Data et industrie agro-alimentaire : de la fourche à la table

DATE DE PUBLICATION : 07 JUILLET 2023

La data science ouvre des perspectives pour améliorer la durabilité, la sécurité et la sûreté des aliments, mais aussi pour répondre aux besoins nutritionnels d'une population mondiale croissante tout en s'efforçant de réduire les répercussions de la production alimentaire sur les ressources naturelles et l'environnement. Ces tendances ont conduit la Banque mondiale à aller jusqu’à affirmer que les technologies numériques permettront une plus grande transparence des chaînes de valeur agricoles, rendront les exploitations plus intelligentes et, amélioreront donc les services publics.

Les méthodes d'évaluation des risques fondées sur la data offrent une alternative importante à l'expérimentation animale, méthode de plus en plus délaissée par les sociétés agro-alimentaires et les organismes industriels. L'Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA), par exemple, a annoncé qu'elle allait s'orienter vers une évaluation mécaniste des risques, en utilisant des méthodes non animales pour l'évaluation des dangers et de l'exposition.

Aujourd'hui, à l'occasion de la Journée mondiale de la sécurité alimentaire, nous souhaitons réfléchir à la manière dont la data aident à surmonter les obstacles les plus importants de l'industrie agro-alimentaire et à la manière dont elles peuvent soutenir cette « révolution alimentaire », tant attendue. Examinons donc quatre domaines essentiels dans lesquels les données peuvent servir à améliorer les normes de « la fourche à la fourchette ».

La production alimentaire et la chaîne logistique sont impactées par la croissance démographique, notamment par les effets du changement climatique et la disparition de terres arables. À l'inverse, il est impossible de nier les effets directs de la production agro-alimentaire sur l'environnement, notre système alimentaire étant responsable de 21 à 37 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre.

De toute évidence, il est nécessaire de trouver un meilleur équilibre entre les besoins de sécurité alimentaire mondiale et la pérennité écologique. La data peut notamment contribuer à cet objectif en améliorant notre compréhension des besoins nutritionnels et des émissions de carbone de certaines cultures, ce qui permet aux producteurs de denrées alimentaires d'adapter leur utilisation d'engrais (facteur important des émissions de gaz à effet de serre liées à l'agriculture) et de prendre des décisions fondées sur des données probantes, en tenant compte du rendement potentiel par rapport à l'impact environnemental. La data peut également fournir des indications sur les informations génétiques (ADN) libérées par un organisme dans l'environnement, ce qui permet aux producteurs d'identifier plus facilement les nouveaux ravageurs, agents pathogènes ou autres menaces pour l'écosystème et de soutenir l'amélioration des pratiques de gestion des cultures et de leurs rendements.

La bonne utilisation des données des ventes passées peut également être combinée à d'autres informations utiles, comme le revenu moyen des consommateurs, afin de fournir des prévisions de ventes de produits plus précises dans les zones locales avant l'envoi de marchandises. En s'appuyant sur ces prévisions et en ne fournissant et ne transportant que ce qui est nécessaire, les producteurs de denrées alimentaires ont la possibilité de limiter le gaspillage alimentaire et de réduire leur empreinte carbone liée au transport.

Au niveau individuel, la data et la technologie ont également un rôle à jouer pour aider à façonner les habitudes alimentaires et inciter les consommateurs à faire des choix plus durables. Si le transport des denrées alimentaires est source d'émissions, la majeure partie de l'empreinte carbone de notre régime alimentaire est liée à ce que nous mangeons et à la manière dont ces denrées sont produites et non à la distance parcourue. Les données relatives aux consommateurs peuvent permettre une personnalisation accrue des campagnes ciblées sur des canaux comme les réseaux sociaux, incitant les consommateurs à essayer de nouvelles solutions plus durables. En augmentant la demande dans le temps, un marketing efficace auprès des consommateurs peut inciter les producteurs de produits alimentaires à investir davantage dans des produits durables.

Chaque année, dans le monde, la consommation d'aliments contaminés est responsable de l'intoxication d'une personne sur dix. L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) considère la sécurité alimentaire comme une responsabilité partagée par toute la chaîne logistique, des producteurs aux consommateurs. Selon l'OMS, la plupart des cas de maladies d'origine alimentaire peuvent être évités par une manipulation correcte des aliments et une éducation à tous les niveaux. La data fournit les preuves nécessaires pour faciliter le maintien de la sécurité alimentaire malgré les changements d'environnement de production, de technologie de transformation et d’habitudes des consommateurs.

Les données de séquençage peuvent servir à contrôler la composition génétique des micro-organismes présents dans les aliments que nous consommons, notamment les bactéries, les virus, les champignons et les organismes unicellulaires (protozoaires). Ces données servent à identifier et à suivre des souches spéciales de micro-organismes liées à des épidémies alimentaires et à réduire le risque de contamination des matières premières. L'analyse des populations microbiennes dans les usines permet de mesurer l'efficacité des protocoles et des procédures de nettoyage.

En approfondissant la recherche scientifique, les données de séquençage sont généralement recueillies par le séquençage du génome entier d'un micro-organisme (séquençage du génome entier) ou en se concentrant sur des gènes ou des régions particulières du génome. Cette technologie est utilisée pour isoler différentes espèces de bactéries, identifier les souches pouvant constituer des menaces et repérer les sources de contamination par des agents pathogènes alimentaires. Les données génomiques peuvent jouer un rôle essentiel en matière de sécurité publique lors de l'évaluation des épidémies alimentaires. Ces données peuvent être utilisées pour identifier le composant précis d'un produit alimentaire responsable d'un foyer, l'origine du composant et l’usine de traitement dans laquelle il a été produit.

