Si l'intelligence artificielle (IA) a le vent en poupe, ce n'est pas un feu de paille et elle est bel et bien là pour durer. Si l'avènement de l'IA générative, comme ChatGPT, a suscité des inquiétudes liées au plagiat, aux violations des droits d'auteur et à la confidentialité des données, toutes les technologies d'IA ne soulèvent pas les mêmes préoccupations. Par exemple, d'autres formes d'IA sont utilisées avec succès dans l'espace technologique de la pêche pour moderniser les pêcheries.
À cette fin, nous avons voulu commencer 2024 en mettant en évidence certaines des innovations dans l'espace technologique de la pêche par des entreprises dont nous avons suivi le travail de près. Elles utilisent l'IA pour tout, de l'amélioration du traitement des données à la conduite d'une pêche de précision plus précise, en passant par la réduction des déchets dans la chaîne d'approvisionnement des produits de la mer, contribuant ainsi à l'évolution du secteur tout en jouant un rôle crucial dans la promotion de la durabilité de nos océans.
Reiknistofa fiskmarkaða RSF
La société islandaise RSF développe et fournit des solutions innovantes pour l'industrie islandaise des produits de la mer et au-delà. RSF relie 11 criées réparties sur 45 sites en un seul réseau de vente aux enchères et organise des ventes aux enchères quotidiennes au cours desquelles 200 à 300 acheteurs se procurent du poisson frais à distance et en temps réel. RSF collecte également les paiements des acheteurs et les reverse aux vendeurs, aux criées, aux ports, au gouvernement, etc.
Nous avons posé à Bjarni Heimisson, PDG de RSF, quelques questions sur leur technologie et sur la manière dont ils utilisent l'IA :
Avez-vous intégré la technologie de l'intelligence artificielle dans les opérations du réseau de vente aux enchères de RSF ? Si oui, comment est-elle utilisée ?
Nous disposons d'un modèle d'IA qui apprend à partir des anciens prix et prédit les prix avant une vente aux enchères, et qui apprend également pendant la vente aux enchères et ajuste ces prix en fonction de l'enchère en cours. Notre enchère est une enchère hollandaise, c'est-à-dire qu'elle compte à rebours à partir d'un point de départ jusqu'à ce que le premier acheteur achète/gagne. Il est donc essentiel pour nous d'avoir un bon point de départ. Le modèle nous aide à le faire.
De quelle manière la technologie de RSF répond-elle aux défis spécifiques liés à la mise en place et au maintien d'un réseau d'enchères robuste et en temps réel ?
Nous essayons de collecter autant de données que possible pour notre modèle de prédiction. Mais cela peut s'avérer difficile, car de nombreux autres facteurs sont souvent nécessaires pour prédire si le prix augmente ou diminue. Parfois, un événement survenu dans un autre pays influe sur le prix et nous empêche de le suivre. C'est pourquoi il est important de disposer d'un modèle qui fonctionne en temps réel sur notre réseau d'enchères pour ajuster la prédiction des prix.
Recueillez-vous des données globales sur les pratiques durables dans l'industrie des produits de la mer en Islande et au-delà ?
Oui, nous le faisons. Pour l'instant, nous le faisons surtout pour l'Islande, car c'est notre principal marché. Cependant, nous travaillons à la collecte d'autres flux de vente aux enchères afin d'améliorer nos prévisions.
SafetyNet Technologies
La société SafetyNet Technologies , basée au Royaume-Uni, développe des outils de pêche de précision, notamment des lampes LED, des caméras vidéo sous-marines et des capteurs océaniques, afin de rendre la pêche commerciale plus prévisible, plus rentable et plus durable. La société conçoit ses produits avec les pêcheurs, pour les pêcheurs, et les commentaires des utilisateurs guident l'ensemble du processus de conception et de développement des produits. La 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 la pêche et l'IA :
Comment votre technologie contribue-t-elle à promouvoir la durabilité dans le secteur de la pêche ?
Chez SafetyNet Technologies, nous créons des outils qui aident les pêcheurs à capturer leurs espèces cibles de manière plus efficace et plus durable. Ces outils améliorent notre compréhension de l'océan, nous permettent d'observer comment les espèces ciblées et non ciblées interagissent avec les engins de pêche et si les dispositifs de sélectivité fonctionnent correctement. En conséquence, les équipages de pêche peuvent prendre des décisions fondées sur des données pendant les opérations afin d'optimiser leurs efforts et de se conformer aux réglementations.
