractualisation des approvisionnements. L’entreprise souhaitait s’appuyer sur des éléments tangibles et prédictifs concernant l’évolution des matières premières agricoles.
Dans le cadre de Food RADARS, un accompagnement réalisé avec delaware a permis de mettre en place un modèle prédictif sur l’évolution de leurs cours.
Le cacao en constitue un exemple concret. Le modèle a fourni des perspectives d’évolution des coûts du cacao à plusieurs horizons, jusqu’à 24 mois. Une limite est clairement identifiée : la fiabilité des prévisions diminue à mesure que l’horizon temporel s’éloigne.
" Cet éclairage a permis à l’entreprise de couvrir une partie de ses besoins en matières premières à des cours jugés nettement favorables pour les douze mois suivants "
" Le modèle aide ainsi l’équipe à préparer ses engagements d’achat avec davantage d’anticipation "
" Il permet aussi de tenir compte de l’incertitude des prévisions "
Préparer les données et associer les équipes
L’expérience de Food N’Joy montre que le travail commence avant l’utilisation du modèle. Les équipes ont été associées en amont pour identifier leurs besoins réels. Des principes de gouvernance et d’utilisation des données ont également été définis, puis les collaborateurs ont été formés à la mise à jour régulière du modèle.
Ces étapes répondent à des questions essentielles : quelles informations utiliser ? Sont-elles suffisamment fiables ? Qui peut y accéder ? Qui veille à leur mise à jour ?
Selon le projet, cette préparation peut nécessiter d’harmoniser des références, de vérifier les unités ou de rapprocher des informations issues de plusieurs systèmes. L’objectif est de disposer de données cohérentes avec le problème à résoudre.
La connaissance du métier reste indispensable pour interpréter les analyses et apprécier leur pertinence dans la réalité de l’entreprise.
Des applications au-delà des achats
Les usages évoqués dans le Podcast Wagralim concernent également les lignes de production. L’analyse des données d’équipements peut aider à anticiper certaines défaillances et à mieux planifier les interventions. Le suivi des paramètres de fabrication peut contribuer à détecter plus tôt des écarts et à limiter les transformations inutiles de produits défectueux.
D’autres applications portent sur l’inspection d’étiquettes, la prévision de la demande ou l’analyse de caractéristiques des produits. Dans chaque cas, la valeur repose sur le lien entre une information produite et une action possible pour les équipes.
Ces démarches peuvent aussi contribuer aux objectifs environnementaux de l’entreprise : repérer plus tôt des pertes ou encore mieux comprendre certaines consommations ouvre des pistes d’amélioration à évaluer sur le terrain.
Engager une première démarche
L’expérience de Food N’Joy donne plusieurs repères : partir d’un besoin métier précis, préparer les données, associer les utilisateurs et accompagner leur prise en main. Elle montre aussi l’intérêt de regarder les bénéfices dans les décisions et les pratiques quotidiennes.
Le conseil d’Arnaud Bonnel aux entreprises qui souhaitent se lancer est direct : « Commencez dès que possible. »
Un premier pas peut consister à identifier une décision que l’on souhaite mieux éclairer, puis à examiner les données et les compétences nécessaires. Cette démarche permet de construire progressivement une utilisation de l’IA adaptée aux priorités de l’entreprise.
Vous souhaitez explorer le potentiel de vos données et de l’IA ? Contactez Annick Bosseloir à l’adresse mail suivante : annick.bosseloir@wagralim.be pour échanger sur vos besoins et les possibilités d’accompagnement.
Vous souhaitez vous inspirer davantage ? Nous vous invitons à (ré)écouter le podcast sur la digitalisation et l’IA à votre convenance: ICI
Sources
Témoignage d’Arnaud Bonnel, CEO de Food N’Joy, recueilli en octobre 2026.
Podcast Wagralim consacré à la transformation digitale et à l’intelligence artificielle, avec Olivier Cuvelier et Christophe Nicolle.
AI PathFinder — Gids, Flanders’ FOOD, 2025.