L'intelligence artificielle en élevage de porcs : un présent que rien n'arrête

Si l'intelligence artificielle (IA) et son utilisation dans l'industrie porcine est un thème récurrent depuis plusieurs années, cette année, avec l'émergence du ChatGPT, nous découvrons sans doute tous la puissance de cette technologie et comprenons à quel point elle peut nous affecter, à la fois au niveau organisationnel et même au niveau personnel. Au cours des cinq prochaines années, l'IA modifiera (pour les améliorer) les processus de nombreuses organisations, elle érodera la valeur de nombreux types d'emplois et en créera également de nouveaux. Pour s'adapter et tirer le meilleur parti de cet ensemble de technologies, nous devons comprendre leur fonctionnement, leurs limites et leurs applications, autant de points que nous tenterons d'éclaircir dans l'article qui suit.

Machine learning ou l'importance de la qualité des données

Lorsque l'on parle d'IA, on fait référence à la capacité des ordinateurs à faire des choses que les humains font particulièrement bien, comme parler, lire, traiter des images, raisonner, planifier ou ressentir. À cette fin, l'IA englobe des domaines de connaissance tels que les mathématiques, l'informatique, la robotique, les neurosciences, etc. Mais il est très important de comprendre que toute la révolution que nous vivons autour de l'IA est liée à un domaine très spécifique de l'IA appelé machine learning ou apprentissage automatique. Il s'agit de la capacité à générer des modèles de la réalité qui apprennent à partir de données antérieures pour prédire l'avenir. Toutes les avancées majeures que nous observons dans l'IA depuis quelques années, depuis ChatGPT, la vision par ordinateur, en passant par la modélisation prédictive, sont portées par le même vent arrière : le machine learning (l'apprentissage automatique).

Lorsque nous sommes surpris par une réponse de ChatGPT, nous voyons un modèle d'apprentissage automatique à l'œuvre, en particulier un modèle d'apprentissage profond (Deep learning) qui, parmi les nombreuses familles de machine learning, est basé sur les réseaux neuronaux, et plus particulièrement un modèle de type Transformer, mieux connu aujourd'hui sous le nom d'IA génératives.

ChatGPT est possible parce qu'un algorithme, défini comme une liste d'instructions pour résoudre un calcul ou un problème abstrait, a été entraîné sur une énorme base de données de milliards de textes extraits d'internet. Comme on le voit, le big data (traitement massif de données) et le machine learning vont de pair et sont à l'origine de cette révolution dans le monde de l'intelligence artificielle.

J'explique cela par le fait que les organisations sont souvent avides de parler d'intelligence artificielle, mais que parler de données ou de concepts tels que la numérisation, le cloud, le big data, l'IoT (Internet of things ou Internet des objets) est moins attrayant.

Une bonne culture des données au sein de l'organisation est la première étape vers l'application de l'intelligence artificielle.

Les 4 piliers qui nous permettront de nourrir cette nouvelle génération d'algorithmes d'IA et d'en tirer le meilleur parti sont les suivants :

• La numérisation : l'utilisation d'outils informatiques pour gérer nos processus nous amènera à transformer les procédés pour qu'ils laissent une trace numérique.
• Le cloud (louer des ressources informatiques dans le cloud, plutôt que de les acheter physiquement) nous permettra une plus grande flexibilité dans le déploiement de nouvelles ressources de communication, de stockage et de calcul informatiques.
• Le big data (traitement massif de données) nous permettra de traiter ces données pour les laisser au point où les algorithmes d'IA commencent à travailler.
• L'IoT (déploiement de dispositifs qui mesurent et émettent des données) nous permettra de déployer tous les capteurs dans nos élevages pour collecter des données importantes telles que la température, l'humidité, le poids des animaux, la prévalence des maladies....

Quelle serait une bonne feuille de route pour la mise en œuvre de l'IA dans le secteur porcin ?

• Génération de données. Transformer mes processus (numérisation) et ajouter de nouveaux capteurs (IoT), qui me permettent d'accéder à de nouvelles données pour tirer le meilleur parti de l'IA. La figure 1 présente un exemple de déploiement de l'IA dans les engraissements.
• Consolidation des données. Consolider correctement les données dans un registre centralisé, en recourant si nécessaire à des technologies telles que le cloud ou le big data.
• Exploitation des données. Choisir un outil de business intelligence et l'utiliser pour créer une culture de la donnée au sein de l'organisation, en donnant aux utilisateurs les plus avancés les moyens d'être les fers de lance de l'analyse des données au sein de l'organisation. Commencer à générer des alarmes utiles pour gérer correctement les groupes opérationnels de mon organisation à tous les niveaux (technique, opérationnel, économique...).
• Intelligence artificielle. Appliquer l'IA pour résoudre des questions commerciales spécifiques. Commencer par des cas d'utilisation étroits et très concrets, des questions modestes, mais clairement définies en termes de données nécessaires et d'objectifs à atteindre. Appliquer progressivement le dispositif à des cas d'utilisation plus transversaux jusqu'à ce que toutes les variables affectant notre chaîne de valeur soient contrôlées.

L'intelligence artificielle redéfinit la manière dont nous gérons et optimisons tous les aspects de la production et devient le moteur d'une agriculture plus intelligente, plus durable et plus productive. La mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans le secteur porcin nécessite un investissement important en termes de temps, de ressources et de formation. Toutefois, les avantages potentiels sont énormes. Nous pouvons nous attendre non seulement à une amélioration de l'efficacité et de la productivité, mais aussi à des progrès en matière de bien-être animal et de durabilité environnementale. En outre, la création de nouveaux emplois spécialisés dans la gestion et l'analyse des données est l'occasion de revitaliser le secteur avec une nouvelle génération de talents.

À l'avenir, il est essentiel que notre secteur ne se contente pas d'adopter l'IA, mais qu'il favorise également une culture de l'innovation et de l'apprentissage continu. L'IA n'est pas une fin en soi, mais un outil qui, associé à la sagesse humaine et à l'expérience sur le terrain, peut conduire la filière porcine vers un avenir prospère et résilient.