Nous avons vu de nombreuses applications de l'intelligence artificielle (IA) avoir un impact positif dans notre vie quotidienne, comme les véhicules autonomes ou les appareils domestiques intelligents, qui anticipent nos besoins et sont autonomes, ou de services tels que des plateformes d'achat en ligne qui saisissent nos habitudes de transaction, prédisent et poussent automatiquement des recommandations sur ce qui nous intéresse en se basant sur des algorithmes. Le principal moteur de cette intelligence est le Machine Learning, une application qui utilise des modèles et la déduction pour apprendre aux systèmes à effectuer des tâches spécifiques sans être explicitement programmés.
Dans le secteur de l'agroalimentaire, nous pouvons nous attendre à ce que l'IA présente également de nombreux avantages. Il en existe plusieurs domaines que nous pourrions classer ainsi :
Selon une étude de McKinsey, la maintenance prédictive des équipements industriels renforcée par l'IA peut générer une réduction de 10% des coûts de maintenance annuels, jusqu'à 20% de réduction des temps d'arrêt et 25% de réduction des coûts d'inspection. La maintenance prédictive s'appuie sur l'apprentissage supervisé, une méthode d'apprentissage automatique, où les données recueillies sont reliées entre elles et entrent dans des catégories spécifiques. Ces entrées établissent des scénarios dans lesquels une "bonne réponse est fournie" et indiquent aux machines ce qu'elles doivent prévoir.
Les industriels sont souvent contraints d'exécuter un processus multi-variable selon une approche conservatrice, plutôt que de s'approcher des limites d'exploitation. L'apprentissage par renforcement, une autre méthode de Machine Learning, est particulièrement utile dans un environnement opérationnel complexe où la modification d'une variable particulière peut avoir des effets conséquents sur d'autres variables. Il fonctionne en testant constamment les relations dynamiques entre les données et en suggérant la voie la plus optimale à suivre pour maximiser le débit.
Un autre exemple d'application du Machine Learning est le contrôle avancé des processus (APC), une méthode de contrôle prédictif par le modèle. L'APC permet un contrôle plus étroit des variables clés du processus et découple efficacement les interactions qui se produiraient si les mêmes boucles étaient contrôlées indépendamment par des contrôleurs à boucle unique. La possibilité d'effectuer une série de tests et de simulations de la réponse du processus sans perturber les opérations normales du processus permet non seulement d'obtenir un résultat plus économique, mais aussi de faciliter la modification agile du processus.
Même dans un environnement de fabrication par lots, associer le Machine Learning à la supervision de la production en temps réel peut être bénéfique. Avec plusieurs équipements fonctionnant à des cadences différentes au sein d'une ligne, il peut être agaçant de constater qu'un manque ou un blocage se produit à n'importe quel moment, entraînant une perturbation de l'ensemble de la ligne.
Le balisage de chaque cycle de production à différents points de l'équipement et à différentes cadences de production "entraîne" le système à reconnaître ce à quoi ressemblerait un lot de référence, et à faire des déductions sur la base de la cadence de production réelle pour identifier le moment et l'endroit exacts où un éventuel problème ou blocage pourrait survenir. Les opérateurs disposent ainsi d'un délai suffisant pour prendre des mesures immédiates afin de rectifier les situations critiques.
Et cela ne s'arrête pas là. Nous verrons de plus en plus d'applications de l'IA dans l'industrie agroalimentaire. Les analyses et les process pilotés par l'IA et soutenus par le Machine Learning vont révolutionner le monde de la fabrication.
Pour aller plus loin :