Application de l'intelligence artificielle dans l'industrie agroalimentaire

Le besoin d’IA dans l’industrie alimentaire

En plus d’offrir des opportunités pour résoudre des défis industriels complexes, l’IA modifie également le paysage commercial global. Les entreprises réagissent aux tendances de consommation et mettent leurs produits sur le marché plus rapidement que jamais et les consommateurs commencent à s’y attendre. Pour suivre les tendances et réussir dans les stratégies de mise sur le marché, l’innovation produit doit être plus rapide que jamais.

*Investissements dans l’IA de 2000 à 2023*

Traditionnellement, le cycle de développement de nouveaux produits des entreprises agroalimentaires, depuis leur conception jusqu'à leur mise en rayon, est entaché d'informations limitées et de données fragmentées. Cette complexité résulte de différents aspects du cycle de processus, notamment le marketing, la recherche et le développement (R&D) et les ventes. Ces défis conduisent à une prise de décision lente et à de longs cycles d’innovation.

Il n’est donc pas surprenant qu’environ 80 % des lancements de produits alimentaires échouent, en grande partie en raison du manque d’acceptation des consommateurs. L’IA contribue à relever efficacement ces défis en réduisant le besoin de tests approfondis et en favorisant la collaboration interdépartementale à l’aide de puissants réseaux de données. Il peut rationaliser l’ensemble du processus en optimisant les formulations de produits, les paramètres de processus et en analysant les tendances du marché.

« L’agenda numérique dans son ensemble est pertinent et passionnant car, s’il est bien mené, il peut réellement accélérer les choses », a déclaré Miriam Überall, ancienne directrice R&D chez Kraft Heinz et Unilever. Évitez les nombreux essais et erreurs qu'une organisation de R&D traditionnelle commet et bénéficiez d'une prévisibilité plus rapide.

Le rôle de l’IA dans le cycle d’innovation de l’industrie alimentaire

Améliorer la compréhension des consommateurs et générer des idées . L’IA remodèle le processus de développement de nouveaux produits en s’appuyant sur une approche multidimensionnelle basée sur les données.

Premièrement, l’IA interprète les tendances en temps réel provenant de sources externes, recueillant des informations sur les opinions et les sentiments des consommateurs. Cela comprend l’analyse des médias sociaux, le suivi des mots clés, l’utilisation de chatbots pour les enquêtes et l’analyse d’images.

Deuxièmement, l’IA s’étend également aux capteurs de l’Internet des objets (IoT), qui collectent des données sur les choix de produits et les préférences culinaires des consommateurs. En outre, effectuez des analyses, exploitez les données de ventes historiques et les tendances du marché pour prévoir avec précision les besoins et les préférences des consommateurs, optimiser le calendrier de lancement de nouveaux produits et vous adapter aux changements du marché.

*TasteGPT est un programme d'IA à usage général de Tastewise conçu pour aider les utilisateurs à obtenir des informations personnalisées plus rapidement que jamais.*

La startup Tastewise est un excellent exemple d’utilisation de l’IA pour inspirer le développement de nouveaux produits. L'entreprise a développé un logiciel qui collecte d'énormes quantités de données provenant de diverses sources (réseaux sociaux, avis, menus, recettes…) pour connaître les tendances alimentaires émergentes et les goûts des consommateurs.

Ce logiciel est un outil précieux pour les entreprises agroalimentaires car il permet de créer des produits désirés et préférés par les consommateurs.

Découvrez de nouveaux ingrédients alimentaires . Dans le cycle de développement de nouveaux produits, l’IA peut également accélérer la découverte de nouveaux ingrédients alimentaires, améliorant ainsi le criblage et la caractérisation des ingrédients. Des startups du monde entier recherchent et développent un algorithme efficace pour soutenir le processus de découverte alimentaire. Ginkgo Bioworks et Arzeda, par exemple, utilisent une combinaison de conception informatique et d’IA pour créer de nouvelles protéines et enzymes. Pendant ce temps, Amai Proteins utilise l’IA pour concevoir de nouvelles protéines optimisées qui produisent différentes caractéristiques et saveurs.

Recherche, développement et optimisation . L’IA joue un rôle central dans la prédiction et l’amélioration des attributs de divers produits alimentaires. Il suggère des ratios d'ingrédients correspondant aux profils de saveur et propose des alternatives plus saines tout en conservant la saveur.

De plus, l’IA prend en charge l’évaluation de la texture des produits alimentaires, garantissant que les propriétés du produit répondent aux attentes. Sur le plan nutritionnel, l’IA optimise les recettes pour atteindre des objectifs précis, qu’il s’agisse de réduire la teneur en sucre ou d’augmenter les niveaux de protéines, tout en prédisant la composition nutritionnelle pour correspondre aux exigences d’étiquetage.

Récemment, les entreprises agroalimentaires ont adopté l’IA dans leur cycle de R&D, réduisant ainsi le temps de développement et de traitement des produits de plusieurs mois à quelques jours seulement. Unilever a utilisé l’IA pour créer des produits à faible teneur en sel, accélérant ainsi le processus d’analyse des saveurs de plusieurs mois à quelques jours. Kraft Heinz a testé des algorithmes d’IA pour optimiser les coûts, les niveaux de sucre et de sel, obtenant des résultats remarquables. L’analyse descriptive quantitative a atteint une précision allant jusqu’à 94 % dans la reproduction du produit tomate original.

