Le monde est confronté à un défi majeur à l'intersection de la sécurité alimentaire et de la durabilité environnementale.
Les statistiques citées par l'Organisation des Nations unies suggèrent que la production alimentaire doit augmenter de 70 % pour nourrir une population mondiale croissante qui devrait dépasser 9,7 milliards de personnes en 2050. Toutefois, il est peu probable que l'augmentation des rendements agricoles suffise à combler cet écart.
Compte tenu des préoccupations croissantes liées au changement climatique, il n'est pas possible d'étendre considérablement les terres agricoles. Au contraire, il est essentiel de mieux utiliser les terres existantes, à la fois en termes de productivité et de durabilité.
Alors que le système alimentaire mondial contribue à 26 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, il est également vulnérable aux effets du changement climatique tels que la sécheresse, les inondations et les changements de fertilité des sols. En outre, le fait que 1/3 de la nourriture produite est jetée ou gaspillée reste une préoccupation majeure.
Pour relever ces défis considérables en matière de durabilité et de disponibilité, il est nécessaire d'améliorer l'efficacité, la productivité et la résilience : un domaine dans lequel les systèmes alimentaires centrés sur les données sont appelés à jouer un rôle déterminant.
Le pouvoir des données
Les systèmes alimentaires centrés sur les données sont capables de révolutionner la production, la distribution et la consommation alimentaires en tirant parti de technologies de pointe et de l'analyse des données.
En exploitant le Big Data et les analyses tout au long de la chaîne alimentaire, les entreprises peuvent créer de la valeur durable, optimiser les opérations, améliorer l'approvisionnement et mettre en œuvre des solutions d'économie circulaire.
Il existe actuellement plusieurs exemples d'utilisation des données visant à améliorer divers aspects des systèmes alimentaires. Cela comprend notamment :
- Agriculture de précision : optimisation de la production agricole en tirant parti de la technologie, de l'analyse des données et de l'équipement spécialisé pour gérer efficacement les champs. Il en résulte une utilisation plus efficace des ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides, tout en réduisant les déchets et l'impact sur l'environnement.
- Gestion de la chaîne d'approvisionnement : dans ce domaine, les données peuvent favoriser l'innovation, la rentabilité et la durabilité de la ferme à l'assiette grâce à des mesures telles que l'amélioration des prévisions, la traçabilité des aliments, des mesures de sécurité et la réduction des déchets.
- Comportement des consommateurs : les systèmes alimentaires centrés sur les données peuvent également être utilisés pour analyser les habitudes d'achat et de consommation des denrées alimentaires, ce qui permet de mieux comprendre l'évolution des préférences et les possibilités de promotion des habitudes alimentaires saines.
L'IA et la robotique en action
Aujourd'hui, des flux de données essentiels sous-tendent les innovations en matière d'IA et de robotique dans divers domaines. Dans l'agriculture, par exemple, les solutions d'IA prédictive utilisent des algorithmes avancés et des analyses de données pour fournir des prévisions intelligentes qui permettent aux agriculteurs d'éviter les pertes et d'apporter des améliorations de manière proactive.
Les prévisions météorologiques en sont un exemple frappant. Grâce aux données météorologiques, à l'imagerie satellitaire et aux modèles climatiques, les phénomènes météorologiques historiques peuvent être analysés afin de prévoir les conditions futures telles que les précipitations, la température et l'humidité.
En outre, les modèles d'IA peuvent prédire les épidémies de maladies des plantes céréalières. En examinant les données historiques sur les maladies, la dynamique de transmission et les facteurs environnementaux, les modèles épidémiologiques permettent de prévoir les occurrences, d'identifier les zones à haut risque et de suggérer des mesures préventives.
Si ces solutions sont conçues pour permettre aux agriculteurs d'atténuer les risques grâce à des pratiques de gestion adaptative, les robots agroalimentaires servent également à révolutionner les pratiques agricoles, la dynamique de la main-d'œuvre et l'efficacité de la production alimentaire.
De nombreux agriculteurs ont déjà adopté des robots de traite et de récolte automatisés en vue d'améliorer l'efficacité de la production et le bien-être des animaux. L'IA et la robotique ne jouent pas seulement un rôle essentiel dans les exploitations agricoles.
En effet, ces technologies sont également appliquées à l'optimisation des processus de production et d'emballage, où les systèmes automatisés peuvent réduire les temps d'arrêt et les erreurs humaines, garantissant ainsi un rythme de production constant qui répond efficacement aux demandes des consommateurs.
Rôle des normes internationales
Si ces innovations sont impératives compte tenu des défis mondiaux actuels, il est important que la sécurité alimentaire reste protégée contre les risques associés à la transformation de l'industrie.
Dans ce domaine, les normes internationales peuvent être un outil utile pour jeter les bases de nouveaux systèmes et de nouvelles solutions, en veillant à ce qu'ils répondent aux défis de la sécurité alimentaire de manière sûre et durable. En définissant les bonnes pratiques, elles peuvent contribuer à promouvoir la sécurité, la qualité et l'efficacité dans l'ensemble de l'industrie agroalimentaire.
Des agriculteurs aux détaillants, toutes les parties prenantes de la chaîne d'approvisionnement alimentaire ont intérêt à respecter les lignes directrices et les bonnes pratiques décrites dans les normes. Elles peuvent non seulement fournir un cadre pour rationaliser les processus et accroître l'efficacité, mais elles sont également essentielles pour renforcer les mesures de sécurité, permettant alors aux entreprises de s'aligner sur les mandats réglementaires.
