Un webinar au cœur des enjeux data et IA de l’agroalimentaire
Le webinar Perspectives de l’IA, organisé le 9 décembre 2025, s’inscrit dans un contexte de transformation accélérée des industries agroalimentaires face aux enjeux de compétitivité, de qualité et de résilience industrielle. Co-organisé par Minalogic et VEGEPOLYS VALLEY, cet événement avait pour objectif d’apporter un éclairage concret et opérationnel sur les usages actuels et futurs de l’IA dans l’industrie, au-delà des effets d’annonce.
Les échanges ont mis en évidence un point structurant : la donnée constitue le prérequis fondamental à toute stratégie d’intégration IA performante dans l’agroalimentaire. Sans gouvernance data, sans maîtrise du traitement des données et sans cohérence entre les processus métiers, l’intelligence artificielle reste difficilement exploitable à l’échelle industrielle.
Traitement des données : un enjeu clé pour l’IA en agroalimentaire
Lors de ce webinar, Olivier Wilmes, responsable commercial DATA chez 4CAD Group, est intervenu pour partager une vision terrain de l’IA appliquée à l’agroalimentaire. Son intervention a mis en lumière les conditions réelles de succès des projets data et IA, en s’appuyant sur des retours d’expérience industriels.
Pourquoi la donnée est le capital stratégique des industries agroalimentaires
Le secteur agroalimentaire présente des spécificités fortes : grande variabilité des matières premières, exigences réglementaires élevées, contraintes de traçabilité, marges sous pression et impératifs de continuité de production. Dans ce contexte, les entreprises disposent de volumes importants de données structurées issues de systèmes hétérogènes, souvent sous-exploitées.
Les principales difficultés résident dans la dispersion des données, le manque de datamanagement, l’absence de référentiels communs et des problématiques récurrentes d’intégrité des données. Sans une gouvernance data claire, alignée sur les besoins métiers, il devient impossible de fiabiliser les analyses et d’industrialiser des cas d’usage d’IA.
Replay – Cas concrets d’IA dans l’industrie agroalimentaire
Collecter, traiter et uniformiser les données industrielles
La mise en œuvre d’une stratégie data efficace repose sur des méthodes et des outils capables de collecter, structurer et contextualiser les données industrielles. Les données IoT issues des équipements de production, les données MES, qualité, maintenance ou énergie doivent être consolidées au sein d’une architecture cohérente.
Cette étape de traitement des données implique des règles de qualité, de normalisation et de traçabilité, ainsi que l’utilisation d’un outil d’analyse des données capable de croiser les informations en temps réel ou en différé. L’objectif n’est pas uniquement technique : il s’agit de rendre la donnée exploitable par les équipes métiers et de créer un socle fiable pour l’intégration de l'IA.
Étude de cas agroalimentaire : répondre aux défis de la filière
Un cas client concret dans le secteur de la pâtisserie industrielle illustre ces enjeux. L’entreprise faisait face à des problématiques de variabilité de qualité de la production, de pertes matières et de manque de visibilité sur les causes de non-performance. Les données existaient, mais restaient cloisonnées et peu exploitables.
L’accompagnement de 4CAD Group a consisté à collecter les flux de données issues des machines et du système ERP pour fiabiliser leur intégrité via une Data Platform. Ce socle data a ensuite permis de déployer des briques d’intelligence artificielle agentique, capables d’analyser les situations, de proposer des actions correctives et d’assister les équipes dans la prise de décision.
Les bénéfices observés sont concrets : amélioration de la performance industrielle, réduction des pertes, meilleure anticipation des dérives et montée en maturité des équipes sur les usages data et IA.
La Data Platform de 4CAD : un socle data au service D'UNE ia POUR LES industriels
4CAD Data Platform est conçue pour répondre aux enjeux spécifiques des industriels en matière de gouvernance data, de valorisation des données et de préparation aux usages avancés de l'IA. Elle permet de structurer, sécuriser et exploiter les données industrielles à grande échelle, tout en s’intégrant aux systèmes existants.
Pensée comme un socle transverse et évolutif, la plateforme accompagne durablement les stratégies de transformation data et IA des sites industriels. Pour aller plus loin et comprendre comment cette approche peut s’appliquer à vos enjeux métiers, découvrez la page dédiée 4CAD Data Platform.
