L'IA « les yeux » tournés vers l'avenir pour les conditionneurs et les transformateurs de pommes de terre
Cet article a été initialement publié dans un numéro de Potato Gazette. Cliquez ici pour lire le numéro complet.
Les humains sont depuis longtemps fascinés par l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l'efficacité et simplifier la vie quotidienne. Ces dernières années, avec le développement rapide d'applications d'assistant d'IA telles que ChatGPT et Google Gemini, l'idée d'avoir un avatar IA prêt à servir ses utilisateurs n'est plus un concept nouveau, mais une nécessité qui devient rapidement une nécessité aujourd'hui.
Du point de vue des transformateurs de pommes de terre, la pression croissante pour augmenter le rendement, contrôler les coûts de main-d'œuvre et répondre aux demandes des clients en matière de qualité constante des pommes de terre a contraint de nombreux hangars à innover rapidement. L'industrie de la pomme de terre est avide d'innovation et d'automatisation ; les méthodes manuelles d'observation et de tri du passé ne peuvent pas répondre aux exigences actuelles.
À l'approche de 2026, de nombreux hangars de pommes de terre se tournent vers l'avenir, enthousiastes et sceptiques quant au rôle de l'IA dans leurs activités. La bonne nouvelle, c'est que de nombreuses installations de transformation de pommes de terre parmi les premières à adopter ont établi la feuille de route vers le succès de l'inspection par IA pour que d'autres puissent suivre.
Comment fonctionne l'inspection par IA dans la transformation des pommes de terre
Les trieuses à vision Legacy dépendent de la couleur pour détecter les défauts, mais les pommes de terre, avec leur teinte terreuse et la saleté qui les recouvre, les défauts eux-mêmes semblent presque identiques à ces systèmes. C'est pourquoi, malgré leurs avantages, les solutions classiques ne permettent pas d'éteindre la lumière dans une installation. La vision alimentée par l'IA change la donne en fournissant des informations et une précision qui surpassent les capacités humaines.
De nombreux processeurs peuvent penser qu'un système d'inspection basé sur l'IA est une centrale omnivisible et omnisciente qui, une fois installée sur une ligne, est laissée à elle-même pour prendre des décisions critiques en matière de processus sans intervention humaine. Pour certains systèmes d'IA, cela ne pourrait pas être plus éloigné de la vérité.
Généralement, chaque système d'inspection par IA comprend des caméras haute résolution, des capteurs et un logiciel de surveillance des processus avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer les produits et les matériaux étrangers en temps réel. La vraie différence réside dans la création et la formation du modèle d'IA.
Il existe essentiellement deux types de systèmes d'inspection par vision basés sur l'IA : l'IA non supervisée et l'IA supervisée. L'IA non supervisée fait référence à un système d'IA qui est laissé à son propre jugement en ce qui concerne les défauts, les anomalies et les matières étrangères des produits. Les systèmes non supervisés peuvent être plus à même de détecter des anomalies imprévues, ce qui est acceptable pour les produits alimentaires présentant peu de variations (par exemple, une gamme de biscuits où chaque produit est façonné et cuit selon la même taille, la même couleur, la même texture, etc.). Cependant, étant donné que les pommes de terre présentent un large éventail de variations naturelles, de défauts et d'apparences, l'utilisation d'une méthode d'IA non supervisée peut introduire davantage de faux positifs ou de faux négatifs.
Les technologies d'IA supervisées sont soigneusement formées par des experts humains en IA pour aider l'IA à prendre les bonnes décisions. Dans une application d'IA supervisée, le système voit plusieurs milliers d'images de bons produits présentant des défauts de produits afin de développer un modèle d'IA. Au fil du temps, le modèle d'IA est renforcé par des experts et apprend ce qui est acceptable et ce qui ne l'est pas grâce à une formation continue dispensée par des experts en IA après le déploiement du système en production.
Alors que l'IA supervisée nécessite des efforts initiaux considérables pour être entraînée et déployée sur une chaîne de production de pommes de terre, la variabilité naturelle des pommes de terre et la possibilité que des matières étrangères coûteuses ou nocives entrent dans le processus rendent cette « touche » humaine au sein de l'IA particulièrement précieuse. L'intégration du jugement humain dans les données de formation a permis des applications réussies et convaincantes pour les utilisateurs.
Comment les transformateurs de pommes de terre utiliseront-ils l'inspection par IA en 2026 (et au-delà) ?
Inspection des pommes de terre à l'admission
Le moment où les pommes de terre arrivent du producteur et sont chargées dans une trémie de réception est un élément essentiel et potentiellement coûteux de l'opération de transformation des pommes de terre. Le tri préalable est l'endroit où la plupart des matières étrangères, telles que les racines, les roches, les balles de golf et autres débris des champs, peuvent entrer dans le processus, ce qui nécessite un œil attentif pour détecter ces objets indésirables difficiles à repérer. Chaque matière étrangère qui entre dans l'emballage du client peut coûter des dizaines de milliers de dollars au hangar à pommes de terre.
Certains hangars à pommes de terre ont résolu le classement des pommes de terre avant le tri et la détection des matières étrangères à l'aide d'un système d'IA « table intelligente ». Dans ces applications, les pommes de terre sont placées sur une table à rouleaux qui fournit une vue complète de chaque pomme de terre au système de caméra basé sur l'IA. En un clin d'œil, plus rapidement qu'une pomme de terre tombant du bout de la table, le système d'IA a entraîné des modèles pour détecter les défauts et les matières étrangères.
