Objectifs du cours
- repérer les usages IA à forte valeur.
- inventorier et gouverner les données utiles.
- dérouler un cas d’usage de bout en bout.
- concevoir un premier agent sûr.
- identifier et traiter les risques.
- planifier un déploiement réaliste.
Pour qui : toute personne qui travaille, se forme ou entreprend dans l’agrifoodtech — dirigeants de PME, salariés en transition, étudiants, candidats à une reconversion. Prérequis : aucun ; le panorama est conseillé en premier.
IA : les modules
Module 1 — Où l’IA change l’agrifoodtech
Objectif : repérer les usages IA à forte valeur.
Les usages qui comptent
L’IA n’est utile que si elle raccourcit un processus, améliore une décision ou crée un service impossible auparavant. Dans l’agrifoodtech, les usages prioritaires :
- Contrôle qualité automatisé — Détection de défauts par caméra sur les lignes.
- Prévision de la demande — Planification de la production et des achats.
- Maintenance prédictive — Anticipation des pannes d’équipements.
- Formulation assistée — Propositions de recettes selon coûts, nutrition et contraintes.
- Analyse des réclamations — Repérage de signaux de qualité dans les retours clients.
Module 2 — Les données : le carburant
Objectif : inventorier et gouverner les données utiles.
Quelles données, quelle gouvernance
Chaque usage repose sur des données précises : Traçabilité amont-aval, Rappel de produit, Taux de rendement synthétique, Plan de maîtrise sanitaire, Chaîne du froid sont des notions à cadrer. Questions à poser : qui produit la donnée, où est-elle stockée, est-elle de qualité, a-t-on le droit de l’utiliser, combien de temps la garde-t-on ?
Une gouvernance simple : un responsable par jeu de données, un dictionnaire, des règles d’accès, une mesure de qualité, une revue trimestrielle.
Module 3 — Cas d’usage détaillés
Objectif : dérouler un cas d’usage de bout en bout.
Contrôle qualité automatisé
Détection de défauts par caméra sur les lignes.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Prévision de la demande
Planification de la production et des achats.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Maintenance prédictive
Anticipation des pannes d’équipements.
Méthode : cadrer le problème et la mesure de succès ; réunir et nettoyer les données ; choisir entre règles, modèle prêt à l’emploi (assistant, API) ou modèle spécifique ; intégrer dans l’outil du quotidien ; mesurer et superviser.
Module 4 — Agents IA et automatisation
Objectif : concevoir un premier agent sûr.
De l’assistant à l’agent
Un assistant répond ; un agent exécute une suite d’actions (lire, décider, écrire dans un outil, relancer) sous supervision. Dans l’agrifoodtech, les agents s’appliquent d’abord aux tâches répétitives à règles claires : contrôle qualité automatisé, suivi des indicateurs, préparation de documents.
Règles d’or : périmètre limité, droits minimaux, journal des actions, validation humaine sur les décisions sensibles. Cours DIGIT (9 €) : Agents IA et automatisation, Écrire des prompts efficaces, IA pour analyser ses données.
Module 5 — Risques, biais et obligations
Objectif : identifier et traiter les risques.
L’IA responsable
Biais des données, hallucinations, fuite de données confidentielles, dépendance à un fournisseur, coût énergétique, décisions inexplicables. Réponses : tests, supervision humaine, journalisation, information des personnes, choix de fournisseurs européens ou de modèles ouverts quand c’est pertinent, sobriété. Le cadre : réglementation et conformité de l’agrifoodtech.
Module 6 — Feuille de route IA en 90 jours
Objectif : planifier un déploiement réaliste.
Passer du pilote à l’usage
- Semaine 1-2 : inventaire des processus, choix de deux cas d’usage à forte valeur et faible risque.
- Semaine 3-6 : pilote avec des outils prêts à l’emploi, mesure avant/après.
- Semaine 7-10 : intégration dans les outils, formation des équipes, politique IA.
- Semaine 11-13 : bilan chiffré, décision d’extension, agenda de la vague suivante.
Commencez par notre diagnostic IA gratuit.
Cadrer un cas d’usage IA dans l’agrifoodtech
- Choisissez un processus répétitif et mesurez-le aujourd’hui (temps, erreurs, coût).
- Décrivez l’usage IA cible, les données nécessaires et leur base légale.
- Choisissez l’approche (règles, assistant, agent, modèle spécifique) et l’outil.
- Définissez la supervision humaine et l’indicateur de succès.
Livrable attendu : une fiche de cadrage d’une page prête pour un pilote.
Quiz : vérifiez ce que vous avez retenu
Répondez mentalement, puis dépliez la réponse. Six questions, sans note ni classement : l’objectif est d’ancrer les notions.
1. Décrivez l’usage IA « Contrôle qualité automatisé ».
2. Décrivez l’usage IA « Prévision de la demande ».
3. Décrivez l’usage IA « Maintenance prédictive ».
4. Quelle différence entre assistant et agent ?
5. Citez trois risques de l’IA et une réponse à chacun.
6. Quelles sont les cinq questions de la gouvernance des données ?
Aller plus loin avec NEODIGITA
Ouverture prochaine (liste d’attente) : Bachelor de Spécialité Supply chain digitale & Achats, Mastère Supply chain, Achats & Opérations digitales, Bachelor de Spécialité Data & Business Intelligence — diplômes d’établissement, hors RNCP, hors CPF, 100 % en ligne. Cours DIGIT (9 €, e-learning immédiat) : Excel avancé : TCD et formules, Power BI : premiers tableaux de bord, Gestion de projet : bases et outils. Les huit cours ouverts de ce hub sont gratuits et accessibles sans inscription ; ils ne délivrent pas de certification.
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Questions fréquentes
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Cours ouvert publié par NEODIGITA (Groupe École de Commerce de Lyon), sous la direction pédagogique de Prométhée. Contenu pédagogique général : il ne constitue ni un conseil juridique, ni un conseil financier. Édition du 12 septembre 2026.