Application de l'intelligence artificielle dans l'industrie alimentaire

Le besoin d'IA dans l'industrie alimentaire

Outre les opportunités qu'elle offre pour résoudre des problèmes industriels complexes, l'IA transforme également le paysage commercial dans son ensemble. Les entreprises réagissent aux tendances de consommation et commercialisent leurs produits plus rapidement que jamais, et les consommateurs commencent à l'exiger. Pour rester compétitives et réussir leurs stratégies de commercialisation, les entreprises doivent innover plus vite que jamais.

*Investissements dans l'IA durant la période 2000-2023*

Traditionnellement, le cycle de développement des 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 différentes étapes du processus, notamment le marketing, la recherche et le développement (R&D) et les ventes. Ces difficultés entraînent une prise de décision lente et des cycles d'innovation longs.

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

« L’ensemble du programme numérique est pertinent et passionnant car, s’il est bien mené, il accélère véritablement les choses. Il évite une grande partie des tâtonnements propres aux organisations de R&D traditionnelles et permet une prédiction plus rapide », déclare Miriam Überall, ancienne directrice de la R&D chez Kraft Heinz et Unilever.

Le rôle de l'IA dans la stimulation du cycle d'innovation de l'industrie alimentaire

Améliorer la connaissance des consommateurs et la génération d'idées . L'IA redéfinit le développement de nouveaux produits grâce à une approche multidimensionnelle axée sur les données.

L'IA interprète d'abord les tendances en temps réel provenant de sources externes, en recueillant 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, en exploitant les données de ventes historiques et les tendances du marché, afin de prévoir avec précision les besoins et les préférences des consommateurs, d'optimiser les dates de lancement de nouveaux produits et de s'adapter aux évolutions du marché.

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

La start-up Tastewise illustre parfaitement comment l'IA peut 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…) afin de comprendre les nouvelles tendances alimentaires et les goûts des consommateurs.

Ce logiciel est un outil précieux pour les entreprises alimentaires car il contribue à 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 sélection et leur caractérisation. Des startups du monde entier recherchent et développent un algorithme performant pour faciliter ce processus. 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 afin de produire différentes caractéristiques et saveurs.

Recherche, développement et optimisation . L'IA joue un rôle central dans la prédiction et l'amélioration des attributs de nombreux produits alimentaires. Elle suggère des proportions d'ingrédients adaptées aux profils de saveur et propose des alternatives plus saines tout en préservant le goût.

De plus, l'IA contribue à évaluer la texture des produits alimentaires, garantissant ainsi que leurs caractéristiques répondent aux attentes. Sur le plan nutritionnel, elle 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 afin de respecter les 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 production de plusieurs mois à quelques jours. Unilever a utilisé l'IA pour créer des produits à faible teneur en sel, accélérant l'analyse des arômes de plusieurs mois à quelques jours. Kraft Heinz a testé des algorithmes d'IA pour optimiser les coûts, la teneur en sucre et en sel, obtenant des résultats remarquables. L'analyse descriptive quantitative a permis de reproduire le produit à base de tomates original avec une précision de 94 %.

Optimisation de la productivité et des coûts . Après avoir développé des produits alimentaires à l'échelle du laboratoire, les entreprises agroalimentaires doivent relever le défi d'adapter les machines et les lignes de production à grande échelle tout en préservant la compétitivité et la qualité des produits obtenues en laboratoire. L'IA apporte une solution en analysant les données afin de déterminer les conditions optimales pour le passage à l'échelle industrielle.

Des startups pionnières comme Animal Alternative Technologies et Umami Bioworks ouvrent la voie dans ce domaine, développant de la propriété intellectuelle et des technologies évolutives grâce à l' exploitation des données. Parmi les autres startups remarquables, citons Eternal, qui 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 industriels à la recherche d'une solution viable et durable pour la production à grande échelle de protéines alternatives.

