Le challenge ROSE : innovation et évaluation de robots agricoles

La Revue Ouverte d’Intelligence Artificielle (ROIA) a publié, en novembre, un numéro spécial dédié à l'utilisation des techniques d’intelligence artificielle en agriculture. L'un des articles est consacré au challenge ROSE, première compétition mondiale de robotique et d’intelligence artificielle visant à évaluer les performances de robots de désherbage intra-rang sur des parcelles cultivées. L'évaluation de la solution robotique, dans sa globalité, et des différentes briques technologiques, est réalisée sur l'ensemble de la chaîne d’intervention : détection des cultures et/ou adventices, interprétation, décision, action de désherbage. Quatre équipes associant divers acteurs (centres de recherche, instituts techniques, équipementiers, start-ups, etc.) participent à cette compétition. Celle-ci est l'occasion de définir des outils et méthodes de référence d'évaluation en conditions réelles et reproductibles. Ils seront rendus publics et pourront servir de protocole de référence aux futurs projets de recherche et industriels dédiés.

Source : Revue Ouverte d’Intelligence Artificielle

Digitaliser les systèmes alimentaires, tout en consolidant la confiance

La 5^e conférence Mansholt, proposée en septembre 2021 par l'université de Wageningen, portait sur la digitalisation des systèmes alimentaires, ses enjeux et les risques et opportunités associés. À cette occasion, un groupe de chercheurs a présenté ses réflexions et recommandations pour accélérer la transition numérique.

L'évolution de la transformation digitale du système alimentaire vers la « zone crépusculaire », nécessitant un changement de paradigme

 
Source : Wageningen University & Research

Lecture : l'axe vertical représente le niveau d’intégration des parties prenantes et l'axe horizontal l’élargissement du périmètre pris en charge. La trajectoire de la transformation digitale figure en bleu. Les étapes indiquées à gauche de la trajectoire concernent les périmètres d'application, qui s'étendent du process de production isolé aux systèmes alimentaires et à une économie des données. Les étapes à droite portent sur les systèmes informatiques, depuis les applications individuelles jusqu'aux écosystèmes de données. Dans la « zone crépusculaire » (Twilight Zone), les deux dernières étapes requièrent pour advenir, selon les auteurs, un « changement de paradigme ».

Les auteurs constatent un développement éclaté des outils numériques en agriculture, une absence de cohérence entre les systèmes, une multiplication des flux de données, mais également une faiblesse de la gouvernance et des règles éthiques qui devraient accompagner cette transition (figure ci-dessus). Ils centrent leur analyse des besoins en matière de recherche et d'innovation sur cinq aspects qu'ils jugent fondamentaux : i) les business models à développer dans l'économie de la donnée ; ii) les conditions à mettre en place pour un accès partagé aux données, dans le respect de règles éthiques ; iii) les moyens à déployer pour réduire la fracture numérique ; iv) l'utilisation de l'intelligence artificielle pour adapter, aux secteurs agricole et agroalimentaire les nouvelles technologies liées aux données massives ; v) les opportunités dégagées par une intégration accrue des autres secteurs en lien avec l'agriculture (banque, assurance, logistique, commerce, etc.).

Innovation digitale : une approche « agile », pluridisciplinaire et collaborative

Source : Wageningen University & Research

Pour les auteurs, il conviendrait de privilégier le recours à la méthode « agile », qui procède par étapes opérationnelles, de façon itérative, en associant les utilisateurs et en élargissant au fur et à mesure le champ pris en compte. Cela permettrait d'assurer le développement de la digitalisation du système alimentaire sur une base pluridisciplinaire et collaborative (figure ci-dessus). Pour conclure, ils formulent un grand nombre de propositions, dont la majorité en matière de politiques publiques. En particulier, ils préconisent que les éco-régimes et la conditionnalité dans le cadre de la PAC intègrent le partage des données.

Ainsi que Louise O. Fresco (présidente du comité exécutif de l'université de Wageningen) le rappelait en introduction de la conférence, le principal défi sera de restaurer et consolider la confiance envers les secteurs agricole et agroalimentaire, en s'appuyant sur les échanges de données.

Muriel Mahé, Centre d'études et de prospective

Source : Wageningen University & Research

Recommandations stratégiques américaines en matière d'intelligence artificielle

La National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) est une commission américaine indépendante chargée de faire des recommandations stratégiques au gouvernement pour que progresse le développement de l'intelligence artificielle (IA). Elle a publié en mars 2021 la version finale de son rapport. Une première partie est consacrée aux mesures à prendre pour faire face aux menaces extérieures que fait peser l'IA sur le pays et ses intérêts. La deuxième s'intéresse aux leviers actionnables pour promouvoir l'innovation et la compétitivité américaines en matière d'IA : investissements, formations, accords de visas, cartes vertes aux étudiants étrangers hautement qualifiés. Les secteurs agricole et alimentaire sont identifiés, dans le rapport, comme pouvant bénéficier des avancées de l'IA afin d'améliorer leur productivité tout en minimisant les impacts sur l'environnement (exemple : agriculture de précision).

Source : National Security Commission on Artificial Intelligence

Innovation dans les industries alimentaires : impacts de la révolution numérique

L'industrie alimentaire est le premier secteur industriel français en nombre d'emplois et en chiffre d'affaires. Pourtant, il se trouve confronté ces dernières années à plusieurs défis : une baisse de sa compétitivité à l'international, une déflation résultant d'une guerre des prix avec la grande distribution, des attentes élevées des consommateurs en matière sanitaire, sensorielle, nutritionnelle et environnementale. Les acteurs sont ainsi à la recherche d'un « compromis raisonné » pour élaborer les nouveaux produits (voir la figure). Forte de ce constat et au regard des évolutions des comportements alimentaires, l'Académie des technologies a publié, en mars, un rapport comprenant une série de recommandations sur les transitions numériques stratégiques pour le secteur.

Un des enjeux forts, à la croisée de plusieurs recommandations, concerne la consolidation, voire la création des données aux différents maillons de la chaîne alimentaire : au niveau de l'aliment (propriétés nutritionnelles, coût environnemental, qualités organoleptiques), au niveau des procédés de fabrication et du conditionnement. Les progrès réalisés par l'intelligence artificielle et les méthodes d'apprentissage devraient permettre de modéliser ces systèmes complexes, dans le but d'améliorer la production et le conditionnement des produits existants, mais aussi d'aider à la conception de nouveaux aliments. De plus, des informations standardisées, interopérables et contrôlées en entrée d'une blockchain conforteraient la traçabilité des denrées, attente forte du consommateur. Ce chaînage d'informations, à chaque étape, aiderait également l'industriel par rapport à plusieurs problèmes : veiller au bon respect des cahiers des charges, choisir de s'approvisionner chez des producteurs soucieux de diminuer l'impact environnemental, réagir rapidement en cas d'accident sanitaire.

Les industriels à la recherche d’un « compromis raisonné » pour respecter la règle des 8S

Source : Académie des technologies

Plusieurs autres solutions numériques sont détaillées dans le rapport (capteurs spécifiques, équipements intelligents, robotique-cobotique, etc.), comme pouvant être utiles à l'industrie alimentaire. Cependant, ce secteur est concurrencé par de nouveaux produits et services qui émergent sur le marché des plats cuisinés : robots cuiseurs, fours intelligents, livraison de repas à domicile, plateformes dédiées à la vente directe ou à l'approvisionnement via des circuits courts, etc.

Jérôme Lerbourg, Centre d'études et de prospective

Source : Académie des technologies