Financer l’IA et la caractérisation chimique des aliments par foodomics

Identifiant officiel

HORIZON-CL6-2027-02-FARM2FORK-08

Titre officiel

AI-powered foodome characterization

Appel et calendrier

Call 02 — single stage 2027. Ouverture prévue : 20 avril 2027. Clôture publiée : 23 septembre 2027 à 17 h, heure de Bruxelles à confirmer dans Funding & Tenders. Au 21 octobre 2026 : appel futur, non ouvert.

Budget et action

7,8 M€ au total ; HORIZON Innovation Actions (IA). Action : HORIZON Innovation Actions (IA).

À quoi sert ce financement ?

Ce topic vise à développer un outil d’intelligence artificielle capable d’accélérer l’analyse des données foodomics et d’améliorer l’identification, la caractérisation structurale et la quantification des substances présentes dans les aliments. Le « foodome » désigne l’ensemble des composés détectables dans un échantillon alimentaire à un moment donné : molécules endogènes issues du métabolisme, mais aussi substances provenant de la production, de la transformation, de la manutention ou de l’emballage, y compris des contaminants. Les bases classiques ne couvrent qu’une fraction de cette diversité. Le projet doit aller au-delà d’un tableau de bord IA : il faut valider les algorithmes sur des données expérimentales complexes, gérer l’incertitude, rendre les données accessibles et renforcer les synergies entre recherche, infrastructures et industrie.

Activités et périmètre attendus

Les propositions doivent développer et tester des algorithmes validés capables d’interpréter et d’annoter des données foodomics à haut débit, par exemple issues de spectrométrie de masse non ciblée ou de résonance magnétique nucléaire. L’IA doit pouvoir inférer la présence ou la concentration de composés à partir de données incomplètes, en mobilisant notamment les relations phylogénétiques entre espèces ou d’autres informations pertinentes. Les résultats doivent contribuer à identifier les méthodes analytiques nécessaires et à repérer des dangers potentiels pour la sécurité alimentaire par similarité avec des composés connus. Le topic demande aussi un réseau européen de recherche et d’innovation sur l’exposome alimentaire entre États membres et pays associés, afin de soutenir standardisation, valorisation et diffusion. La participation de l’industrie est attendue ; la collaboration internationale est encouragée. Le projet doit partir autour du TRL 5 et viser le TRL 7 en fin d’action.

Candidats et consortium pertinents

Laboratoires de foodomics et chimie analytique, plateformes de spectrométrie de masse et RMN, infrastructures de recherche, équipes d’IA et d’apprentissage automatique, bases de données chimiques, organismes de sécurité alimentaire, industriels de l’agroalimentaire, start-ups et PME spécialisées en logiciels analytiques et partenaires de standardisation.

Preuves à réunir avant candidature

Inventaire des jeux de données et droits d’usage ; données de spectrométrie/RMN et métadonnées ; protocole de validation indépendante ; métriques de précision, rappel, calibration et incertitude ; méthode de comparaison avec standards analytiques ; capacité à traiter données manquantes ; protocole d’alerte sur composés inconnus ou potentiellement dangereux ; architecture et gouvernance des bases ; engagement d’infrastructures, d’industriels et d’autorités ; feuille de route TRL 5 à 7 ; stratégie de diffusion et d’interopérabilité.

Résultats attendus à rendre vérifiables

Algorithmes validés pour l’annotation et l’interprétation de données foodomics ; amélioration mesurable de l’identification et de la quantification des composés ; protocoles de validation et métadonnées interopérables ; réseau européen reliant laboratoires, infrastructures et industrie ; démonstration d’utilité sur des échantillons alimentaires pertinents et plan de mise à disposition de l’outil.

Questions à poser au porteur

Quelles matrices alimentaires et méthodes analytiques seront couvertes ? Quels composés connus serviront de référence et comment traiter les inconnus ? Comment l’algorithme sera-t-il évalué hors de ses données d’entraînement ? Comment seront exprimées l’incertitude et les limites d’inférence ? Qui utilisera l’outil au terme du projet ? Quelle procédure transforme un signal IA en analyse de confirmation ou en alerte sécurité ?

Repère sur la nature de l’action

Action IA (Innovation Action) : l’IA doit être intégrée à une solution foodomics testée et validée auprès d’utilisateurs, pas seulement publiée comme algorithme expérimental. Les 7,8 M€ sont l’enveloppe totale du topic. Prévoir validation analytique indépendante, reproductibilité et gestion de l’incertitude ; vérifier les conditions détaillées dans Funding & Tenders.

Sources officielles

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