Exemples mondiaux de systèmes alimentaires centrés sur les données
En s'appuyant sur les normes, il est possible de mettre en place un système alimentaire efficace centré sur les données, dont il existe déjà de nombreux exemples.
Dans le cas de l'agriculture, l'entreprise de biotechnologie Antler Bio en est un bon exemple. Après avoir reçu une subvention Smart Grant de la part d'Innovate UK, l'entreprise spécialisée dans la combinaison de tests épigénétiques sur le bétail et d'analyses de données basées sur l'IA a lancé « EPIHERD ». Cette plateforme, qualifiée d'outil de dépistage de précision pour le cheptel, permet aux agriculteurs de connaître les gènes les plus importants influencés par les facteurs environnementaux spécifiques qui les entourent. Cela signifie qu'ils peuvent adapter les facteurs qui sont sous leur contrôle afin d'améliorer la productivité et la durabilité.
En ce qui concerne les détaillants, la chaîne de supermarchés américaine Kroger collabore avec Retail Insight pour optimiser les stocks et réduire le gaspillage alimentaire. Grâce à la solution de pointe WasteInsight de Retail Insight, l'entreprise utilise l'apprentissage automatique pour lutter contre l'excès de gaspillage alimentaire dans l'ensemble de son écosystème, en optimisant son utilisation des remises pour maximiser les ventes et réduire le gaspillage.
L'avenir de l'alimentation
De l'agriculture de précision et de l'analyse prédictive dans la gestion des cultures à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement en passant par l'adaptation au changement climatique, les possibilités des systèmes alimentaires centrés sur les données semblent infinies.
À l'avenir, l'augmentation des données et des connaissances sur l'ensemble de la chaîne de valeur alimentaire permettra d'ouvrir la voie à des solutions à valeur ajoutée, telles que des plans nutritionnels personnalisés adaptés aux besoins spécifiques des personnes. Ces modèles pourraient non seulement favoriser les changements de comportement alimentaire et apporter des avantages mesurables en matière de santé, mais aussi réduire la consommation de produits d'origine animale pour contribuer à la lutte contre la crise climatique.
Les données peuvent également contribuer à réduire le gaspillage alimentaire. En effet, nous avons déjà constaté des exemples de mise en pratique, avec le fournisseur de services alimentaires majeur ISS utilisant des données pour atteindre un taux d'économie collectif annualisé de 985 000 tonnes de déchets alimentaires pour ses clients. En identifiant que les chutes de production, les déchets d'assiette et la surproduction de repas contribuaient à près de 60 % du gaspillage alimentaire total généré dans l'entreprise, celle-ci a pu économiser 2 463 000 repas et réduire les émissions de CO2 de 4 200 tonnes.
À l'avenir, l'adoption généralisée d'initiatives et de technologies telles que celles-ci sera essentielle, car cela permettra de débloquer collectivement des améliorations progressives de la productivité et de l'efficacité qui, à leur tour, renforceront la sécurité alimentaire, la résilience et l'accès aux denrées alimentaires au niveau mondial.
Il est temps d'adopter des systèmes alimentaires centrés sur les données
Face à l'ensemble des défis mondiaux actuels, l'adoption de systèmes alimentaires centrés sur les données n'est pas un luxe mais un impératif : les nouvelles approches et technologies doivent être une priorité.
Le moment est venu pour les systèmes alimentaires modernes de s'imposer, les normes étant appelées à jouer un rôle clé pour permettre aux entreprises d'établir les bonnes pratiques dans leurs innovations, en veillant à ce que la chaîne d'approvisionnement mondiale reste protégée au cours de cette transformation considérable de l'industrie.
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Normes spécifiques :
Pour les personnes intéressées par les normes détaillées relatives aux sujets traités :
- Robotique agricole : BS 8646 Utilisation de machines mobiles autonomes dans l'agriculture et l'horticulture
Décrit le code de bonnes pratiques pour l'utilisation sécurisée et en toute confiance de machines mobiles autonomes dans l'agriculture et l'horticulture. - Qualité des données : BS 10102 Big Data - Conseils pour les organisations centrées sur les données
Fournit des orientations sur la concrétisation de la valeur des données, y compris des Big Data, telles que l'acquisition de connaissances, l'étayage des stratégies, le renforcement de la réputation et l'amélioration de la conformité, de l'efficacité et des performances. - Sécurité alimentaire : BS EN ISO 22000 Systèmes de management de la sécurité des denrées alimentaires
Cette norme fournit un excellent cadre pour la mise en œuvre d'un système de management de la sécurité alimentaire, en aidant les organisations à proposer des denrées alimentaires sûres. - Traçabilité des aliments : BS EN ISO 22005 Traçabilité de la chaîne alimentaire
Établit des principes et des exigences pour les systèmes de traçabilité des denrées alimentaires, contribuant à maintenir la visibilité pendant la fabrication, la transformation, la distribution et la manipulation des denrées alimentaires. - Management environnemental : BS EN ISO 14001 Systèmes de management environnemental
Fournit des orientations sur l'approvisionnement, le stockage, la distribution, le développement et la fabrication de produits afin de réduire l'impact sur l'environnement et d'améliorer les relations avec les parties prenantes. - Normes en matière d'IA : BS ISO/IEC 42001 Système de management de l'intelligence artificielle
Fournit un cadre certifiable de système de management de l'IA selon lequel les produits d'intelligence artificielle peuvent être développés, aidant ainsi les entreprises et la société à tirer le meilleur parti de l'intelligence artificielle.
