L'intelligence artificielle peut contribuer à atteindre l'objectif de « sécurité alimentaire », c'est-à-dire la situation dans laquelle «toutes les personnes, à tout moment, ont un accès physique et économique à une alimentation suffisante, sûre et nutritive qui répond à leurs besoins alimentaires et à leurs préférences alimentaires pour une vie active et saine» (FAO, 1996). Une brève revue scientifique à suivre.
1) Faim et « insécurité alimentaire », introduction
Les concepts de faim et d’« insécurité alimentaire » ils sont souvent utilisés comme synonymes. Plus exactement:
– la faim est une expérience physique désagréable et/ou douloureuse causée par l’incapacité d’absorber suffisamment d’énergie (kcal) et de nutriments par l’alimentation
– l’inaccessibilité répétée à des aliments nutritifs et sûrs, en plus d’entraver le développement et de provoquer des maladies, exprime le risque d’insécurité alimentaire.
Les niveaux de gravité de ces phénomènes sont estimés à travers l’échelle d’expérience en matière d’insécurité alimentaire (FIES) développée par la FAO (voir Figure 1). Une personne qui se prive de nourriture pendant un jour ou plus et qui se prive de nourriture est considérée comme étant en grande insécurité alimentaire. (1)
2) « Sécurité alimentaire », objectif manqué
'La sécurité alimentaire' est atteint'lorsque tous les individus auront un accès physique et économique à des aliments suffisamment sûrs et nutritifs qui répondent à leurs besoins et préférences alimentaires pour mener une vie active et saine, quelle que soit leur situation" (Sommet mondial de l'alimentation 1996).
L’objectif de « sécurité alimentaire » défini en deuxième position parmi les objectifs de développement durable de l’Agenda 2030 de l’ONU (#SDG2, Zéro Faim) est cependant voué à l’échec.
Insécurité alimentaire en fait, il enregistre une croissance constante au niveau mondial. En 2021 déjà, 11,7 % de la population mondiale souffrait d’insécurité alimentaire extrême, et la situation ne fait qu’empirer. Le dernier rapport SOFI (État de la sécurité alimentaire et de la nutrition dans le monde 2023), comme vu, sous-estime qu’au moins 691 à 783 millions de personnes ont souffert de la faim en 2022. (2) Ce phénomène est attribué aux guerres et à la répartition inégale des ressources entre et au sein des États, ainsi qu’à la faible résilience de la plupart des systèmes alimentaires et à la croissance démographique. .
3) Perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle
Intelligence artificielle (Intelligence artificielle, IA) applique des concepts scientifiques, le raisonnement mathématique, les statistiques et les probabilités, ainsi que les domaines scientifiques traditionnels, pour simuler les fonctions cognitives humaines à l'aide d'ordinateurs. Ses sous-systèmes – réseaux de neurones artificiels (ANN), robotique, systèmes experts, vision par ordinateur, traitement du langage naturel et apprentissage automatique (ML) – pourraient contribuer de manière significative au renforcement des quatre piliers de la sécurité alimentaire : disponibilité, utilisation, stabilité et accessibilité.
Les applications de l'IA en agriculture, ils sont indiqués comme potentiellement utiles pour augmenter la production alimentaire. (3) Ses sous-ensembles ont déjà été utilisés pour prendre des décisions affectant divers processus écosystémiques tout au long de la chaîne alimentaire (4,5). Des progrès significatifs semblent avoir déjà été enregistrés dans la production agricole, la récolte et la commercialisation. L’IA peut également être combinée avec Technologies de l'IdO (Internet des objets), dans les systèmes agroalimentaires, pour optimiser la gestion des conditions défavorables ainsi que celle des déchets et du gaspillage alimentaire (6,7).
4) Principaux défis
L'utilisation de l'intelligence artificielle dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI), elle est influencée par divers aspects. Facteurs économiques, sociaux, culturels, éthiques et religieux (8,9). Les principaux défis concernent :
a) charges économiques et financières (investissements initiaux importants pour le matériel, les logiciels et les capteurs ; indisponibilité de tout programme de financement gouvernemental local ou international)
b) les infrastructures (disponibilité limitée de l'électricité, manque de connexions Internet sécurisées et haut débit)
c) des experts dans le domaine (manque de formation avancée, indisponibilité d’experts dans le domaine de l’agriculture et de l’IA pour les pertes et gaspillages alimentaires)
d) disponibilité des données (manque de données centralisées, rareté des données et indisponibilité de données historiques sur des paramètres clés tels que l'état des sols, la croissance des cultures, les épidémies, les conditions météorologiques, etc.)
e) personnalisation (nécessité d'adapter les modèles d'IA aux variations régionales, à la diversité et aux conditions des cultures)
f) cadre réglementaire (l’incertitude des règles entrave le développement de technologies complexes et en constante évolution. Avec des vulnérabilités sur les questions de propriété, de confidentialité, de violation du droit d’auteur et d’échange de données)
g) accès au marché (transport inadéquat, installations de stockage inadéquates, manque de connaissances en marketing, manque d'installations de commerce électronique dans les zones rurales et surtout manque de réseautage entre les petits opérateurs)
h) collaboration interdisciplinaire (La bureaucratie dans les structures organisationnelles peut entraver les collaborations, qui ont tendance à faire défaut entre les professionnels de la science des données, des affaires, de l'agronomie, de l'ingénierie, de la politique, des sciences sociales et de l'intelligence artificielle.)
