L’IA anticipe les risques, optimise les processus et renforce la traçabilité en sécurité alimentaire

Dans un contexte de chaînes d’approvisionnement mondiales, de pression réglementaire accrue et de consommateurs plus exigeants, AINIA a organisé une session en ligne au cours de laquelle il a été analysé comment l’intelligence artificielle (IA) transforme la sécurité alimentaire. Le responsable du développement stratégique digital et des alliances, David Martínez, et le responsable de la sécurité alimentaire chez AINIA, Roberto Ortuño, ont convenu que l’IA renforce l’expertise humaine et améliore la prise de décision. Tous deux ont également souligné l’importance de disposer d’équipes multidisciplinaires (technologie et sécurité alimentaire), de garantir la qualité des données et d’assurer l’explicabilité des modèles afin d’évoluer vers une approche plus proactive et plus efficace du contrôle alimentaire.

L’IA, un « copilote » pour des décisions fondées sur des preuves

Pour le responsable du développement stratégique digital et des alliances chez AINIA, « l’IA ne remplace pas l’expertise ; elle l’amplifie. C’est notre copilote pour réagir plus tôt, avec plus de précision et avec des décisions fondées sur des preuves ». Dans cette perspective, David Martínez a expliqué comment la combinaison de capteurs avancés, d’analytique de données et de modèles prédictifs permet de passer de modèles réactifs à des approches proactives en matière de sécurité alimentaire.

Dans cette ligne, le responsable de la sécurité alimentaire chez AINIA a mis en avant une gestion efficace des données : « Nous traitons de plus en plus de données et assumons davantage de responsabilités. L’IA nous aide à transformer les données en informations utiles pour prendre de meilleures décisions et au bon moment ». Roberto Ortuño a ajouté que « la clé réside dans la normalisation et l’unification des données internes et externes afin de prendre des décisions fondées sur des preuves, avec des modèles explicables et alignés sur les exigences réglementaires ».

Applications pratiques : de l’alerte précoce à la prédiction en usine

Les intervenants ont convenu que l’approche la plus efficace est progressive, interdisciplinaire et fondée sur des projets pilotes rapides avec des indicateurs clairs. Ils ont également souligné l’importance de l’interopérabilité et de la collaboration sectorielle pour multiplier l’impact, notamment dans des domaines tels que l’alerte précoce et l’identification des risques émergents.

Parmi les applications présentées lors du webinaire, il a été montré comment l’IA accélère la détection des risques émergents grâce à la curation automatisée de signaux dans la littérature scientifique, améliore le filtrage des alertes précoces (RASFF, AESAN) et permet d’anticiper les contaminations en usine grâce à l’intégration de capteurs IoT et d’images. Des cas d’inspection automatique en ligne, d’analytique de données pour les KPI et de prédiction des risques microbiologiques en temps réel ont également été abordés.

« La combinaison de l’alerte précoce et de l’analytique avancée nous permet d’anticiper les risques émergents et réémergents et d’agir avant qu’un problème n’atteigne le marché », a souligné Roberto Ortuño.

Clés de mise en œuvre : cas d’usage définis, données de qualité et équipes mixtes

Concernant le rythme d’adoption, David Martínez a indiqué : « Le défi n’est plus de savoir s’il faut appliquer l’IA, mais quand et avec quel niveau d’ambition. Ceux qui intégreront ces technologies feront la différence en matière de sécurité alimentaire ».

Parmi les recommandations opérationnelles, les deux intervenants ont suggéré de commencer par des cas concrets et mesurables avec une vision claire du succès ; de garantir des données propres et représentatives ; de créer des équipes mixtes (IA, sécurité alimentaire et personnel d’usine) ; de prototyper et valider rapidement avec des itérations courtes ; d’exiger transparence, explicabilité et traçabilité des modèles ; et de promouvoir l’interopérabilité afin d’éviter les « îlots de données » et de permettre la création d’espaces de données avec des partenaires et des fournisseurs. Cette approche permet d’accélérer le passage de l’idée à la réalité et de consolider un cadre d’amélioration continue et d’audits plus robustes.