Comment intégrez-vous l'IA dans vos solutions existantes et dans celles 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 sur les navires de pêche peuvent assimiler et apprendre à partir 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 et nous sommes impatients de les partager avec vous en 2024.
Quelles méthodes ou technologies utilisez-vous pour collecter et traiter de grands volumes de données océaniques ? Utilisez-vous l'IA pour extraire des informations de ces données ? Si oui, comment ?
Nous utilisons activement des engins de pêche comme plateformes pour collecter de grandes quantités de données océanographiques et vidéo sous-marines et nous utilisons diverses méthodes, dont certaines font appel à des techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique, pour en extraire des informations utiles. Nous sommes également de fervents partisans de l'"apprentissage humain" lors de l'analyse des données océaniques, qui constitue la base de nos approches d'apprentissage automatique. Nous collaborons étroitement avec des pêcheurs et des scientifiques pour déterminer la manière dont nous tirons parti des données des capteurs.
CePoisson
Fondée sur la côte ouest du Canada, ThisFish est un leader mondial des logiciels de traçabilité des produits de la mer et de l'intelligence artificielle qui réduisent les coûts, renforcent le contrôle des processus et améliorent 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 cofondateur de ThisFish, a répondu à nos questions sur l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans leur travail.
Comment tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour améliorer l'interprétation des données et la prise de décision ?
Notre plateforme 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. En voici quelques exemples :
- Nous avons utilisé les données de traçabilité et de production pour développer un outil de prédiction du rendement pour un transformateur de saumon et une conserverie de thon. Avant même de découper le poisson, TallyBot, notre assistant numérique doté d'une intelligence artificielle, prédit le rendement. Cela nous a également permis de développer un outil de calcul du coût des matières premières pour le transformateur de saumon.
- En utilisant le contrôle de la qualité et les données de production d'une conserverie de thon, nous avons créé un TallyBot qui prédit le poids des boîtes de thon vidées. L'analyse suggère que cela pourrait permettre à une conserverie d'économiser plus d'un gramme de thon par boîte - et potentiellement des centaines de milliers de dollars.
- Nous sommes sur le point de commencer à travailler avec un exportateur de homards vivants afin de mieux comprendre les causes de la mortalité des homards vivants expédiés à l'étranger. Pour chaque commande, le taux de mortalité peut varier de quelques pour cent à 25 %. Nous espérons que l'IA pourra nous aider à mieux comprendre les causes de cette mortalité.
Comment votre technologie contribue-t-elle à la durabilité dans le secteur de la pêche, en particulier grâce au rôle de l'IA dans la gestion des ressources et la réduction de l'impact sur l'environnement ?
Nous nous concentrons sur les acteurs de la chaîne d'approvisionnement intermédiaire, tels que les transformateurs, les distributeurs et les négociants. La majeure partie de l'IA sur laquelle nous travaillons est donc liée à la réduction du gaspillage 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 pour que moins de poissons soient gaspillés ou deviennent des sous-produits.
Nous avons également travaillé sur la détection d'anomalies par l'IA pour identifier les erreurs ou les comportements frauduleux dans les chaînes d'approvisionnement, afin de faciliter la validation des données de traçabilité.
Au-delà de l'IA, comment envisagez-vous que des technologies comme l'IoT et la blockchain façonnent l'avenir de la pêche commerciale, et comment votre entreprise prévoit-elle de les intégrer ?
Les données sont souvent considérées comme le nouveau "pétrole" de l'ère de l'information, 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. C'est pourquoi nous pouvons utiliser des capteurs IoT (Internet des objets) pour collecter automatiquement des données, ce qui réduit le coût de la collecte et améliore la qualité puisque nous éliminons les erreurs et les biais humains. Les capteurs de l'IdO vont donc jouer un rôle considérable dans la mise en œuvre et l'expansion de l'IA dans les fruits de mer à l'avenir.
Nous avons intégré un capteur de température sans fil à la pointe de la technologie dans notre plateforme 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 produits de la mer. Au lieu d'un contrôle de 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 en fonction de leur taille, de leur couleur et de leurs défauts, éliminant ainsi l'erreur humaine et la partialité de l'inspection tout en inspectant 100 % des produits. Il s'agit également d'un excellent exemple de la façon dont l'IA augmente de manière exponentielle la quantité de données tout en améliorant leur qualité.
Ces exemples ne font qu'effleurer la façon dont l'IA transforme la technologie de la 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 serions ravis de savoir comment votre entreprise utilise l'IA. N'hésitez pas à nous écrire pour nous faire part de vos commentaires, car nous pourrions développer cette série tout au long de l'année 2024 et présenter d'autres innovations du secteur.
