Avec un taux de croissance annuel composé de 28,64% prévu entre 2018 et 2023 selon Mordor Intelligence, il est possible d'affirmer que l'intelligence artificielle affectera fortement le secteur des produits alimentaires et des boissons dans les années à venir. Sa prévalence peut s'expliquer par le fait que l'IA a un impact important sur deux domaines importants de l'industrie: la sécurité alimentaire et l'assurance de la qualité. Avec cette technologie, le machine learning est amélioré pour les ordinateurs avec une analyse de données constante, augmentant le degré de précision et l'efficacité des tâches qui seraient autrement accomplies par des humains.
Voici trois applications du machine learning dans l'industrie:
Surveillance efficace et efficiente en temps réel
Parmi les différentes techniques de surveillance, les capteurs intelligents permettent l’enregistrement des données et l’identification des domaines d’amélioration. Ils peuvent également contribuer à la prise de décisions critiques en matière de sécurité sanitaire des aliments et allant au-delà de leurs capacités de surveillance de la température, de l’humidité, de la pression et du temps. Les autres méthodes de surveillance utilisées sont la spectroscopie, les lasers, les rayons X et les caméras qui analysent les caractéristiques intrinsèques et extrinsèques de la production. Cela représente un énorme progrès par rapport aux systèmes de tri classiques. La procédure élaborée à partir de la séparation a été programmée de manière acceptable des produits rejetés en produits de tri en fonction de leur utilisation optimisée, en utilisant une prise de décision intuitive basée sur le meilleur rendement.
Traçabilité accrue
Pour exécuter correctement des interventions stratégiques de sécurité en cas de rappel, une grande quantité de données doit être collectée, interprétée et validée et les résultats doivent être partagés dans un minimum de temps. Grâce aux systèmes d'IA, les données historiques peuvent être comparées et utilisées pour prédire des événements potentiels sur plusieurs chronologies de différentes régions.
Amazon peut identifier un problème de sécurité alimentaire avant que le fabricant n’émette un rappel avec son système de traitement en langage naturel, qui surveille en permanence les commentaires des clients en analysant de nombreux courriels, appels téléphoniques, messages instantanés et plates-formes de médias sociaux.
Hygiène améliorée
L’assainissement automatisé s'accompagne de systèmes de nettoyage en place (Clean-in-Place), programmés pour nettoyer les équipements par cycles de temps. En limitant les interactions humaines avec un système autonettoyant, les risques de contamination croisée par des bactéries d'origine alimentaire sont considérablement réduits. L'Université de Nottingham collabore avec les experts en CIP, Martec of Whitwell, pour un projet de recherche pour un CIP auto-optimisé (Self-Optimizing CIP). Ce dernier serait mis en place de manière à ajuster les programmes de nettoyage en fonction de l'utilisation opérationnelle.
Accepter le changement et investir dans des initiatives d'amélioration continue seront essentiels pour les fabricants de produits alimentaires qui souhaitent rester à l'avant-garde. Le chercheur réputé d'intelligence artificielle Eliezer Yudkowsky a déclaré ce qui suit: "De loin, le plus grand danger de l'intelligence artificielle est que les gens concluent trop tôt qu'ils la comprennent."
Source: https://www.foodqualityandsafety.com/article/artificial-intelligence-a-real-opportunity-in-food-industry/