Optimiser la productivité et les coûts . Après avoir développé des produits alimentaires à l’échelle du laboratoire, les entreprises alimentaires sont confrontées au défi d’organiser les machines et les lignes de production pour une production à grande échelle tout en garantissant la compétitivité et la qualité des produits à l’échelle du laboratoire. L’IA fournit des solutions en analysant les données pour déterminer les conditions optimales pour faire évoluer la production.

Des startups pionnières comme Animal Alternative Technologies et Umami Bioworks ouvrent la voie dans ce domaine, en développant une propriété intellectuelle et une technologie évolutives en exploitant la science des données. Une autre startup notable dans ce domaine est Eternal, qui applique l’IA et la robotique pour automatiser les tests, l’analyse et l’optimisation de la fermentation de la biomasse. Ces avancées profitent également aux grands fabricants qui recherchent une voie viable et durable vers la production de protéines alternatives à grande échelle.

Les défis de l’application de l’IA dans l’industrie alimentaire

L’application de l’IA dans l’industrie alimentaire offre de nombreux avantages, notamment la rentabilité, la rapidité, la personnalisation, les capacités prédictives et les informations tirées des données. Cependant, ce processus est également confronté à certains défis.

Données historiques limitées : un domaine émergent comme la technologie alimentaire manque de données historiques pour alimenter l'algorithme, ce qui rend plus difficile la génération de résultats significatifs. Si elles sont disponibles, elles se trouvent souvent dans une variété de formats de données non structurés et disparates. Il est donc nécessaire de développer des outils permettant de rendre les données d’entrée pertinentes plus reconnaissables.

Coûts de mise en œuvre élevés : la mise en place et la maintenance d’un système d’IA peuvent être coûteuses, en particulier pour les petites entreprises. D’autre part, les systèmes actuels des grandes entreprises pourraient ne pas être adaptés à l’avenir et nécessiteraient donc des investissements importants pour continuer à se développer.

Complexités juridiques et éthiques : La complexité croissante des systèmes d’IA, en particulier dans les applications prédictives, soulève le défi de la responsabilité d’un point de vue juridique et éthique pour faire face aux erreurs et conséquences potentielles de l’IA. En outre, l’évaluation de l’impact de l’IA sur la culture alimentaire traditionnelle est essentielle pour comprendre son impact global.

Problèmes de confidentialité des données : Protéger les données propriétaires, telles que les recettes secrètes, tout en favorisant le partage des données pour optimiser les applications d'IA est un défi complexe qui nécessite des mécanismes de gouvernance efficaces. De plus, la protection contre les attaques numériques est importante.

Évolution des réglementations : les lois alimentaires changent fréquemment, ce qui oblige les systèmes d’IA à s’adapter à ces ajustements. De plus, les réglementations nécessitent souvent une interprétation à laquelle l’IA actuelle n’est peut-être pas adaptée.

Collaboration multidisciplinaire et partage de compétences : Combiner l’IA et l’expertise alimentaire nécessite une communication efficace entre experts de différents domaines (scientifiques de l’alimentation, ingénieurs et data scientists). Cela nécessite d’accélérer le partage et le renforcement des compétences entre les services pour prendre des décisions intégrées et fondées sur les données.

Acceptation des consommateurs : apaiser les inquiétudes et les craintes des consommateurs concernant les aliments produits par l’IA nécessite des recherches approfondies et authentiques. C'est un processus de recherche long, sérieux et coûteux.

Impact environnemental : Outre l’efficacité, l’impact de l’IA sur l’environnement doit être pris en compte et comparé aux avantages de la réduction de l’impact environnemental. Relever ces défis est essentiel pour aider l’industrie alimentaire à capitaliser sur le potentiel de l’IA, tout en abordant de manière proactive ses limites et ses implications sociétales.

Perspectives d’application de l’IA dans l’industrie alimentaire

Depuis la fin des années 2010, le monde a assisté à une augmentation du nombre de startups spécialisées dans le développement de produits alimentaires basés sur l’IA. La clé réside dans la fourniture de solutions basées sur l’IA pour des tâches telles que l’analyse de marché, la prévision des informations sur les consommateurs et la modélisation prédictive des paramètres des produits et des processus.

Écosystème de startups de l'industrie alimentaire alimenté par l'IA.

Les startups fusionnent de plus en plus avec des entreprises agroalimentaires pour stimuler l’innovation – une tendance qui devrait prendre de l’ampleur dans un avenir proche. Des défis en matière de qualité des données, de capacités de traitement et d’éthique apparaissent, mais les applications de l’IA ont déjà pénétré profondément dans l’industrie alimentaire. Par conséquent, une fois qu’un mécanisme d’application harmonisé sera déterminé, l’IA devrait créer une révolution dans l’industrie alimentaire.

La forte synergie entre l’IA et la technologie alimentaire est un lien inévitable pour répondre à la demande alimentaire croissante et aux exigences de durabilité. De l’inspiration pour la conception de nouveaux produits basée sur les données de demande des consommateurs aux nouveaux paramètres de processus suggérés qui peuvent améliorer la productivité et réduire les coûts, l’IA aidera à optimiser chaque étape du cycle de développement de nouveaux produits de l’industrie alimentaire dans les temps à venir.

(Selon peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

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