L’intelligence artificielle dans l’industrie alimentaire : six domaines d’application

Malgré l’ère d’avancées technologiques majeures que nous vivons, l’industrie alimentaire a la réputation d’être en retard sur l’adoption technologique. Mais avec l’émergence de jeunes pousses disruptives axées sur l’Internet industriel des objets (IIoT), le SaaS et l’intelligence artificielle (IA), nous commençons à voir des virages majeurs qui accélèrent les taux d’adoption.

Un article publié dans Food Industry Executive met en lumière six façons dont l’IA impacte ou impactera l’industrie alimentaire :

• Tri des aliments

Le tri des produits frais reçus est l’une des tâches les plus laborieuses pour les fabricants alimentaires. Avec l’IA et le machine learning via caméras et capteurs proche infrarouge, par exemple, on peut voir les aliments du point de vue du consommateur et les trier en conséquence. Gains de temps, meilleur rendement, réduction du gaspillage et qualité accrue à la clé.

• Gestion de la chaîne d’approvisionnement

Gérer précisément la chaîne d’approvisionnement est un défi majeur. L’IA permet une surveillance sécurité continue, des tests produits, une prévision de prix et d’inventaire plus précise, ainsi que la traçabilité de la ferme au consommateur.

• Respect des procédures d’hygiène

Hygiène et sécurité sont essentielles. Les solutions IA peuvent désormais utiliser la reconnaissance faciale et la reconnaissance d’objets pour vérifier si les employés portent leur équipement conformément aux lois sur la sécurité alimentaire.

• Développement de nouveaux produits

Avec les données collectées via machine learning et algorithmes prédictifs, la technologie modélise les comportements et préférences consommateurs, permettant de prédire les réponses à de nouveaux goûts. Une segmentation poussée permet d’adapter les nouveaux produits aux différents segments cibles.

• Nettoyage des équipements

Le nettoyage des équipements consomme beaucoup de temps et de ressources. Des chercheurs de l’Université de Nottingham travaillent sur un système qui réduit le temps et les ressources de nettoyage via sondage ultrasonique et imagerie optique fluorescente pour mesurer les résidus alimentaires et débris microbiens.

• Qualité des aliments cultivés

L’IA appuie les agriculteurs en utilisant les données pour concocter la formule optimale de cultures via la surveillance de variables : lumière, chaleur, salinité, niveaux d’eau, etc. Elle aide aussi à la détection de maladies et nuisibles, à l’amélioration des sols, etc.

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