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Logistique : L’IA probabiliste, une innovation révolutionnaire pour l’industrie agroalimentaire

Lors du salon Vivatech, les 8 lauréats de l’appel à projets « IA embarquée » du programme France 2030 ont été dévoilés, marquant une avancée significative pour divers secteurs, notamment l’agroalimentaire. Parmi ces lauréats, le projet Mopsos, conduit par Savoye et la startup grenobloise HawAI.tech, se distingue par ses innovations prometteuses en matière de maintenance prédictive, offrant des bénéfices …

Logistique : L’IA probabiliste, une innovation révolutionnaire pour l’industrie agroalimentaire
Mopsos illustre comment l’intégration de technologies avancées peut transformer le secteur agroalimentaire, le rendant plus résilient et performant face aux défis actuels et futurs. Les bénéfices de cette innovation se traduiront par une meilleure gestion des ressources, une réduction des coûts et une amélioration de la qualité des produits, faisant de Mopsos une véritable révolution pour l’industrie agroalimentaire. ©Savoye

Lors du salon Vivatech, les 8 lauréats de l’appel à projets « IA embarquée » du programme France 2030 ont été dévoilés, marquant une avancée significative pour divers secteurs, notamment l’agroalimentaire. Parmi ces lauréats, le projet Mopsos, conduit par Savoye et la startup grenobloise HawAI.tech, se distingue par ses innovations prometteuses en matière de maintenance prédictive, offrant des bénéfices importants pour l’industrie agroalimentaire.

Mopsos : Un projet visionnaire

Mopsos est un projet ambitieux qui vise à associer l’intelligence artificielle probabiliste à l’industrie. Sélectionné parmi une centaine de projets, Mopsos ambitionne de créer un démonstrateur d’applications pour la maintenance prédictive en entrepôt. Cette initiative permet de réduire les coûts et d’optimiser les performances des installations grâce à des technologies de pointe, cruciales pour le secteur agroalimentaire où la continuité et la sécurité des opérations sont primordiales.

Fondée en 2019, HawAI.tech est une spin-off du CNRS et de l’INRIA spécialisée dans l’IA probabiliste, tandis que Savoye, acteur mondial de l’intralogistique, travaille depuis des années sur l’intelligence artificielle et le machine learning. En combinant leurs forces, les deux entreprises visent à développer des solutions capables de structurer et d’analyser automatiquement les données pour détecter les problèmes potentiels et optimiser la maintenance, une innovation particulièrement pertinente pour l’agroalimentaire.

Contrairement à l’IA classique nécessitant une grande quantité de données, l’IA probabiliste se distingue par sa frugalité en données. Elle s’appuie principalement sur l’expertise métier, rendant les solutions plus accessibles et efficaces même en l’absence de données complètes. Cette approche est particulièrement pertinente pour l’agroalimentaire, où les données peuvent parfois être insuffisantes ou coûteuses à recueillir, et où la précision et la rapidité d’intervention sont essentielles pour maintenir la qualité et la sécurité des produits.

Un entrepôt intelligent et prédictif

Le projet Mopsos, débuté fin 2023, se déroule en plusieurs phases. Après un inventaire des cas d’usage, des modèles d’IA seront testés et optimisés. Un doctorant supervisé par l’université de Grenoble Alpes participera à cette recherche, visant à construire la meilleure offre de services. Les résultats permettront de concevoir des entrepôts capables de prédire et d’anticiper les évolutions, réduisant ainsi les coûts énergétiques et les émissions de CO2, tout en améliorant l’efficacité opérationnelle.

Impact pour le secteur agroalimentaire

Pour l’industrie agroalimentaire, Mopsos représente une opportunité d’améliorer l’efficacité et la durabilité des opérations logistiques. En intégrant l’IA probabiliste, les entreprises peuvent anticiper les pannes et optimiser la gestion des ressources, crucial en période de contraintes économiques et environnementales. Cette innovation permet également de répondre aux exigences de qualité et de sécurité alimentaire, tout en réduisant les coûts et l’empreinte écologique.

ParLa rédaction
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