Comment l’IA peut aider votre entreprise du secteur des aliments et des boissons
Tour d’horizon des cas d’usage de l’IA les plus percutants pour les entreprises du secteur des aliments et des boissons
Hausse des coûts, tarifs, pression sur les chaînes d’approvisionnement, pénurie de main-d’œuvre et changements climatiques: le secteur des aliments et des boissons est sous tension.
Mais l’intelligence artificielle (IA) peut être un levier concret pour gagner en productivité, réduire les pertes et innover plus vite pour réagir aux demandes des consommatrices et des consommateurs.
«L’IA est un excellent levier de qualité, de précision et de productivité pour les PME du secteur des aliments et des boissons, où les matières premières ont une durée de vie limitée et où les erreurs peuvent avoir un impact sur la santé publique», dit Martin Coulombe, président d’Osedea, une entreprise montréalaise de services-conseils spécialisée dans le développement de solutions numériques et d’IA.
Martin Coulombe de Osedea CA
8 façons concrètes d’utiliser l’IA pour créer de la valeur
1. Contrôler la qualité
Avec la vision par ordinateur, des caméras à haute vitesse prennent des photos en temps réel sur la chaîne de production, de tri ou d’emballage, pour détecter instantanément les anomalies.
Ensuite, grâce à l’apprentissage machine, la taille, la forme ou la couleur des produits est analysée pour détecter les différences qui peuvent signaler un défaut de qualité, des emballages défectueux, ou la présence de corps étrangers, comme un morceau de bois ou un insecte.
Dans le contrôle de la qualité, l’inspection humaine est longue, coûteuse et susceptible d’erreurs. L’IA apporte de la précision et libère vos équipes, tout en améliorant la qualité de vos produits et vos marges.
Martin Coulombe
président, Osedea
La vision par ordinateur demande de bonnes conditions de prise d’images (éclairage, contraste, position des caméras), ainsi qu’une bonne définition initiale de ce qui est considéré comme bon et de ce qui est défectueux.
«Ces conditions sont essentielles pour que le modèle d'intelligence artificielle puisse apprendre correctement. Aussi, la vision par ordinateur nécessite des volumes importants de données pour être efficace», précise Steven Bucaille, ingénieur en apprentissage automatique chez Osedea.
Cas concret:
Une PME qui fabrique des aliments peut utiliser la vision par ordinateur pour repérer les défauts d'emballage et erreurs d'étiquetage. Une fois les anomalies détectées, l’IA peut déclencher des alertes ou des actions automatisées pour prévenir les défauts.
2. Prévoir la demande et la production
L’IA peut aider à prédire la demande et à mieux gérer la chaîne d’approvisionnement et la production.
Concrètement, en analysant des données sur les ventes passées, les tendances de consommation, la saisonnalité, la météo et d’autres variables, l’IA peut vous aider à ajuster les achats d’ingrédients, à mieux gérer l’inventaire, à anticiper la durée de vie des produits et à absorber les variations saisonnières.
Cas concret:
Une entreprise de produits laitiers qui utilise l’IA peut détecter un fort engouement pour les produits protéinés parmi les consommatrices et les consommateurs plus jeunes. Munie de ces informations, l’entreprise peut augmenter la production de yogourts et de boissons riches en protéines.
3. Innover et accélérer la recherche et le développement
L’IA générative peut servir d’assistant pour imaginer de nouveaux produits, tester des combinaisons de saveurs, proposer des substitutions d’ingrédients et accélérer le développement de recettes.
«Pour les entreprises qui lancent souvent de nouveaux produits, cet usage peut faire gagner du temps et raccourcir la commercialisation», dit Martin Coulombe.
Cas concret:
Une chaîne de restaurants peut utiliser l’IA pour faire évoluer son menu et tester de nouvelles recettes. En analysant les ventes, les préférences de la clientèle et les tendances du marché, l’IA peut repérer une plus forte demande pour les menus végétariens dans certaines locations et ensuite proposer de nouvelles recettes.
4. Faire de la maintenance prédictive
Un arrêt de production pour cause de bris mécanique peut avoir des répercussions coûteuses.
L’IA peut analyser les données de capteurs pour repérer un problème avant l’arrêt de production.
«Cela peut être un moteur qui montre des signes de faiblesse, un système de ventilation qui se détériore ou un équipement qui nécessite une maintenance ciblée. Tout cela aide à augmenter l’efficacité et la productivité», explique Martin Coulombe.
Cas concret:
Dans une usine de légumes surgelés, on détecte à l’aide de l’IA qu’un moteur de convoyeur vibre plus et consomme plus d’énergie que d’habitude.
L’équipe sera alertée avant la panne, ce qui permet d’intervenir rapidement, de faire les réparations nécessaires et d’éviter un arrêt de production.
5. Assurer la conformité réglementaire et préparer les audits
Les entreprises du secteur doivent se conformer à des normes strictes et se doter de certifications comme HACCP, GMP ou GFSI, entre autres.
