Alimenter l’industrie alimentaire avec l’IA

Mais malgré cette promesse, l’adoption de l’industrie est toujours en retard. Le partage de données reste limité et les entreprises de la chaîne de valeur ont des besoins et des capacités très différents. Il existe également peu de normes et de protocoles de gouvernance des données en place, et plus de talents et de compétences sont nécessaires pour suivre le rythme de la vague technologique.

Tout de même, des progrès sont en cours et le potentiel de l’IA dans le secteur alimentaire est énorme. Les principaux résultats du rapport sont les suivants:

Les analyses prédictives accélèrent les cycles de R&D en sciences des cultures et des aliments. L’IA réduit le temps et les ressources nécessaires pour expérimenter de nouveaux produits alimentaires et transforme les cycles traditionnels des essais et des erreurs en découvertes plus efficaces basées sur les données. Les modèles et les simulations avancés permettent aux scientifiques d’explorer les ingrédients et les processus naturels en simulant des milliers de conditions, configurations et variations génétiques jusqu’à ce qu’elles fassent la bonne combinaison.

L’IA apporte des informations basées sur les données à une chaîne d’approvisionnement fragmentée. L’IA peut révolutionner la chaîne de valeur complexe de l’industrie alimentaire en cassant les silos opérationnels et en traduisant de vastes flux de données en intelligence exploitable. Notamment, les modèles de grandes langues (LLM) et les chatbots peuvent servir d’interprètes numériques, démocratiser l’accès à l’analyse des données pour les agriculteurs et les producteurs et permettant des décisions stratégiques plus informées des sociétés alimentaires.

Les partenariats sont cruciaux pour maximiser les forces respectives. Alors que les grandes entreprises agricoles mènent dans la mise en œuvre de l’IA, des percées prometteuses émergent souvent de collaborations stratégiques qui exploitent les forces complémentaires avec les établissements universitaires et les startups. Les grandes entreprises contribuent à des ensembles de données importants et à une expérience de l’industrie, tandis que les startups apportent l’innovation, la créativité et une ardoise de données propre. La combinaison de l’expertise dans une approche collaborative peut augmenter l’adoption de l’IA.

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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisée de la revue de la technologie MIT. Il n’a pas été écrit par le rédacteur de la MIT Technology Review.