L’IA comme prolongement de votre propre expertise

L’intelligence artificielle, quelle en est l’utilité pour le producteur alimentaire ? Jacco van Son, responsable Digital Tools chez Mérieux NutriSciences | ktba, voit tous les avantages que cette technologie peut apporter, mais constate également que les entreprises alimentaires ont du mal à la mettre en œuvre au sein de leur organisation. « Ne vous laissez pas intimider par l’ampleur et l’inconnu. Lancez-vous. À long terme, vous ne pourrez pas y échapper. Car l’IA deviendra indispensable pour travailler de manière plus intelligente, plus efficace et plus sûre sur le plan alimentaire. »

La plupart des responsables qualité ont déjà demandé à ChatGPT de leur résumer les points importants à retenir dans les nouvelles législations. Avec une bonne invite et une simple pression sur un bouton, vous obtenez les réponses que vous cherchiez. Mais vous pouvez aussi faire bien plus : mettre en place un SOP (procédure opérationnelle standard), créer des listes de contrôle pour les audits internes, faire résumer des normes, comparer une procédure à une exigence GFSI, vous lancer dans des questions complexes de sécurité alimentaire… « Cela fonctionne bien, mais en réalité, ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. L’IA ne devient vraiment intéressante que lorsque vous commencez à travailler avec vos propres données. Si vous cartographiez vos propres processus, l’IA vous indique où vous pouvez travailler de manière plus intelligente et plus efficace. En d’autres termes, des outils tels que ChatGPT ou Gemini vous aident à acquérir de nouvelles connaissances. Ne les considérez pas comme une fin en soi, mais comme un moyen d’améliorer votre gestion de la qualité. Pour passer du contrôle à la maîtrise, de l’incertitude à la flexibilité. L’IA peut, par exemple, évaluer les risques liés à l’achat d’une matière première différente afin d’éviter un éventuel rappel. » 

Renforcer ce qui existe déjà

Pour Jacco van Son, la nécessité est claire. « Les entreprises agroalimentaires disposent souvent déjà d’une montagne de données. Les quantités ne cessent d’augmenter, ce qui rend de plus en plus complexe la découverte des liens pertinents. Pour l’IA, ce n’est qu’une formalité. » Il cite l’exemple de la mise en œuvre de la législation CSRD. « Les règles relatives aux émissions de scope 3 peuvent à elles seules contenir des centaines, voire des milliers de sources d’émissions. Comment une entreprise agroalimentaire peut-elle y faire face ? Comment savoir ce qui me convient ? Les grands modèles linguistiques qui sous-tendent des outils tels que ChatGPT ont toutefois été conçus précisément pour analyser d’énormes quantités de données. Ils peuvent renforcer ce qui existe déjà. » Chez KTBA, ils en tirent déjà profit. « Pensez à la combinaison des données provenant du laboratoire et de l’environnement pour aboutir à des conclusions qui peuvent être utiles dans une analyse de risque dynamique. Nous considérons l’IA comme une extension de l’expertise dont nous disposons en interne. »

Le leadership est crucial

Jacco van Son constate toutefois que l’accueil réservé à l’IA dans l’industrie alimentaire est pour l’instant mitigé. Et il trouve cela vraiment dommage. « L’IA est pourtant un sujet passionnant, car il est question de sécurité alimentaire. On ne peut donc pas tout bouleverser du jour au lendemain. Mais il faut réfléchir à la manière dont l’IA peut vous aider et adapter votre politique en conséquence. Aujourd’hui, vous pouvez encore expérimenter, tester ce que cela vous apporte. Demain, les choses deviendront plus sérieuses. Les développements vont si vite que ceux qui ne se lancent pas maintenant seront désespérément à la traîne. » Jacco van Son comprend toutefois qu’il n’est pas si évident pour un responsable qualité de se lancer. « Il a déjà tellement de tâches à accomplir chaque jour… Il manque souvent de temps pour prendre du recul et identifier les points à améliorer au sein de son organisation. Pour nous, le leadership est donc un facteur clé pour une intégration réussie de l’IA. L’IA est un outil d’aide et d’amélioration de l’efficacité, mais elle ne remplace pas l’expertise humaine fondamentale, l’observation directe des processus ou le respect des principes de sécurité alimentaire. En fin de compte, l’intelligence avec l’IA reste celle de l’être humain qui en fait usage. C’est lui qui fixe le cap, c’est lui qui est aux commandes. » 

Trois étapes pour une mise en œuvre réussie de l’IA 

Mais par où commencer ? Jacco van Son identifie trois étapes pour vous mettre sur la voie du succès :

Étape 1 Introduction de l’IA dans les tâches quotidiennes en tant qu’assistant personnel pour chaque collaborateur du département assurance qualité. Déterminez à quoi vous souhaitez utiliser l’IA et ce que vous souhaitez atteindre. Déterminez les outils autorisés et comment traiter les informations confidentielles. 

Étape 2 Faites fonctionner l’IA avec les données propres à votre entreprise, ce qui rendra les processus internes plus efficaces et permettra aux collaborateurs d’obtenir plus rapidement des réponses à des questions spécifiques à l’organisation.

Étape 3 Utilisez l’IA pour améliorer les processus d’assurance qualité et analyser les données afin de pouvoir les utiliser dans les rapports et le pilotage.  

« Les données sont importantes et, en matière d’IA, le principe « value in, value out » s’applique. Plus vous utilisez vos propres données, plus cela vous apportera de la valeur. C’est également là que vous consacrerez la majeure partie de votre temps dans toute intégration d’IA : veillez à ce que les bonnes données parviennent au bon endroit de manière structurée. C’est là que nous aidons nos clients : à définir la bonne vision et à collecter les données nécessaires à cet effet », conclut-il.