Bien que l’intelligence artificielle (IA) ait un moment, ce n’est pas un feu de paille et elle est certainement là pour rester. Bien que l’avènement de l’IA générative, comme ChatGPT, ait suscité des préoccupations liées au plagiat, aux violations du droit d’auteur et à la confidentialité des données, toutes les technologies d’IA ne soulèvent pas ces mêmes préoccupations. Par exemple, d’autres formes d’IA sont utilisées avec succès dans le domaine de la technologie des pêches pour moderniser les pêches.
À cette fin, nous voulions commencer 2024 en soulignant certaines des innovations dans le domaine de la technologie des pêches par des entreprises dont nous avons suivi le travail de près. Ils utilisent l’IA pour tout, de l’amélioration du traitement des données à la conduite d’une pêche de précision plus précise à la réduction des déchets dans la chaîne d’approvisionnement des fruits de mer, contribuant à l’évolution de l’industrie tout en jouant un rôle crucial dans la promotion de la durabilité dans nos océans.
Reiknistofa fiskmarkaða RSF
L’entreprise islandaise RSF développe et fournit des solutions innovantes pour l’industrie islandaise des fruits de mer et au-delà. RSF connecte 11 ventes aux enchères de poisson dans 45 emplacements en un seul réseau de vente aux enchères et mène des ventes aux enchères quotidiennes où 200 à 300 acheteurs achètent du poisson frais à distance en temps réel. Ils perçoivent également les paiements des acheteurs et déboursent les vendeurs, les ventes aux enchères, les ports, le gouvernement, etc.
Nous avons posé quelques questions sur leur technologie et sur la façon dont ils utilisent l’IA au PDG de RSF, Bjarni Heimisson :
Avez-vous intégré la technologie d’IA dans les opérations du réseau d’enchères de RSF ? Dans l’affirmative, comment est-il utilisé ?
Nous avons un modèle d’IA qui à la fois apprend des anciens prix et prédit les prix avant une vente aux enchères et apprend également pendant la vente aux enchères en cours et ajuste ces prix en fonction de la vente aux enchères actuelle. Notre vente aux enchères est une vente aux enchères néerlandaise, c’est-à-dire. Il compte à recomptent à partir d’un point de départ jusqu’à ce que le premier acheteur achète / gagne. Il est donc crucial pour nous d’avoir un bon point de départ. Le modèle nous aide à le faire.
De quelles manières la technologie de RSF répond-elle aux défis spécifiques liés à l’établissement et au maintien d’un réseau d’enchères robuste et en temps réel ?
Nous essayons de recueillir autant de données que possible pour notre modèle de prédiction. Mais, cela peut être difficile car il y a souvent beaucoup d’autres facteurs nécessaires pour prédire si le prix monte et descend. Parfois, quelque chose dans un autre pays l’affecte et rend difficile pour nous de garder une trace. C’est pourquoi il est important d’avoir un modèle qui fonctionne en temps réel au-dessus de notre réseau d’enchères pour ajuster la prévision des prix.
Recueillez-vous des données d’ensemble à l’appui des pratiques durables au sein de l’industrie des produits de la mer en Islande et au-delà ?
Oui, nous le faisons. Nous le faisons surtout pour l’Islande en ce moment, car c’est notre principal marché. Cependant, nous travaillons sur la collecte d’autres flux d’enchères pour améliorer nos prévisions.
SafetyNet Technologies
SafetyNet Technologies, basée au Royaume-Uni, développe des outils de pêche de précision, y compris des lumières LED, des caméras vidéo sous-marines et des capteurs océaniques, pour rendre la pêche commerciale plus prévisible, rentable et durable. Ils conçoivent leurs produits avec les pêcheurs, pour les pêcheurs, et les commentaires des utilisateurs guident l’ensemble de leur processus de conception et de développement de produits. Leur caméra sous-marine CatchCam a récemment commencé à être distribuée au Canada.
Nous avons demandé à Dan Watson, cofondateur et PDG de SafetyNet Technologies, comment ils utilisent la technologie de pêche et l’IA :
Comment votre technologie contribue-t-elle à promouvoir la durabilité au sein de l’industrie de la pêche ?
Chez SafetyNet Technologies, nous créons des outils qui aident les pêcheurs à capturer leurs espèces cibles de manière plus efficace et durable. Ces outils améliorent notre compréhension de l’océan, observons comment les espèces ciblées et non ciblées interagissent avec les engins de pêche et si les dispositifs de sélectivité fonctionnent correctement. Par conséquent, les équipes de pêche peuvent prendre des décisions fondées sur les données pendant les opérations afin d’optimiser leurs efforts et de se conformer à la réglementation.
Comment intégrez-vous l’IA dans vos solutions existantes et les solutions que vous développez ?
Nous intégrons actuellement des techniques de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique dans nos produits afin d’accélérer la vitesse à laquelle les utilisateurs non scientifiques à bord des bateaux de pêche peuvent s’assimiler et apprendre de grandes quantités de données océaniques pour permettre des changements opérationnels qui créent des résultats de pêche de précision. Ces techniques sont en cours de développement actif - et nous sommes ravis de les partager plus tard en 2024.
Quelles méthodes ou technologies utilisez-vous pour recueillir et traiter de grands volumes de données océaniques ? Utilisez-vous l’IA pour extraire des informations de ces données ? Dans l’affirmative, de quelle façon ?
