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Des modèles prédictifs d’IA pour améliorer l’hygiène des process
L’Unité Matériaux et Transformations (UMET) de l’Inrae, à Villeneuve-d’Ascq (Nord), a travaillé dans sa halle technologique pour établir ses modèles prédictifs d’IA sur la conception hygiénique des lignes de production alimentaires.
Des modèles prédictifs d’intelligence artificielle ont été établis par des équipes Inrae et le CNRS pour améliorer la conception hygiénique des lignes de production et mieux comprendre les risques de dépôts de souillures. L’intelligence artificielle (IA) n’en finit pas de révéler l’étendue de ses nombreux intérêts pour l’industrie agroalimentaire. Une étude* menée conjointement par Inrae, le CNRS et l’université de Braunschweig (Allemagne) en 2023, a permis de développer des modèles prédictifs d’IA pour améliorer la conception hygiénique des lignes de production dans l’industrie alimentaire. Il s’agit notamment de mieux comprendre les risques de dépôts de souillures dans les manchons de…
