{"id":45683,"date":"2025-09-30T16:39:44","date_gmt":"2025-09-30T14:39:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/?p=45683"},"modified":"2025-10-03T16:42:26","modified_gmt":"2025-10-03T14:42:26","slug":"exploiter-le-potentiel-de-lintelligence-artificielle-ia-dans-le-secteur-de-lemballage-et-du-conditionnement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/en\/exploiter-le-potentiel-de-lintelligence-artificielle-ia-dans-le-secteur-de-lemballage-et-du-conditionnement\/","title":{"rendered":"Exploiter le potentiel de l\u2019intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l\u2019emballage et du conditionnement"},"content":{"rendered":"<p><strong><em>Par Stefan Fischereder, chef de produit IA chez KEBA Industrial Automation.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, le grand public a pu constater le pouvoir transformatif de l\u2019IA. Les entreprises de l\u2019industrie pourraient, elles-aussi, en tirer parti. En effet, des applications telles que l\u2019emballage ou le contr\u00f4le qualit\u00e9 automatis\u00e9s peuvent \u00eatre optimis\u00e9es, avec davantage de pr\u00e9cision et d\u2019efficacit\u00e9. Encore faut-il disposer des ressources mat\u00e9rielles et logicielles ad\u00e9quates pour que l\u2019IA mette en lumi\u00e8re tout son potentiel dans l\u2019atelier.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>L\u2019entra\u00eenement, phase incontournable d\u2019un mod\u00e8le d\u2019IA performant<\/strong><br>Un mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle de reconnaissance d\u2019objets se fonde sur un long processus d\u2019apprentissage. Il faut en premier lieu rassembler un maximum d\u2019images que l\u2019on va ensuite transmettre \u00e0 un mod\u00e8le d\u2019IA. D\u00e8s lors, l\u2019\u00e9l\u00e9ment sp\u00e9cifique est annot\u00e9, puis positionn\u00e9 dans divers environnements, sous diff\u00e9rents angles et arri\u00e8re-plans, dans diff\u00e9rentes positions et conditions de luminosit\u00e9. Toutes ces images serviront de base de connaissances au\u00a0r\u00e9seau neuronal rassemblant des ensembles de donn\u00e9es vastes et g\u00e9n\u00e9riques.<br>Afin de r\u00e9pondre \u00e0 un besoin pr\u00e9cis, il convient d\u2019optimiser ce r\u00e9seau. Est alors appliqu\u00e9e la m\u00e9thode dite de \u00ab\u00a0transfer learning\u00a0\u00bb, et plus particuli\u00e8rement de\u00a0\u00ab\u00a0fine-tuning\u00a0\u00bb, une technique permettant de sp\u00e9cialiser un mod\u00e8le pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 de \u00ab\u00a0Machine Learning\u00a0\u00bb sur une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Le r\u00e9seau neuronal complet est ensuite ajust\u00e9 pour permettre au mod\u00e8le de s\u2019adapter progressivement \u00e0 la nouvelle t\u00e2che tout en conservant les connaissances pr\u00e9c\u00e9dentes.\u00a0Dans le cas des t\u00e2ches de vision par ordinateur, ce r\u00e9seau\u00a0de neurones profond va permettre une reconnaissance optimis\u00e9e, et en temps r\u00e9el, des objets avec lesquels interagir.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>L\u2019IA optimise les applications fond\u00e9es sur la vision<\/strong><br>Une telle capacit\u00e9 peut s\u2019av\u00e9rer tr\u00e8s utile dans une multitude d\u2019applications industrielles, en particulier dans le secteur de l\u2019agroalimentaire. Par exemple, pour une op\u00e9ration automatis\u00e9e de mise en boite de biscuits, on prend traditionnellement en photo les produits, qui circulent sur un convoyeur, pour indiquer leurs coordonn\u00e9es \u00e0 un robot de pick &amp; place. Ce dernier les r\u00e9cup\u00e9rera ensuite selon les informations que l\u2019on lui a transmises. Si un \u00e9v\u00e9nement ext\u00e9rieur se produit entre temps et que les coordonn\u00e9es des biscuits changent, le robot aura beaucoup plus de difficult\u00e9s \u00e0 les prendre.