Nous utilisons activement des engins de pêche comme plates-formes pour recueillir de grandes quantités de données océanographiques et vidéo sous-marines et utilisons diverses méthodes, dont certaines impliquent des techniques de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique, pour en extraire des informations significatives. Nous sommes également de grands partisans de « l’apprentissage humain » lorsque nous analysons les données océaniques, qui constituent les fondements de nos approches d’apprentissage automatique. Nous travaillons beaucoup avec les pêcheurs et les scientifiques pour guider la façon dont nous acquérons du sens à partir des données des capteurs.
Ce poisson
Fondée sur la côte Ouest du Canada, ThisFish est un chef de file mondial des logiciels de traçabilité des produits de la mer et de l’intelligence artificielle qui réduit les coûts, renforce le contrôle des processus et améliore la conformité dans les chaînes d’approvisionnement. ThisFish s’engage à moderniser l’industrie de la pêche et à améliorer la durabilité sociale, environnementale et financière des produits de la mer.
Voici comment Eric Enno Tamm, PDG et co-fondateur de ThisFish, a répondu à nos questions sur l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique dans leur travail.
Comment tirez-vous parti de l’IA et de l’apprentissage automatique pour améliorer l’interprétation des données et la prise de décision ?
Notre plate-forme Tally permet aux producteurs de fruits de mer de numériser leurs données de production, de contrôle de la qualité, d’inventaire et de traçabilité de la chaîne d’approvisionnement. Nous avons fait des recherches et développé l’apprentissage automatique pour ajouter plus de valeur à ces données. Voici quelques exemples :
- Nous avons utilisé des données sur la traçabilité et la production pour mettre au point un outil de prévision du rendement pour un transformateur de saumon et une conserverie de thon. Avant même de couper le poisson, TallyBot, notre aide numérique activée par l’IA, prédit quel sera le rendement. Cela nous a également permis de mettre au point un outil d’établissement des coûts des matières premières pour le transformateur de saumon.
- En utilisant des données de contrôle de la qualité et de production dans une conserverie de thon, nous avons créé un TallyBot qui prévoira les poids drainés des boîtes de thon. L’analyse suggère que cela pourrait permettre à une conserverie d’économiser plus d’un gramme de thon par canette – et potentiellement des centaines de milliers de dollars.
- Nous sommes sur le point de commencer à travailler avec un exportateur de homard vivant pour mieux comprendre ce qui entraîne la mortalité des homards vivants expédiés à l’étranger. Pour chaque commande client, la mortalité peut aller de quelques pour cent à aussi haut que 25 pour cent. Nous espérons que l’IA pourra nous aider à mieux comprendre ce qui motive cette mortalité.
Comment votre technologie contribue-t-elle à la durabilité dans l’industrie de la pêche, en particulier grâce au rôle de l’IA dans la gestion des ressources et la réduction de l’impact environnemental ?
Nous nous concentrons sur les acteurs de la chaîne d’approvisionnement intermédiaire tels que les transformateurs, les distributeurs et les commerçants. Ainsi, la plupart de l’IA sur laquelle nous travaillons est liée à la réduction des déchets dans la chaîne d’approvisionnement en faisant mieux correspondre l’offre et la demande, en réduisant la mortalité des produits vivants ou en augmentant les rendements afin que moins de poisson soit gaspillé ou sous-produits.
Nous avons également travaillé sur la détection d’anomalies activée par l’IA pour identifier les erreurs ou les comportements frauduleux dans les chaînes d’approvisionnement, aidant ainsi à la validation des données de traçabilité.
Au-delà de l’IA, comment envisagez-vous des technologies comme l’IoT et la blockchain qui façonnent l’avenir de la pêche commerciale, et comment votre entreprise prévoit-elle de les intégrer ?
Les données sont souvent appelées le nouveau « pétrole » à l’ère de l’information, ce qui alimente la croissance de l’IA. En effet, la qualité et la quantité des données sont essentielles pour permettre à l’IA d’apprendre. Par conséquent, nous pouvons utiliser des capteurs IoT (Internet des objets) pour collecter automatiquement des données, réduisant ainsi le coût de la collecte et améliorant la qualité, car nous supprimons les erreurs et les biais humains. Ainsi, les capteurs IoT vont jouer un rôle énorme dans l’activation et l’expansion de l’IA à l’avenir dans les fruits de mer.
Nous avons intégré un capteur de température sans fil de pointe dans notre plate-forme Tally, car la surveillance de la chaîne du froid est nécessaire pour bon nombre de nos clients. Nous avons également intégré une caméra intelligente dans TallyVision, un nouveau produit qui permet une inspection continue et automatisée dans les usines de fruits de mer. Au lieu d’un contrôle de la qualité effectué manuellement à l’aide d’échantillons aléatoires évalués par des personnes, TallyVision utilise des réseaux neuronaux et des algorithmes de vision par ordinateur pour classer automatiquement les poissons ou les filets par taille, couleur et défauts, éliminant ainsi les erreurs humaines et les biais de l’inspection tout en inspectant 100% des produits. C’est également un excellent exemple de la façon dont l’IA augmente de manière exponentielle la quantité de données tout en améliorant la qualité des données.
Ces exemples ne font qu’effleurer la surface de la façon dont l’IA transforme la technologie de pêche et modernise l’industrie des produits de la mer. Au-delà de leur impact immédiat, ces innovations jouent également un rôle crucial dans les objectifs plus larges de l’industrie en matière de conservation de l’environnement et de gestion responsable des ressources. Nous aimerions savoir comment votre entreprise utilise l’IA, envoyez-nous un coup et faites-le nous savoir car nous pouvons étendre cette série tout au long de 2024 et présenter d’autres innovations de l’industrie.