Application de l'intelligence artificielle dans l'industrie alimentaire

Le besoin d'IA dans l'industrie alimentaire

En plus d'offrir des opportunités pour résoudre des défis industriels complexes, l'IA transforme également le paysage économique global. Les entreprises s'adaptent aux tendances de consommation et commercialisent leurs produits plus rapidement que jamais, et les consommateurs commencent à s'y attendre. Pour suivre les tendances et réussir leurs stratégies de commercialisation, l'innovation produit doit être plus rapide que jamais.

*Investissement dans l'IA de 2000 à 2023*

Traditionnellement, le cycle de développement de nouveaux produits des entreprises agroalimentaires, de leur conception à leur mise en rayon, est entravé par un manque d'informations et des données fragmentées. Cette complexité découle de différents aspects du cycle de processus, notamment le marketing, la recherche et développement (R&D) et les ventes. Ces difficultés entraînent des prises de décision lentes et des cycles d'innovation longs.

Il n'est donc pas surprenant qu'environ 80 % des lancements de produits alimentaires échouent, principalement 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 interservices grâce à de puissants réseaux de données. Elle peut rationaliser l'ensemble du processus en optimisant les formulations des produits, les paramètres de processus et en analysant les tendances du marché.

« L'agenda numérique dans son ensemble est pertinent et stimulant, car, bien mené, il accélère réellement les choses », déclare Miriam Überall, ancienne directrice R&D chez Kraft Heinz et Unilever. « Évitez les nombreux tâtonnements d'une organisation R&D traditionnelle et soyez plus prédictif. »

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

Améliorez la connaissance des consommateurs et la génération d'idées . L'IA transforme le processus de développement de nouveaux produits en s'appuyant sur une approche multidimensionnelle axée sur les données.

Premièrement, l'IA interprète les tendances en temps réel provenant de sources externes, recueillant ainsi des informations sur les opinions et les sentiments des consommateurs. Cela inclut 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. De plus, elle effectue des analyses, exploitant l'historique des ventes et les tendances du marché pour anticiper avec précision les besoins et les préférences des consommateurs, optimiser les délais de lancement de nouveaux produits et s'adapter aux évolutions 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 parfait 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 sources diverses (réseaux sociaux, avis, menus, recettes, etc.) afin de comprendre 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.

Découverte de nouveaux ingrédients alimentaires . Dans le cycle de développement de nouveaux produits, l'IA peut également accélérer la découverte de nouveaux ingrédients alimentaires et améliorer leur criblage et leur caractérisation. 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 computationnelle et d'IA pour créer de nouvelles protéines et enzymes. De son côté, Amai Proteins utilise l'IA pour concevoir de nouvelles protéines optimisées pour produire différentes caractéristiques et saveurs.

Recherche, développement et optimisation . L'IA joue un rôle central dans la prédiction et l'amélioration des caractéristiques de divers produits alimentaires. Elle suggère des ratios d'ingrédients adaptés aux profils gustatifs et propose des alternatives plus saines tout en préservant la saveur.

De plus, l'IA permet d'évaluer la texture des produits alimentaires, garantissant ainsi que leurs caractéristiques 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 la teneur en protéines, tout en prédisant la valeur nutritionnelle pour répondre aux exigences d'étiquetage.

Récemment, les entreprises agroalimentaires ont intégré l'IA à leurs cycles de R&D, réduisant ainsi les délais de développement et de transformation des produits de plusieurs mois à quelques jours. 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, le sucre et le sel, obtenant des résultats remarquables. L'analyse descriptive quantitative a atteint une précision de 94 % pour reproduire le produit original à base de tomate.

Optimisation de la productivité et des coûts . Après avoir développé des produits alimentaires à l'échelle du laboratoire, les entreprises agroalimentaires doivent s'équiper de machines et de lignes de production à grande échelle tout en maintenant la même compétitivité et la même qualité qu'à l'échelle du laboratoire. L'IA apporte une solution en analysant les données afin de déterminer les conditions optimales pour l'intensification de la production.

Des startups pionnières comme Animal Alternative Technologies et Umami Bioworks ouvrent la voie dans ce domaine, développant une propriété intellectuelle et des technologies évolutives grâce à l'optimisation de la science des données. Eternal, une autre startup remarquable dans ce domaine, utilise 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 en quête d'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 agroalimentaire offre de nombreux avantages, notamment la rentabilité, la rapidité, la personnalisation, les capacités prédictives et l'analyse des données. Cependant, ce processus se heurte également à de nombreux défis.

Données historiques limitées : Un domaine émergent comme la technologie alimentaire manque de données historiques pour alimenter les algorithmes, ce qui complique la production de résultats significatifs. Lorsqu'elles sont disponibles, elles se présentent souvent sous des formats divers, non structurés et disparates. Il est donc nécessaire de développer des données d'entrée pertinentes sous une forme plus reconnaissable.

Coûts de mise en œuvre élevés : la mise en place et la maintenance d'un système d'IA peuvent s'avérer coûteuses, surtout pour les petites entreprises. À l'inverse, les systèmes actuels des grandes entreprises peuvent ne pas être pérennes et nécessiter des investissements importants pour poursuivre leur croissance.

Complexités juridiques et éthiques : La complexité croissante des systèmes d'IA, notamment dans les applications prédictives, soulève le défi de la responsabilité juridique et éthique face aux erreurs potentielles de l'IA et à leurs conséquences. De plus, l'évaluation de l'impact de l'IA sur la culture alimentaire traditionnelle est essentielle pour comprendre son impact global.

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

Évolution de la réglementation : Les lois alimentaires évoluent fréquemment, obligeant les systèmes d'IA à s'adapter à ces changements. 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 un partage accéléré des compétences et un renforcement interdisciplinaire pour prendre des décisions intégrées et fondées sur les données.

Acceptation par les consommateurs : Dissiper les inquiétudes et les craintes des consommateurs concernant les aliments produits par l’IA nécessite des recherches rigoureuses et approfondies. Il s’agit d’un processus de recherche long, rigoureux et coûteux.

Impact environnemental : Outre l'efficacité, l'impact environnemental de l'IA doit être pris en compte et comparé aux avantages de sa réduction. Relever ces défis est essentiel pour aider l'industrie agroalimentaire à exploiter le potentiel de l'IA, tout en abordant proactivement 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 forte croissance des startups spécialisées dans le développement de produits alimentaires basés sur l'IA. L'enjeu principal réside dans la fourniture de solutions basées sur l'IA pour des tâches telles que l'analyse de marché, la prévision des données consommateurs, ainsi que 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 s'accélérer dans un avenir proche. Des défis émergent en matière de qualité des données, de puissance de traitement et d'éthique, mais les applications de l'IA ont déjà largement pénétré l'industrie agroalimentaire. Par conséquent, une fois un mécanisme d'application harmonisé défini, l'IA devrait révolutionner ce secteur.

La puissante synergie entre l'IA et les technologies alimentaires est un élément incontournable 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 la demande des consommateurs à la suggestion de nouveaux paramètres de processus permettant d'améliorer la productivité et de réduire les coûts, l'IA contribuera à optimiser chaque étape du cycle de développement de nouveaux produits dans l'industrie agroalimentaire à l'avenir.

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

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