5) Recommandations/efforts au niveau international et européen
La pertinence et la gravité des problèmes de sécurité alimentaire à l’échelle mondiale, cela suggère un plus grand engagement de la part des pays dont l’économie est plus développée. Dans le but d’améliorer l’efficacité des chaînes d’approvisionnement agroalimentaire, la réduction des pertes et gaspillages alimentaires, l’accès aux moyens de production et la redistribution équitable des revenus et des aliments. Également grâce à l’adoption de l’intelligence artificielle. (dix)
François avait approuvé un engagement renouvelé de la FAO, d'IBM, de Microsoft et de l'Académie pontificale pour la vie, à développer des formes inclusives et d'IA visant à promouvoir la sécurité alimentaire et nutritionnelle. (11) La Commission européenne, à son tour, intensifie son soutien aux start-ups et aux PME (petites et moyennes entreprises), afin de développer des technologies d'IA fiables, résilientes et solides. (12) Encourager également les États membres à développer les technologies numériques pour l’agriculture. (dix)
6) IA, IoT et blockchain
Technologie blockchain elle mérite également d’être prise en considération pour la gestion intégrée de données fiables en temps réel, au service de l’intelligence artificielle et de l’IoT. En particulier lorsque les données sont collectées à partir de diverses ressources, dans l'agriculture (c'est-à-dire les capteurs souterrains, les stations météorologiques, les drones, les systèmes d'irrigation, les plateformes associées) et tout au long de la chaîne d'approvisionnement (interactions entre les opérateurs, et entre eux et les autorités de contrôle). (8)
Une application intéressante est développé dans le cadre du projet de recherche cofinancé 'Sans gaspillage», dans Horizon Europe. Où est le nôtre Avantage Wiise développe une technologie blockchain visant à collecter des données sur les « pertes et gaspillages alimentaires » dans les différentes chaînes d'approvisionnement agroalimentaires européennes, « de la ferme à l'assiette ». Avec le double objectif d’encourager l’adoption de bonnes pratiques pour améliorer les performances de l’économie circulaire et de proposer des données statistiques pertinentes. (13)
Srikanth Vuppala et Dario Dongo
Notes
(1) FAO. Faim et insécurité alimentaire. https://www.fao.org/hunger/en/
(2) FAO, FIDA, UNICEF, W. et W. L'état de la sécurité alimentaire et de la nutrition dans le monde 2022. Réorienter les politiques alimentaires et agricoles pour rendre les régimes alimentaires sains plus abordables. Rome, FAO. 2022
(3) Kutyauripo, I. ; Rushambwa, M. ; Chiwazi, L. Applications de l'intelligence artificielle dans les secteurs agroalimentaires. J. Agric. Alimentation Rés. 2023, 11, 100502, est ce que je:10.1016/j.jafr.2023.100502.
(4) Pandey, D.K. ; Mishra, R. Vers une agriculture durable : exploiter l'IA pour la sécurité alimentaire mondiale. Artif. Intell. Agricole. 2024, 12, 72-84, est ce que je:10.1016/j.aiia.2024.04.003
(5) Sarku, R. ; Clemen, États-Unis ; Clemen, T. L'application des modèles d'intelligence artificielle pour la sécurité alimentaire : une revue. Agric.2023, 13, est ce que je:10.3390/agriculture13102037
(6) Bilal, M. ; Rubab, F. ; Hussein, M. ; Shah, SAR L'agriculture révolutionnée par l'intelligence artificielle : récolter l'avenir. 2024, 11, est ce que je:10.3390/iocag2023-15875
(7) Chamara, RMSR .; Sénévirathne, SMP; Samarasinghe, SAILN; Premasiri, MWRC Sri Lanka Journal of Food and Agriculture (SLJFA). Rôle de l'intelligence artificielle dans la réalisation de la sécurité alimentaire mondiale : une technologie prometteuse pour l'avenir. 2020, 6, 43-70
(8) Ahmad, A. ; Liew, AXW ; Venturini, F. ; Kalogeras, A. ; Candiani, A. ; Di Benedetto, G. ; Ajibola, S. ; Cartujo, P. ; Romero, P. ; Lykoudi, A. ; et coll. L'IA peut renforcer l'agriculture pour la sécurité alimentaire mondiale : défis et perspectives dans les pays en développement. Devant. Artif. Intell. 2024, 7, 1–18, est ce que je:10.3389/frai.2024.1328530
(9) WHIG, P. Tirer parti de l'IA pour une agriculture durable : opportunités et défis. Trans. Dernières tendances Artif. Intell. Vol 4, n° 4 Trans. Dernières tendances Artif. Intell. 2023
(10) Comment, ML ; Chan, YJ ; Cheah, SM Predictive Insights pour améliorer la résilience de la sécurité alimentaire mondiale grâce à l'intelligence artificielle. Soutenir. 2020, 12, est ce que je:10.3390/SU12156272
(11) FAO. Les meilleures pratiques agricoles en matière d’intelligence artificielle peuvent contribuer à réduire la fracture numérique tout en luttant contre l’insécurité alimentaire https://www.fao.org/newsroom/detail/Artificial-Intelligence-best-practices-in-agriculture-can-help-bridge-the-digital-divide-while-tackling-food-insecurity/en
(12) Direction générale de la communication. Plus de soutien aux start-ups d’intelligence artificielle pour stimuler l’innovation https://commission.europa.eu/news/more-support-artificial-intelligence-start-ups-boost-innovation-2024-01-24_en
(13) SANS DÉCHET. Solutions de quantification des déchets pour limiter le stress environnemental. https://wastelesseu.com/
Srikanth Vuppala
Chercheur, docteur en ingénierie environnementale, chef de projet chez Wiise Srl
Dario Dongo, avocat et journaliste, docteur en droit alimentaire international, fondateur de WIISE (FARE - GIFT - Food Times) et Égalité.