Lorsqu'il est bien entraîné, un système de table intelligent calcule le pourcentage de tout défaut (forme générale, pourriture, % de couleur verte, ecchymoses, dommages causés par des rongeurs ou des insectes, pièces cassées, etc.) et redirige automatiquement ces pommes de terre défectueuses vers le flux de traitement défini en déclenchant des doigts de rejet pour retirer la pomme de terre lorsqu'elle tombe dans le système. Lorsque le système détecte des matières étrangères, un autre ensemble de systèmes de rejet se déclenche et les déplace vers une poubelle.
Les systèmes de table intelligents sont conçus pour traiter de grands volumes de produits, jusqu'à 63 500 kg (140 000 livres) de pommes de terre par heure, fournissant une première vérification fiable du produit avant les phases ultérieures du processus.
Calibrage et calibrage en ligne des pommes de terre
Comme la plupart des propriétaires de hangars à pommes de terre en conviendront, il n'existe pas de pomme de terre mauvaise ou inutilisable. Après le lavage, la plupart des pommes de terre sont généralement acheminées vers leur chaîne de valeur, où des clients spécifiques, tels que les fabricants de croustilles, transforment les pommes de terre pour les ingrédients ou les aliments transformés, #2s, ou des pommes de terre fraîchement emballées pour les supermarchés et les restaurants.
Traditionnellement, les trieurs humains qui observaient la chaîne retiraient manuellement les pommes de terre d'un convoyeur et les dirigeaient vers plusieurs flux de traitement. Compte tenu des débits actuels, cette méthode de tri est trop subjective et peu pratique pour que les trieurs puissent la gérer efficacement. Dans certaines régions, notamment aux États-Unis, le maintien de cette main-d'œuvre s'est révélé particulièrement difficile ces dernières années, ce qui a donné lieu à de nombreuses plaintes en matière d'assurance qualité de la part des clients.
Pour résoudre ces problèmes de qualité, certains hangars de pommes de terre ont installé des systèmes de tri de pommes de terre à plusieurs voies alimentés par l'IA. Tout comme les systèmes de table intelligents, lorsque les pommes de terre passent dans les couloirs de tri, un système de caméra prend des photos des pommes de terre qui voyagent, évaluant instantanément la taille et la forme des pommes de terre et la présence de défauts. Sur la base de sa lecture de la pomme de terre, le système déclenche un doigt de rejet pour déposer la pomme de terre sur une voie de dépôt dédiée à la chaîne de valeur de la chaîne de tri, ou sur un bac de rejet pour les pommes de terre d'abattage.
Tri et emballage du produit final
Dans les hangars à pommes de terre fraîches, même une fois que les pommes de terre ont subi leurs étapes de prétraitement et ont été acheminées vers la chaîne de conditionnement, il est toujours possible que certaines pommes de terre défectueuses atteignent la chaîne d'emballage. Là encore, les trieuses manuelles constituent la dernière ligne de défense pour repérer ces pommes de terre non conformes aux spécifications avant leur départ pour le client.
Récemment, des applications associant un système d'inspection basé sur l'IA à un robot Delta sont apparues comme un moyen puissant et efficace de vérifier les spécifications de qualité des pommes de terre finales avant leur emballage. À l'instar des applications abordées précédemment, des caméras reliées à un système d'IA analysent les pommes de terre sur une table roulante, en appliquant des modèles d'IA pour valider les caractéristiques visuelles des pommes de terre. Sur la base de ses résultats, la technologie d'IA déclenchera le bras de tri robotique pour qu'il collecte et retire les produits inacceptables dans les flux de valeur appropriés.
Les trieurs robotiques éliminent la subjectivité du processus de prise de décision, ce qui permet de réduire le nombre d'erreurs, les rétrofacturations et d'importantes économies de main-d'œuvre. En fait, les utilisateurs qui ont intégré deux robots à une ligne de tri ont atteint des taux de prélèvement compris entre 80 et 100 pommes de terre par minute, soit bien plus rapidement qu'une équipe de trieurs humains ne peut atteindre.
Des lignes de traitement plus intelligentes pour des résultats financiers plus solides
L'IA ne remplace pas les personnes ou les processus d'un hangar à pommes de terre ; elle les améliore. En fin de compte, la valeur de l'inspection par IA ne se limite pas au remplacement des tâches manuelles ou à la réduction des erreurs : elle permet d'améliorer et de faire évoluer les opérations de manière quantifiable pour répondre à des demandes croissantes. En assurant une inspection des produits cohérente, objective et rapide, les applications d'IA maintiennent la qualité de la production lorsque la main-d'œuvre est limitée ou que le taux de rotation est élevé. Les transformateurs peuvent réduire les déchets, protéger les équipements en aval et répondre en toute confiance aux spécifications des clients sans sacrifier la vitesse des lignes.
Les systèmes d'inspection par IA actuels ont dépassé les phases théoriques de laboratoire ou de test : ils sont conçus pour une production réelle et sont prêts à fonctionner aujourd'hui et à l'avenir.
