Contexte et enjeux
L’industrie de la production et de la transformation de viande a fait face ces dernières années à des défis complexes et variés. Avec les crises de ces dernières années (covid, guerre en Ukraine et inflation des matières premières), les régulations de plus en plus strictes et les attentes croissantes en matière de durabilité environnementale, les acteurs de ce secteur doivent constamment s’adapter et continuerons à le faire.
La Febev célébrait fin juin ses 20 ans dans un contexte marqué par les enjeux du décret azote en Flandre qui impose une réduction de 15 % des bovins et de 30 % des porcs d’ici 2030. Cela aura indéniablement un impact sur le secteur. Des discussions sont également en cours pour revaloriser les moyens pour l’expertise vétérinaire en abattoirs et du suivi du plan assurant une concurrence loyale du secteur de la viande.
Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) offrent des solutions prometteuses pour relever ces défis.
Slachthuis VVIB VLAM
Innovations et applications de l’IA – quelques exemples
Optimisation des processus d’une unité de transformation
Bryan Huber de la société Volür souligne que l’IA est désormais capable de répondre aux besoins spécifiques du secteur tout en contribuant à la durabilité climatique. L’IA, grâce à ses capacités de traitement de données et à des algorithmes de plus en plus sophistiqués, peut améliorer l’efficacité des usines de transformation de viande, réduisant ainsi les déchets et optimisant les marges, ce qui a aussi un effet sur la réduction des émissions de GES du secteur.
Volür travaille sur des algorithmes basés sur le fonctionnement des usines, les données disponibles et le savoir-faire des employés (co-construction). Ces innovations permettent de transformer la gestion des abattoirs et des chaînes de production en intégrant des processus de décision pour arriver à des solutions que le cerveau humain ne pourrait pas optimiser seul.
Systèmes de prévision et de gestion des risques
Asli Solmaz Kaiser d’IComplai a développé un système d’alerte précoce pour les risques alimentaires dans la chaîne d’approvisionnement. Ces risques incluent le changement climatique, la sécurité alimentaire, le bien-être animal, les contaminations éventuelles d’ingrédients, etc. L’IA peut traiter des milliers de sources de réglementations, de résultats de tests et d’analyses de laboratoires pour prédire et prévenir les rappels alimentaires et les pénuries d’approvisionnement. Et faire gagner un temps précieux en réagissant rapidement et également en anticipant les risques. Ces systèmes permettent également d’orienter les plans de contrôle et nécessitent une adaptation des méthodes de travail pour intégrer efficacement l’IA comme nouveau collègue au sein de l’entreprise.
Bien-être animal et surveillance en abattoirs
Carlos Morales de Deloitte présente le projet AI4Animals, qui utilise l’IA pour analyser le bien-être animal dans les abattoirs via l’analyse vidéo. L’IA peut surveiller en continu les enregistrements vidéo pour détecter rapidement les abus et les problèmes de bien-être, grâce à l’analyse des images et des sons. Ce qui n’est pas possible pour un employé. Cela permet non seulement de prévenir les mauvais traitements, mais aussi de comparer et d’établir des benchmarks entre abattoirs, améliorant ainsi la culture de l’entreprise en matière de bien-être animal et de fonctionnement de manière générale.
Perspectives et recommandations
Face à la croissance de la demande alimentaire mondiale, en dehors de l’Europe, et à une concurrence de plus en plus féroce, les acteurs du secteur doivent naviguer dans un environnement réglementaire complexe. La Belgique possède une expertise reconnue en production alimentaire, mais la pression sur les fermes continuera d’augmenter dans les années à venir. Les développements dans les protéines alternatives et la demande accrue en traçabilité et transparence exigent une résilience renforcée du secteur pour éviter des scandales qui peuvent impacter la crédibilité financière des entreprises et du secteur dans son ensemble.
La traçabilité, bien que déjà en place, doit être optimisée pour être non seulement obligatoire mais aussi rentable. La prévision de la demande est moins complexe que celle de l’offre, mais la confiance dans les données est cruciale pour les prédictions de l’IA. La mise en œuvre de ces technologies nécessite également une réduction des silos de connaissance au sein des entreprises et une capacité à surmonter les résistances au changement. L’IA est un nouveau collègue qui arrivera dans les entreprises et avec qui il faudra s’habituer à travailler.
Conclusion
L’introduction de l’IA dans le secteur de la production et transformation de viande offre des opportunités pour améliorer l’efficacité, la durabilité et le bien-être animal. Cependant, elle nécessite une adaptation des processus de travail, une meilleure gestion des risques et une transparence accrue. En exploitant pleinement ces technologies, les entreprises peuvent non seulement répondre aux exigences réglementaires mais aussi renforcer leur compétitivité sur le marché.
