Dans l’alimentation et les boissons, les décisions ne peuvent plus reposer uniquement sur l’intuition, les tableurs et les réunions interminables. Un dossier de Centric Software montre comment les données, les outils PLM et l’IA peuvent aider les marques à mieux piloter leurs produits, leurs fournisseurs, leurs lancements et leurs performances.
Dans l’agroalimentaire, tout va plus vite : les goûts changent, les prix bougent, les marges se tendent, les normes se multiplient. Résultat : lancer le bon produit, au bon moment, au bon prix et dans le bon canal devient un vrai sport de haut niveau. Avec moins de paillettes qu’un défilé, mais beaucoup plus de tableurs.
Le guide de Centric Software met en avant un enjeu central : transformer les données en décisions concrètes. L’objectif n’est pas seulement de collecter plus d’informations, mais de mieux les utiliser à chaque étape du cycle produit : analyse du marché, décision Go/No-Go, choix fournisseurs, conformité, lancement, allocation des stocks et revue de performance.
Premier enseignement : la donnée doit intervenir dès la création du produit. Les marques peuvent analyser les ventes passées, détecter les tendances, comparer les performances régionales et vérifier si un nouveau concept colle réellement à la stratégie de marque. Cela évite de lancer un produit “parce qu’on le sent bien” — méthode charmante, mais parfois coûteuse.
Deuxième point fort : l’IA peut accélérer les arbitrages. Dans le dossier, Centric met notamment en avant des fonctionnalités capables de rapprocher des formulations existantes, de suggérer des substitutions d’ingrédients ou encore d’automatiser certains contrôles de conformité. Dans un secteur où l’étiquetage, les allergènes, l’origine des ingrédients et les normes évoluent vite, ce n’est pas un détail : c’est un vrai garde-fou opérationnel.
La collaboration fournisseurs est aussi un sujet clé. Prix, délais, qualité, conformité, RSE, capacité à monter en charge : les critères à suivre sont nombreux. Une plateforme centralisée permet de comparer les fournisseurs, suivre les appels d’offres et limiter les décisions dispersées entre mails, fichiers Excel et souvenirs de réunion.
Enfin, le dossier rappelle que le lancement produit ne s’arrête pas à la mise en rayon. Les marques doivent suivre les ventes réelles, ajuster les stocks, éviter les ruptures, limiter les surstocks et réagir rapidement aux signaux du terrain. Autrement dit : la performance doit être pilotée en continu, pas regardée six mois plus tard avec un air navré.
Les recommandations d’IAPratique ✅
- Ne commencez pas par l’outil, commencez par vos décisions.
Listez les décisions critiques : lancer ou non un produit, choisir un fournisseur, modifier une recette, ajuster un stock, retirer une référence. - Nettoyez vos données avant de parler IA.
Une IA branchée sur des données incohérentes produit surtout des réponses très sûres d’elles… et très fausses. - Centralisez les informations produit.
Fiches techniques, ingrédients, emballages, fournisseurs, conformité, visuels, performances : tout doit être accessible depuis une source fiable. - Automatisez les contrôles répétitifs.
Conformité, étiquetage, suivi des jalons, alertes sur les retards : ce sont de bons premiers cas d’usage. - Gardez l’humain dans la boucle.
L’IA peut aider à comparer, prévoir, alerter et recommander. Mais les arbitrages business, qualité, marque et responsabilité restent humains.
Source
Source principale : Centric Software, Des données aux décisions : le guide essentiel pour les décideurs de l’alimentation et des boissons, 2025. Le document indique qu’il est “confidentiel et exclusif” : à vérifier avant publication publique ou citation détaillée.
EN SAVOIR PLUS
Le site de Centric Software, pour comprendre les usages du PLM dans l’agroalimentaire et les outils de pilotage produit par la donnée. Centric présente notamment des cas d’usage autour du développement produit, de la conformité, de l’étiquetage, de la collaboration fournisseurs et de la mise sur le marché.
L’analyse McKinsey sur la valeur du digital et de l’IA dans les biens de grande consommation, qui estime les gains possibles sur la chaîne de valeur CPG lorsque les entreprises structurent vraiment leurs usages data et IA. L’étude McKinsey “The data-driven enterprise of 2025”, utile pour comprendre pourquoi la donnée doit devenir un actif piloté, gouverné et exploitable au quotidien. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025
IA Pratique :
– Sécuriser les données et les LLM : initiatives clés et bonnes pratiques
– Le Concept IA : la Golden Data ou le nerf de la guerre de vos projets IA
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