Dans le paysage technologique en constante évolution, l'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme un outil puissant susceptible de révolutionner tous les secteurs d'activité. L'un des domaines où son impact peut être transformateur est celui de la garantie de la sécurité et de la qualité des processus de production alimentaire. Mais l'IA est-elle toujours la meilleure solution potentielle, voire une solution possible ? Dans cet article de blog, nous allons nous pencher sur les points clés que vous devriez prendre en compte dans votre parcours de numérisation de la qualité des produits alimentaires.
Un voyage de démonstration du concept
En 2021, Novolyze a entrepris une validation de principe (POC) pour explorer la viabilité de l'utilisation de l'IA pour la modélisation prédictive dans le contexte de la sécurité alimentaire.
L'objectif de ce POC était d'utiliser les données en temps réel de la base de données de la Commission européenne. processus thermique continu la télémétrie (la collecte de mesures et d'autres données à des points distants, transmises automatiquement à des fins de contrôle). Plus précisément, le modèle a été conçu pour traiter cette télémétrie, détecter l'ouverture des trappes de service qui sont généralement utilisées sans arrêt de production, et prédire le moment optimal de leur fermeture pour assurer la sécurité du lot en termes de conformité à la réduction des billes. Le modèle a été entraîné sur un seul ensemble de données : 55 séquences de données télémétriques pour plusieurs produits, traitées sur 5 mois.
Les résultats de ce POC ont été révélateurs, confirmant nos soupçons quant au potentiel et aux limites de l'IA dans ce domaine. La valeur proposée du modèle d'IA réside dans sa capacité à recommander un horodatage pour la fermeture des volets, offrant ainsi un élément prédictif au processus de production. Cependant, il est essentiel que la conformité de la réduction des logs soit calculée à l'aide d'algorithmes traditionnels, sans IA. L'une des raisons pour lesquelles cela a été nécessaire est que l'IA fonctionne comme une sorte de “boîte noire” qui ne peut pas, à ce stade, justifier ses conclusions auprès des autorités réglementaires. Ces dernières n'acceptent pas un système qui ne peut expliquer comment il obtient un résultat, à moins qu'aucune autre technologie ne puisse conduire à ce résultat. Cette distinction a été essentielle pour déterminer la portée potentielle du déploiement de cette solution d'IA.
Deux autres considérations sont ressorties de ce POC. Premièrement, l'applicabilité du modèle était limitée à certains équipements de traitement thermique continu, ce qui indiquait un besoin de spécialisation dans le processus de formation à l'IA. Deuxièmement, pour que le modèle soit prêt pour la production, des sessions de formation régulières avec une quantité croissante de données étaient essentielles pour améliorer la précision.
Malgré les résultats prometteurs, aucune décision commerciale immédiate n'a été prise pour aller de l'avant avec la mise en œuvre de l'IA dans ce contexte. La nécessité de recourir à des algorithmes décisifs non IA pour les calculs critiques et la nature spécifique de l'équipement du modèle ont soulevé des inquiétudes quant à l'évolutivité et à l'applicabilité plus large.
Horizons élargis - Applications de surveillance de l'environnement
Si le POC 2021 a mis en lumière les limites de l'IA dans certains aspects de la sécurité alimentaire, il a également ouvert la voie à l'exploration d'autres applications. L'un de ces domaines est la surveillance de l'environnement, où les données historiques peuvent être exploitées pour obtenir des informations précieuses.
Dans le domaine de l'EM, l'IA peut être utilisée pour prédire les résultats positifs futurs sur la base d'analyses de données antérieures. Mais avant de plonger dans l'IA, les processus non liés à l'IA, tels que l'analyse des résultats positifs antérieurs et l'optimisation des plans d'échantillonnage, sont essentiels pour affiner les stratégies de surveillance. Une progression logique consiste à incorporer l'IA pour prédire les risques potentiels élevés ou faibles dans un avenir proche, ce qui permet d'ajuster les plans d'échantillonnage de manière plus complète.
En établissant des parallèles avec ce modèle de processus thermique continu, l'application EM prend en compte une myriade de points de données, notamment l'équipement, les zones, les zones hygiéniques, les opérateurs et les variables temporelles. Cependant, il est également nécessaire de distinguer les paramètres pertinents de ceux qui pourraient introduire des biais incorrects. L'implication d'experts du domaine devient cruciale pour construire des modèles précis, surtout si l'on tient compte des conditions uniques de chaque usine.
Le principal défi de la SE consiste à trouver un équilibre entre spécificité et évolutivité. Si chaque usine peut présenter des conditions spécifiques, il n'est pas toujours pratique de conserver un modèle distinct pour chacune d'entre elles. Il est donc nécessaire de faire appel à des experts du domaine pour construire quelques modèles génériques pouvant être adaptés à une série de scénarios.
Le parcours du POC 2021 à l'exploration des applications EM met en évidence la danse complexe entre le potentiel de l'IA et le besoin d'expertise dans le domaine. Si l'IA présente des capacités prédictives précieuses, il est essentiel de reconnaître ses limites et de tirer parti de la numérisation préalable à l'IA dans les domaines où elle excelle, afin de garantir une approche holistique et efficace de la sécurité et de la qualité des denrées alimentaires.
Novolyze Environmental Monitoring - Des solutions innovantes pour combler le fossé
Prenant pleinement en compte ces considérations nuancées, Novolyze Environmental Monitoring (EM) fait figure de pionnier, dans le cadre d'une suite complète de solutions, combinant des méthodologies avancées et des capacités telles que l'analyse des données en temps réel, l'optimisation du plan d'échantillonnage et la cartographie des risques.
Novolyze reconnaît l'importance de la numérisation pré-AI pour traiter les aspects critiques de la sécurité et de la qualité des aliments, mais embrasse également la puissance de l'IA, par exemple pour la modélisation prédictive, repoussant les limites de ce qui est réalisable dans la surveillance de l'environnement pour les entreprises du secteur alimentaire et des boissons.
Novolyze comprend l'équilibre délicat nécessaire à l'intégration de l'IA dans tout programme de surveillance environnementale. Nous travaillons en étroite collaboration avec tous nos clients pour nous assurer que notre plateforme logicielle d'entreprise est déployée de manière optimale pour vos installations, produits, équipements spécifiques et, surtout, pour les objectifs de votre programme. Cela garantit la flexibilité et l'adaptabilité dans divers scénarios, en trouvant un équilibre entre spécificité et praticité pour générer une sécurité et une efficacité optimales.
Novolyze peut vous aider à améliorer votre programme de sécurité alimentaire, à réduire le risque de rappel et à garantir la conformité. Pour en savoir plus sur la surveillance environnementale de Novolyze :