IA et sécurité alimentaire : promesses et obstacles

Willette M. Crawford, consultante en sécurité alimentaire et cofondatrice de Katalyst Agricultural Solutions, décrit comment l'IA s'insère dans la gestion des épidémies et des rappels. Elle explique que l'outil accélère l'analyse de données massives sans détecter lui-même les pathogènes, tout en soulignant des obstacles persistants liés aux coûts, aux données et au temps. Elle estime que la hausse apparente des rappels traduit surtout une meilleure visibilité du risque, et rappelle avoir contribué à la Food Safety Modernization Act qui a orienté la FDA vers la prévention.

Gouvernance incomplète et chaîne mondiale fragmentée limitent l’IA

Il n’existe pas de cadre réglementaire complet et spécifique à l’alimentation pour l’usage de l’IA en sécurité alimentaire. La chaîne d’approvisionnement alimentaire fonctionne comme un réseau complexe d’opérations cloisonnées, qui se croisent lors de la transformation, du transport ou des changements de mains des produits. Les entités impliquées n’ont pas toujours les mêmes normes, priorités ou exigences réglementaires, et chacune génère de grandes quantités de dossiers et d’informations. Cette chaîne est mondiale, ce qui oblige à composer avec des systèmes réglementaires, des pratiques de tenue de registres et des standards opérationnels différents, même si cela permet une disponibilité accrue des produits. Lorsque le coût de l’IA est prohibitif pour de nombreux acteurs, même les entreprises les mieux équipées doivent tenir compte des limites de leurs partenaires.

Numérisation et qualité des données, conditions d’un gain réel

Les entreprises qui parviennent à utiliser l’IA en sécurité alimentaire ont d’abord numérisé leurs informations. À l’inverse, celles qui déploient des outils sans cette étape peinent à constater un retour sur investissement. Celles qui investissent dans la numérisation, même si cela demande un effort important, sont mieux placées. Ce travail implique que le personnel consacre du temps à l’architecture des systèmes, qui est déterminante dès le départ. Des dossiers incomplets, incohérents ou mal entretenus limitent les bénéfices d’un système d’IA. L’IA permet de relier des informations dispersées et d’automatiser des processus, libérant du temps pour l’interprétation et l’enquête, mais le principal obstacle reste la qualité et la disponibilité des données, plus que les aspects mathématiques.

Usages actuels : séquençage, liens entre systèmes et rappels accélérés

Dans le domaine réglementaire, des réseaux dédiés au séquençage génomique complet sont mis en place afin de renforcer la détection des épidémies. Les solutions d’intelligence artificielle ne procèdent pas à la détection directe des agents pathogènes, mais elles permettent d’accélérer leur identification dans le système, de relier différents systèmes et États, et de mieux évaluer rapidement l’étendue d’une épidémie ou la nécessité d’effectuer un rappel. L’intelligence artificielle est considérée comme un soutien à des méthodes plus rapides et plus ciblées, du fait de sa faculté à intégrer de manière continue des volumes de données plus importants et variés, à révéler des liens non explicitement programmés et à déterminer avec davantage de précision les priorités d’action. Willette M. Crawford, qui a travaillé deux décennies dans le domaine et contribué à la Food Safety Modernization Act ayant fait évoluer la FDA vers la prévention, situe ces usages dans une dynamique plus proactive.

Adoption précoce, coûts et temps pèsent sur les acteurs

L’adoption de l’IA en sécurité alimentaire reste à un stade précoce, principalement chez certaines grandes entreprises. Pour les petites structures ou les producteurs, le coût est souvent un frein important. Le temps nécessaire pour configurer les modèles, les valider par rapport aux systèmes existants et désigner un responsable de leur gouvernance à long terme constitue un autre obstacle. Des coûts élevés et des données non uniformes s’ajoutent à la liste des difficultés rencontrées.

Rappels plus visibles, risque pas nécessairement accru

Après une succession de rappels cet été concernant notamment la laitue, les jalapeños et les myrtilles, Willette M. Crawford estime que la perception d’un risque accru chez les consommateurs n’est pas forcément justifiée. Selon elle, l’approvisionnement alimentaire n’est pas plus risqué, mais la capacité à détecter le risque s’est améliorée. Cofondatrice de Katalyst Agricultural Solutions, elle souligne que l’IA aide les équipes à trier d’énormes ensembles de données et à gérer des volumes d’information toujours plus importants.