Les progrès de la technologie de séquençage nouvelle génération ont considérablement réduit les coûts et facilité la réalisation de séquençage du génome entier microbien. Toutefois, le « Graal » de la surveillance de la sécurité alimentaire et de l'évaluation des risques devrait être la métagénomique, c'est-à-dire le séquençage de tous les génomes des membres d'une communauté microbienne dans un environnement donné. La possibilité de surveiller des communautés microbiennes entières et non des agents pathogènes individuels offre une « occasion inégalée » de maîtriser les risques microbiens, de réduire l'incidence des maladies d'origine alimentaire et d'améliorer la rentabilité et la pérennité des entreprises du secteur alimentaire. Les applications potentielles comprennent la détection des agents pathogènes, la surveillance des gènes résistants, le contrôle qualité, le dépistage des organismes génétiquement modifiés interdits et la détection de la fraude sur les espèces.

L’utilisation des données peut bénéficier à un autre aspect important de la production agro-alimentaire, à savoir le contrôle qualité des aliments. Outre la sécurité, il peut y avoir des répercussions considérables sur la réputation et la crédibilité d'une marque si elle est compromise, tout en mettant potentiellement en danger la santé publique.

L'industrie agro-alimentaire est strictement réglementée, tant par les gouvernements nationaux que par les organismes industriels, ce qui oblige les fournisseurs et les fabricants à respecter les normes les plus strictes pour la protection des consommateurs. Dans l'idéal, les producteurs de denrées alimentaires devraient prendre toutes les mesures nécessaires pour garantir le plus haut niveau de contrôle qualité des aliments et éviter les rappels en identifiant les problèmes avant l'expédition des produits. Ainsi, la qualité des aliments ne peut être évaluée à un seul stade du processus de production mais doit faire partie de l'ensemble de la chaîne, du développement initial à la production et au transport.

L'analyse des données peut aider les fabricants de produits alimentaires à mieux maîtriser leur produit final, en les aidant à comprendre les étapes du processus de fabrication ainsi que l'emballage et le stockage, qui impactent le plus la qualité et le goût et en les accompagnant pour anticiper les répercussions. En agissant sur ces informations en temps réel, les producteurs de denrées alimentaires peuvent procéder à des ajustements pour tenir compte des éventuels changements et garantir la constance de la qualité de leur production.

À l'instar de l'industrie pharmaceutique, les producteurs de denrées alimentaires peuvent également utiliser la data pour évaluer l'évolution et la dégradation de la qualité de leurs produits au fil du temps, ce qui leur permet d'identifier les facteurs susceptibles d'influer sur la durée de conservation d'un produit et de procéder aux ajustements nécessaires pour contrer ces effets. Ces interventions sur la qualité peuvent non seulement permettre aux producteurs de réaliser des économies et d'éviter d'éventuels problèmes de qualité mais aussi de préserver l'environnement en évitant le gaspillage de produits.

Alors que les chaînes logistiques mondiales de l'industrie agro-alimentaire continuent d'évoluer et de gagner en complexité, la traçabilité au sein de ces réseaux reste plus que jamais essentielle pour suivre et retracer avec précision le parcours des produits, soutenir la sécurité et la sûreté alimentaires et préserver la confiance des consommateurs quant à l'origine et l'authenticité de ce qu'ils achètent. Bien que cela soit rare, lorsque des problèmes de sécurité alimentaire surviennent, la traçabilité est essentielle pour protéger la santé publique et permettre des rappels efficaces, le cas échéant. Dans ces situations, l'information est essentielle pour limiter les risques pour les consommateurs et gagner à la fois du temps et de l'argent.

Si le simple code-barres reste une mesure de suivi importante dans l'industrie agro-alimentaire, les nouvelles technologies fondées sur la data prennent de plus en plus d'importance. Alors que la Food and Drug Administration américaine devrait mettre en place une législation actualisée concernant la tenue de dossiers dans la production alimentaire, certaines sociétés adoptent déjà, en prévision, des systèmes numériques comme la chaîne de blocs. Actuellement davantage associée au bitcoin et à d'autres crypto-monnaies, la chaîne de blocs peut également être utilisée pour suivre et encadrer les transactions. En permettant aux utilisateurs de partager un ensemble unique de données, la chaîne de blocs pourrait réduire les inefficacités au sein de la chaîne logistique et renforcer la confiance entre les parties concernées.

L'adoption généralisée de la chaîne de blocs dans l'industrie agro-alimentaire n'est peut-être pas imminente mais les premiers défenseurs de cette technologie dans le secteur privé apparaissent, tels que Walmart et Nestlé, qui l’ont tous deux mise en place pour suivre certaines parties de leur offre de produits alimentaires. Le Programme des Nations unies pour le développement a également appelé à poursuivre la recherche sur les utilisations potentielles de la chaîne de blocs pour soutenir une plus grande traçabilité « de la ferme à la table » afin de s'attaquer aux problèmes essentiels liés au développement durable dans les chaînes logistiques agro-alimentaires mondiales.

Selon un rapport du Forum économique mondial de 2021, si les dirigeants de l'industrie manufacturière considèrent que l'analyse de pointe est essentielle pour réussir, peu d'entre eux utilisent l’intégralité de la valeur des données et de l'analyse pour faire face aux problèmes les plus urgents. Avec des consommateurs de plus en plus intéressés par chaque variable de la chaîne alimentaire, la saisie de données fiables sur les matières premières, la durabilité du processus de production et la qualité/sécurité des aliments seront sans doute les prérequis de l'avenir de l'industrie agro-alimentaire. Les données révolutionnent l'industrie agro-alimentaire, de la fourche à la fourchette, et cela ne va pas s'arrêter là.