<br>En revanche, gr\u00e2ce \u00e0 un syst\u00e8me de vision aliment\u00e9 par un mod\u00e8le d\u2019IA, il saura les reconna\u00eetre pr\u00e9cis\u00e9ment, quelle que soit sa position, et donc les r\u00e9cup\u00e9rer efficacement. M\u00eame son de cloche pour le contr\u00f4le qualit\u00e9\u00a0: on peut s\u2019assurer qu\u2019une salade compos\u00e9e contient toujours la m\u00eame quantit\u00e9 d\u2019ingr\u00e9dients en fin de ligne. Une aubaine pour les entreprises de l\u2019agroalimentaire, qui pourraient voir leur productivit\u00e9 augmenter sur les op\u00e9rations concern\u00e9es, tout en r\u00e9duisant la p\u00e9nibilit\u00e9. Toutefois, la grande difficult\u00e9 r\u00e9side aujourd\u2019hui dans la mani\u00e8re de les int\u00e9grer efficacement dans une cellule automatis\u00e9e en vue d\u2019optimiser une application industrielle donn\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019adoption de l\u2019IA en milieu industriel<\/strong><br>Pour le traitement des donn\u00e9es visuelles, diff\u00e9rents syst\u00e8mes \u2013 tels qu\u2019un contr\u00f4leur robot, un PLC, un PC d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la vision, ou encore un PC industriel \u2013 peuvent \u00eatre utilis\u00e9s, selon les besoins sp\u00e9cifiques de l\u2019application. Pour mettre en \u0153uvre cette derni\u00e8re, il faut traditionnellement avoir recours \u00e0 plusieurs syst\u00e8mes tiers, tous devant \u00eatre param\u00e9tr\u00e9s et programm\u00e9s, ainsi qu\u2019\u00e0 divers outils issus de diff\u00e9rents fabricants. Chronophage et fastidieux en mati\u00e8re de codage, le d\u00e9ploiement de ces dispositifs est \u00e9galement co\u00fbteux et constitue un frein \u00e0 la d\u00e9mocratisation de l\u2019IA dans l\u2019industrie.<br>L\u2019informatique en p\u00e9riph\u00e9rie (traiter des donn\u00e9es directement sur les appareils plut\u00f4t que sur des serveurs cloud centralis\u00e9s) devient alors cruciale. Elle am\u00e9liore la r\u00e9activit\u00e9 en temps r\u00e9el, la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et l\u2019efficacit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale. Pour ce faire, des modules, utilis\u00e9s en tant qu\u2019extension, vont acc\u00e9l\u00e9rer les t\u00e2ches d\u2019intelligence artificielle, notamment durant la phase d\u2019inf\u00e9rence o\u00f9 les mod\u00e8les pr\u00e9disent \u00e0 partir de nouvelles donn\u00e9es.<br>Disposant d\u2019une architecture ouverte, ces modules permettent d\u2019ex\u00e9cuter des t\u00e2ches d\u2019IA directement \u00e0 partir d\u2019un code PLC. Leur capacit\u00e9 d\u2019analyse de donn\u00e9es en temps r\u00e9el \u2013 d\u00e9terminante pour les op\u00e9rations sensibles au facteur temps et exigeant une grande flexibilit\u00e9 telles que l\u2019emballage ou le contr\u00f4le qualit\u00e9 \u2013 constitue alors un avantage de taille et une opportunit\u00e9 qu\u2019il convient de saisir.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Par Stefan Fischereder, chef de produit IA chez KEBA Industrial Automation. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, le grand public a pu constater le pouvoir transformatif de l\u2019IA. Les entreprises de l\u2019industrie pourraient, elles-aussi, en tirer parti. En effet, des applications telles que l\u2019emballage ou le contr\u00f4le qualit\u00e9 automatis\u00e9s peuvent \u00eatre optimis\u00e9es, avec davantage de pr\u00e9cision et d\u2019efficacit\u00e9. 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