IA dans l’agroalimentaire, pourquoi faire ?

Petit recap’ avant d’aller plus loin : une intelligence artificielle est un outil utilisé par les ordinateurs – un programme, une machine… – capable de réaliser des tâches qui nécessitent des facultés intellectuelles humaines. Par exemple, quand vous demandez à Wikipédia l’histoire de France, vous allez lire une fiche longue et complète. Mais à ChatGPT, l’IA la plus populaire du moment, vous pouvez poser cette question problématisée : « Quelles sont les épisodes les plus marquants de l’histoire de France au XXe siècle ? ». Ainsi, ces formidables capacités des intelligences artificielles (il y en a beaucoup, et certaines très spécialisées) donnent l’impression qu’elles pensent comme un humain et qu’elles sont capables de prendre des décisions. Certains penseurs la considèrent comme une révolution plus importante que le smartphone, d’autres que la machine à vapeur à l’origine de la Révolution industrielle au XIXe siècle.

L’IA intervient depuis l’agriculture…

Rassurez-vous, les IA ne sont pas destinées à remplacer les postes existants, mais à assister efficacement les professionnels, à augmenter leurs capacités, à leur faire gagner du temps… Dans l’agroalimentaire, elles sont utilisées principalement à trois niveaux : l’agriculture, la chaine logistique et le produit final.
En agriculture, l’intelligence artificielle traite les données que lui fournissent les agriculteurs (météorologiques, état des sols…) et donne des prévisions de rendement de culture en fonction de celles-ci. L’exploitant peut ainsi planifier plus précisément ses récoltes, adapter les arrosages ou les intrants (engrais…), et ainsi mieux gérer ses stocks.
Autre exemple : une IA entraînée à reconnaître des signes de maladies (insectes, champignons…) sur les cultures, peut analyser un grand nombre d’images, et de ses conclusions peut découler une intervention du professionnel. Les données utilisées par l’IA proviennent de nombreux outils sur le terrain, comme les capteurs (hygrométrie, chimie des sols), les images satellites ou de drones. À noter que ces IA sont développées par de nouveaux métiers, comme les prompt engineers (ingénieur de requête), et proposés par des experts en IA.

… jusqu’au produit final…

Vous l’aurez compris, l’IA se nourrit de data (données). Sa valeur ajoutée tient au fait qu’elle est capable d’en traiter une très grande quantité et de donner des conclusions en un temps record. Peu surprenant alors que l’IA se retrouve utilisée à l’autre bout de la chaîne de l’agroalimentaire, un secteur très vaste qui comprend tous les produits transformés pour l’alimentation humaine et animale.

Par exemple, une IA peut détecter des défauts de qualité d’un produit (contaminants, emballages défectueux…) de façon automatisée. Une autre peut analyser en temps réel les achats des consommateurs, et détecter leurs préférences sur les réseaux sociaux afin de permettre aux entreprises de lancer des campagnes marketing plus efficaces, ou encore de développer plus rapidement de nouveaux produits adaptés à leurs goûts.

Derrière ces IA, il y a des professionnels dans le marketing, la communication, le contrôle qualité, la Recherche & Développement, etc., qui les utilisent et qui sont formés à leurs usages. En effet, de nombreux postes sont et seront en contact avec cette technologie, et pas seulement les prompt engineers (ingénieur de requête) et les data scientists !

… sans oublier la logistique

Transporter les produits, gérer les stocks, sécuriser les approvisionnements en matières premières… Ces fondamentaux de la chaîne logistique, l’agroalimentaire les partage avec les autres secteurs industriels, et les IA ont là aussi un rôle majeur à jouer. Car de nombreux produits frais – fruits, légumes… – sont fragiles et vite périssables si les conditions de transport, mais aussi de stockage, ne sont pas appropriées. Grâce aux capteurs et technologies qui assurent déjà ce contrôle assidu, le gaspillage des denrées est limité, et les IA améliorent le traitement des données issues de ces outils, et facilitent la prise de décision.