L’intelligence artificielle peut vous aider à améliorer les processus, analyser les informations et soutenir la prise de décision dans l’industrie alimentaire. Pour obtenir des résultats utiles, la première étape consiste à identifier un problème concret et à vérifier si vous disposez des données, des capacités et des systèmes nécessaires pour l’aborder.
L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités pour transformer l’industrie alimentaire et la rendre plus efficace, plus sûre et plus adaptable. Ses applications sont très variées : elle peut aider à analyser de grandes quantités de données, anticiper la demande, améliorer les processus de production, détecter d’éventuelles défaillances des équipements, renforcer la traçabilité des produits et faciliter des tâches telles que la classification des matières premières ou le contrôle de la qualité et de la sécurité alimentaire. Cependant, l’intérêt pour un outil concret ne devrait pas être le point de départ d’un projet.
La première question est de savoir ce que votre entreprise doit améliorer. Cherchez-vous à détecter plus tôt un écart dans le produit ? Souhaitez-vous mieux exploiter les données que vous collectez déjà ? Avez-vous besoin de faciliter la consultation de la documentation technique ? Chaque objectif implique des exigences différentes et nécessite de définir comment vérifier si la solution apporte de la valeur.
Avant d’appliquer l’intelligence artificielle, examinez vos données
Toutes les entreprises ne se trouvent pas au même stade de numérisation. Dans certaines, les données sont déjà organisées et disponibles ; dans d’autres, une partie des informations continue d’être enregistrée sur papier ou reste répartie entre différents systèmes.
Cette situation conditionne tout projet d’intelligence artificielle. Avant de développer un modèle, il est nécessaire de savoir quelles informations existent, si elles sont accessibles, quelle est leur qualité et si elles représentent correctement le processus que vous souhaitez améliorer. Lorsque ces questions ne sont pas résolues dès le départ, un projet pilote peut présenter des résultats intéressants lors d’une démonstration et rencontrer ensuite des difficultés à s’intégrer dans l’activité quotidienne.
C’est pourquoi il convient de prioriser. L’amélioration de la collecte et de l’organisation des données peut être, dans certains cas, l’étape qui permettra de développer ultérieurement une application d’intelligence artificielle ayant de réelles possibilités d’utilisation.
Choisissez un cas d’utilisation lié à votre activité
Dans l’industrie alimentaire, la qualité du produit offre des possibilités d’application de ces technologies. L’analyse des données de production et de contrôle peut contribuer à identifier des schémas ou à soutenir la détection d’écarts liés à des aspects tels que la qualité sensorielle ou la sécurité alimentaire.
Pour évaluer une application, il faut préciser quelle tâche elle aidera à réaliser, quelles données elle utilisera et qui interprétera ses résultats. L’expérience des personnes qui connaissent le produit et le procédé est essentielle tant pour formuler le problème que pour vérifier si la réponse de la technologie est utile.
Des solutions permettant de consulter les informations techniques de l’entreprise peuvent également être explorées. Un outil qui récupère des contenus à partir de sources préalablement sélectionnées peut aider à localiser la documentation et à élaborer des réponses fondées sur celle-ci. Son utilité dépendra de la qualité et de la mise à jour de ces sources, ainsi que de la révision des réponses lorsqu’elles sont utilisées pour soutenir des décisions.
Protégez les systèmes dont dépend le projet
À mesure qu’une entreprise connecte ses processus et utilise davantage d’informations numériques, elle doit prêter attention à la sécurité et à la continuité de son activité. Lors de la masterclass sur la transformation numérique, nous avons également abordé cette question : un incident dans les systèmes peut affecter des tâches telles que la gestion des commandes, l’étiquetage ou la consultation de la traçabilité.
Lors de la conception d’un projet d’intelligence artificielle, il convient d’identifier où les données seront stockées, qui pourra y accéder et de quels systèmes dépendra la solution. Il est également important de prévoir comment l’activité se poursuivra si l’un de ces systèmes cesse d’être disponible. Ces décisions font partie de la préparation nécessaire pour intégrer de nouveaux outils au travail quotidien.
Mesurez le résultat avant d’élargir le projet
Un premier projet pilote peut servir à vérifier le potentiel d’un cas d’utilisation concret. Pour que ses résultats aident à prendre une décision, il doit avoir un périmètre défini et des indicateurs établis dès le départ : ce que nous voulons améliorer, quelle est la situation de départ et quel changement justifierait de poursuivre.
La décision de mettre en œuvre la solution doit s’appuyer sur ce qui se passe pendant cet essai et sur les conditions réelles de l’entreprise. Outre l’évaluation de son fonctionnement technique, il faut prendre en compte la qualité des données, leur intégration dans les processus et les personnes qui devront l’utiliser.
L’intelligence artificielle peut apporter de nouvelles capacités à l’industrie alimentaire, mais son adoption nécessite une séquence de décisions bien structurées. Commencer par un besoin de l’entreprise, préparer les données et vérifier le résultat dans un cas concret permet d’avancer sur une base plus solide et d’orienter la technologie vers des améliorations que votre entreprise peut mettre en œuvre.
Si vous souhaitez approfondir l’application de ces technologies aux défis de votre entreprise, consultez le cours «Technologies numériques pour l’industrie agroalimentaire», organisé par AINIA et ESIC. Le programme aborde l’intelligence artificielle, l’analyse de données, l’automatisation, la cybersécurité et la gestion du changement dans une perspective pratique.