Défis liés à l'application de l'IA dans l'industrie alimentaire

L'application de l'IA dans l'industrie agroalimentaire offre de nombreux avantages, notamment en termes de réduction des coûts, de rapidité, de personnalisation, de capacités prédictives et d'analyse des données. Cependant, ce processus se heurte également à plusieurs défis.

Données historiques limitées : Un domaine émergent comme la technologie alimentaire manque de données historiques pour alimenter les algorithmes, ce qui complique l’obtention de résultats pertinents. Lorsqu’elles existent, ces données se présentent souvent sous des formats divers, non structurés et disparates. Il est donc nécessaire de développer des méthodes permettant de rendre les données d’entrée pertinentes plus facilement exploitables.

Coûts de mise en œuvre élevés : La mise en place et la maintenance d’un système d’IA peuvent s’avérer onéreuses, notamment pour les petites entreprises. Par ailleurs, les systèmes actuels des grandes entreprises ne sont pas toujours adaptés aux évolutions futures et nécessitent donc des investissements importants pour assurer leur croissance.

Complexité juridique et éthique : La complexité croissante des systèmes d’IA, notamment dans les applications prédictives, soulève la question de la responsabilité juridique et éthique face aux erreurs et conséquences potentielles de l’IA. Par ailleurs, évaluer l’impact de l’IA sur la culture alimentaire traditionnelle est essentiel pour comprendre son impact global.

Enjeux de sécurité des données : Protéger les données confidentielles, telles que les recettes secrètes, tout en favorisant le partage de données pour optimiser les applications d’IA, représente un défi complexe qui exige des mécanismes de gouvernance efficaces. Par ailleurs, la protection contre les cyberattaques est essentielle.

Évolution de la réglementation : La législation alimentaire évolue fréquemment, ce qui exige des systèmes d’IA qu’ils s’adaptent à ces changements. De plus, la réglementation nécessite souvent une interprétation, une tâche pour laquelle les IA actuelles ne sont pas toujours bien préparées.

Collaboration multidisciplinaire et partage des compétences : L’association de l’IA et de l’expertise alimentaire exige une communication efficace entre les experts de différents domaines (scientifiques de l’alimentation, ingénieurs et spécialistes des données). Cela nécessite un partage accéléré des compétences et une collaboration interfonctionnelle afin de prendre des décisions intégrées et fondées sur les données.

Acceptation par les consommateurs : Apaiser les inquiétudes et les craintes des consommateurs concernant les aliments produits par l’IA exige des recherches approfondies et rigoureuses. 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 liés à sa réduction. Relever ces défis est essentiel pour permettre à l’industrie agroalimentaire de tirer pleinement parti du potentiel de l’IA, tout en anticipant ses limites et ses implications sociétales.

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

Depuis la fin des années 2010, on observe une explosion du nombre de start-ups spécialisées dans le développement de produits alimentaires basés sur l'IA. L'enjeu principal réside dans la fourniture de solutions d'IA pour des tâches telles que l'analyse de marché, la prévision des comportements des consommateurs et la modélisation prédictive des paramètres des produits et des procédés.

Écosystème de startups de l'industrie alimentaire basé sur l'IA.

Les fusions entre startups et entreprises agroalimentaires se multiplient afin de stimuler l'innovation – une tendance qui devrait s'accentuer prochainement. Si des défis liés à la qualité des données, à la puissance de calcul et à l'éthique émergent, l'intelligence artificielle (IA) est déjà profondément ancrée dans l'industrie agroalimentaire. Par conséquent, une fois un mécanisme d'application harmonieux mis en place, l'IA devrait révolutionner ce secteur.

La puissante synergie entre l'IA et les technologies alimentaires est un lien incontournable pour répondre à la demande alimentaire croissante et aux exigences de durabilité. De l'inspiration pour la conception de nouveaux produits à partir des données de la demande des consommateurs, jusqu'à la suggestion de nouveaux paramètres de processus susceptibles d'améliorer la productivité et de réduire les coûts, l'IA contribuera à optimiser chaque étape du cycle de développement des nouveaux produits dans l'industrie agroalimentaire au cours des prochaines années.

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