L’IA peut accélérer la préparation de la documentation pour obtenir ces certifications et aussi préparer votre entreprise pour des audits. Mais n’oubliez pas de toujours valider l’analyse de l’IA par un membre de votre équipe.
Cas concret:
Une PME avicole peut utiliser l’IA pour se préparer à un audit de conformité pour démontrer l’élevage sans recours aux antibiotiques. L’IA peut aider à préparer la documentation, extraire automatiquement les exigences à partir de textes réglementaires et générer des listes de vérification pour réduire le travail manuel.
6. Améliorer la traçabilité de vos produits
De plus en plus de gens veulent savoir d’où viennent leurs aliments, combien de temps ils ont voyagé avant d’arriver dans leur assiette et si les entreprises ayant contribué à la chaîne agroalimentaire agissent de manière responsable envers l’environnement, leurs communautés et leur personnel.
L’IA vous permet de répondre à toutes ces questions à l’aide de l’automatisation de la collecte et de l’analyse des données. Cependant, ce cas d’usage est plus réaliste pour les plus grandes entreprises.
Cas concret:
Une PME de transformation de viande peut utiliser l’IA pour lire automatiquement les numéros de lots dès la livraison, enregistrer les fournisseurs et la date de réception, et surveiller la température de stockage de la viande. Cette démarche aide à retracer les lots concernés en cas de problème de qualité ou de sécurité alimentaire.
7. Optimiser le service à la clientèle
Plusieurs plateformes proposent des agents conversationnels pouvant s’intégrer aux solutions de gestion de la relation client (CRM), aux sites Web ou à d’autres systèmes de marketing existants. Ces agents peuvent aider à répondre plus rapidement aux questions et aux demandes répétitives de votre clientèle et à libérer vos équipes pour du travail plus stratégique.
Cas concret:
Un restaurant peut intégrer des agents conversationnels sur son site Web pour prendre des réservations, répondre aux questions sur les ingrédients, les allergènes, les heures d’ouverture ou le suivi des commandes en ligne.
8. Automatiser les tâches administratives
Vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle pour extraire des informations des bons de commande reçus par courriel, automatiser le traitement des factures ou planifier les horaires du personnel en fonction de vos besoins de production.
Cas concret:
Dans le cas d’une brasserie artisanale, quand un restaurant passe une commande pour 20 caisses de bière, un agent d’IA peut lire le courriel, remplir la commande dans le système, créer la facture et alerter l’équipe.
Quels sont les avantages de l’IA pour le secteur des aliments et des boissons ?
1. Efficacité opérationnelle
L’IA permet de gagner en rapidité et en efficacité. Elle libère vos équipes pour des tâches à valeur ajoutée.
2. Croissance des revenus
L’IA aide à mieux anticiper la demande et de mieux répondre aux attentes de la clientèle.
3. Protection de la marge
L’IA aide à réduire les coûts, le gaspillage et les erreurs.
4. Contrôle de la qualité et de la sécurité alimentaire
En détectant les erreurs ou les anomalies, l’IA permet d’automatiser le suivi des risques, d’améliorer la qualité et la sécurité des produits et d’anticiper les erreurs.
5. Expérience client
L’IA peut aider à offrir une expérience d’achat plus fluide à la clientèle.
Par où commencer?
Le bon point de départ n’est pas la technologie, mais la définition du problème auquel votre entreprise est confrontée. Voici quelques questions à se poser:
- Où faisons-nous des erreurs?
- Où perdons-nous du temps?
- Qu’est-ce qui crée de l’insatisfaction client?
Une fois le problème bien défini, on peut chercher l’outil de l’IA qui y correspond le mieux.
Une autre bonne pratique consiste à faire un audit des systèmes et des processus actuels, puis à vérifier si vos données sont suffisantes, fiables et bien structurées pour alimenter les outils d’IA.
Steven Bucaille, ingénieur en apprentissage automatique chez Osedea, dit qu'entre 60 % et 80 % des projets d'intelligence artificielle n'aboutissent pas en raison d'une mauvaise définition du problème ou d'un manque de données.
Souvent, une immersion directe des spécialistes en IA dans l’environnement de travail de l’entreprise permet de mieux comprendre ses besoins réels et de mieux définir le problème que l’IA peut aider à régler.
Steven Bucaille
ingénieur en apprentissage automatique, Osedea
Comment passer à l’action?
Commencez en identifiant un processus récurant qui peut être automatisé à l’aide de l’IA. Testez la solution à petite échelle avant de la déployer plus largement et assurez-vous de bien communiquer à vos équipes vos objectifs.
«Le meilleur projet d’IA est rarement le plus ambitieux: c’est souvent celui qui répond à un problème bien identifié et dont les gains peuvent être mesurés rapidement», conclut Martin Coulombe.
Prochaine étape
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