Chercheur
Agroalimentaire – Biochimie URGRNSEQ – CRRA Meknès
L’intelligence artificielle (AI) est en train de remodeler l’avenir de l’agro-industrie, émergeant comme une force de transformation incontournable dans le paysage dynamique de l’AgriFood. En combinant des disciplines scientifiques traditionnelles, des théories avancées et des pratiques exploitant la logique mathématique, les statistiques et les probabilités, l’AI vise à émuler les capacités cognitives humaines. Sa capacité à analyser d’énormes quantités de données et à identifier des schémas émergeants façonne divers aspects de l’agro-industrie, de la formulation des aliments à la conservation des produits, en passant par la valorisation des sous-produits et la transformation alimentaire. Cette révolution promet une industrie alimentaire plus durable et innovante.
Dans le domaine de la formulation alimentaire, traditionnellement basée sur des essais et des erreurs, l’AI est en train de révolutionner le processus. Grâce aux algorithmes de ‘machine learning’ (ML) et de ‘deep learning’ (DL), les chercheurs peuvent analyser une multitude de données, telles que les fonctionnalités des ingrédients, les profils nutritionnels et les préférences des consommateurs, pour développer des formulations innovantes et personnalisées, accélérant ainsi le processus de développement tout en répondant aux besoins nutritionnels individuels.
De même, l’AI joue un rôle crucial dans l’analyse des aliments pour garantir leur sécurité et leur valeur nutritionnelle. En utilisant des biosenseurs renforcés par des algorithmes d’AI, les micro-organismes nocifs, les résidus de pesticides et les métaux lourds peuvent être détectés avec précision. De plus, l’intégration de l’AI avec des méthodes innovantes, non destructives et économiques en termes de temps et de produits chimiques, ouvre la voie à une prédiction précise de la composition des composés fonctionnels des aliments. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives dans l’évaluation exhaustive et rapide de la qualité nutritionnelle des produits, tout en réduisant les ressources requises et les délais de traitement.
En ce qui concerne la conservation des aliments et la réduction des pertes, l’AI offre des solutions innovantes en examinant les facteurs complexes influençant la détérioration des produits pour créer des modèles prédictifs. Ces modèles guident les décisions de stockage et de distribution pour minimiser les risques de détérioration et prolonger la durée de conservation des aliments. De plus, l’AI révèle son potentiel dans la valorisation des sous-produits agricoles, auparavant considérés comme des déchets. En identifiant les composants précieux de ces sous-produits grâce à des algorithmes avancés, de nouvelles opportunités émergent pour le développement d’ingrédients alimentaires fonctionnels et de compléments, contribuant ainsi à réduire les déchets et à promouvoir la durabilité.
Cependant, le déploiement de l’AI dans le secteur alimentaire est confronté à des défis, notamment en raison de la complexité des algorithmes et de la nécessité de se conformer à des cadres réglementaires stricts. Bien que ces obstacles soient significatifs, il est possible de les surmonter à mesure que l’AI se généralise et que les connaissances documentées à son sujet se multiplient.
