Sécurité alimentaire : une dynamique qui s’accélère en 2026

Les trois tendances identifiées pour 2026 continueront à développer et orienter les normes en matière de sécurité et de qualité alimentaire ; des normes que bioMérieux est fier de contribuer à établir et à faire progresser.

Les systèmes actuels de sécurité alimentaire se basent sur des milliers de points de données complexes pour alimenter les décisions. Dans notre monde moderne, la traduction de ces données évolue constamment.

La modélisation des risques continuera de gagner en popularité comme méthode avancée pour optimiser l’analyse des données de surveillance environnementale des entreprises et vérifier l’efficacité des contrôles qualité. 

Les principaux avantages incluent une efficacité opérationnelle accrue, une prise de décision basée sur des données, et la capacité à répondre à des questions telles que :

• Quels points d’échantillonnage présentent des taux de positivité élevés ?
• Comment mes tests se comparent-ils à mon plan de test ?
• Où se trouvent les risques récurrents ?
• Pouvons-nous réaffecter les échantillonnages pour réduire le risque sans augmenter le budget ?

Les données peuvent être volumineuses et difficiles à interpréter sans les bons outils pour les comprendre. Comme l’indiquait un article d’août 2025 sur FoodSafety.com : « Débattre de quelles données collecter, comment les organiser et les stocker, et comment prendre des décisions à partir de ces données sont des questions que l’industrie alimentaire se pose depuis un certain temps. »1

Les logiciels et plateformes de surveillance automatisée de la sécurité alimentaire captureront une grande quantité d’informations, et les solutions qui réussiront seront celles qui offriront une facilité d’utilisation et des constats rapides et exploitables.

Les flores responsables de l’altération des aliments constituent un problème connu et répandu à tous les niveaux de la chaîne d’approvisionnement, des producteurs aux distributeurs, en passant par les transformateurs, les logisticiens, les détaillants et les consommateurs.

L’impact négatif des aliments détériorés atteignant les clients est potentiellement énorme : atteinte à la réputation de la marque, pertes financières à court et long terme, et même conséquences juridiques. Au-delà de la simple insatisfaction des clients, ces incidents peuvent éroder la confiance dans les relations de la chaîne d’approvisionnement et exposer les entreprises impliquées à des conséquences durables.

À l’instar des modèles environnementaux complets, des enquêtes plus intelligentes sur les flores d’altérations permettent de passer d’une identification réactive et ponctuelle à un régime proactif et automatisé, collectant de nombreuses données tout au long de la production. Les décisions deviennent fondées sur des preuves et reposent alors sur une compréhension approfondie des vulnérabilités des processus. Les informations sont continues et collectées à partir de points standardisés tout au long du processus de production.

Parce que cela fournit des enseignements plus tôt dans le processus et plus seulement après qu’un problème ait été identifié, les risques peuvent être réduits et les problèmes finalement évités avant qu’ils ne surviennent.

L’opportunité pour des enquêtes plus intelligentes est significative2, et les fabricants peuvent en tirer profit grâce à des cadres d’investigation plus solides, des données plus claires pour la prise de décision et une plus grande confiance dans leurs processus.

L’influence considérable de l’intelligence artificielle dans la sécurité alimentaire est évidente à bien des égards, et elle continuera d’avoir des impacts majeurs au cours de la prochaine décennie.

L’IA est un véritable bouleversement pour la sécurité et le contrôle qualité des aliments grâce à sa capacité à détecter les risques et les défauts plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles. Elle ne se contente pas d’empêcher les produits non conformes ou dangereux d’atteindre les consommateurs, elle réduit également le gaspillage et le risque coûteux de rappels3.

La vitesse de production et de récupération des données est considérablement améliorée avec l’IA. Elle aide l’industrie à passer de mesures réactives à des mesures préventives grâce à l’analytique prédictive, aux inspections assistées par IA, à la détection des pathogènes, au développement et à l’étiquetage des produits alimentaires, ainsi qu’à l’efficacité opérationnelle et à la conformité réglementaire4.

Un exemple révolutionnaire : l’utilisation de l’IA pour analyser les avis de restaurants afin de détecter des mentions indiquant des maladies d’origine alimentaire. Les premiers résultats montrent que l’IA peut aider à identifier la cause exacte d’une maladie à partir de regroupements d’avis, informant ainsi les autorités sur des épidémies qui auraient pu passer inaperçues sans cette collecte de données non traditionnelle4.

Pour maintenir une conformité stricte avec les réglementations, les entreprises déploient également l’IA pour améliorer la traçabilité de la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, la combinaison de l’IA et de la blockchain émerge comme une approche puissante pour la traçabilité « de la ferme à la fourchette ». Les données sont partagées de manière sécurisée via la blockchain, et la technologie est complétée par des algorithmes IA qui offrent une traçabilité robuste et vérifiable. Cette méthode a déjà fait ses preuves dans l’industrie textile, aidant toutes les parties à retracer leur réseau d’approvisionnement et à créer une chaîne transparente et durable4.

Alors que le rythme de la sécurité alimentaire continue de s’accélérer, bioMérieux s’efforce d’innover. Ces trois tendances en matière de sécurité alimentaire promettent d’être des domaines à surveiller, alors que nous continuons à être un partenaire de confiance pour une industrie en constante évolution.

1. Food Safety Magazine. Big Data, AI, and the Coming Philosophical Challenges with Food Safety. https://www.food-safety.com/articles/10637-big-data-ai-and-the-coming-philosophical-challenges-with-food-safety
2. Nature Reviews Microbiology. Microbial spoilage and food safety risk factors. https://www.nature.com/articles/s41579-024-01037-x
3. Food & Drink Network. AI Transforming Food & Beverage: 2025 Trends and 2026 Outlook. https://foodanddrinknetwork.co.uk/latest-news/news-appointments/ai-transforming-food-beverage-2025-trends-and-2026-outlook
4. Trends in Food Science & Technology. Applications of artificial intelligence in food safety and quality. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924224425004145