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L'IA dans les coopératives
Pour une nutrition animale décarbonée et compétitive
Etat des lieux : Quelle perception de l’IA dans les coopératives de nutrition animale ?
La Coopération Agricole Nutrition animale a réalisé une enquête auprès de ses adhérents au mois de mai 2025, sur la base d’une première étude qui a été menée par Solutions + en février 2025. Toutes les structures adhérentes à la section ont été invitées à répo...
Feuille de route pour l'IA
Ce chapitre décrit le cheminement classique de mise en place d’un projet IA en 6 phases.
Le potentiel des différentes IA
Objectif du chapitre, dédiaboliser l'IA sans pour autant l'idéaliser. Parti pris de définir l'IA comme branche de l’informatique qui permet aux machines d’imiter des tâches typiquement humaines, telles que l’apprentissage à partir de données, la résolution de ...
Cas d'usage dans les coopératives
L’IA peut jouer un rôle dans la mise en oeuvre d’un plan sectoriel pour une nutrition animale décarbonée, en intégrant des engagements pour la compétitivité, la qualité, la décarbonation, la santé et le bien-être animal. Différents cas d’usages d’IA ont été ci...
Les données, un enjeu stratégique
L’analyse de données est l’un des besoins les plus fréquemment exprimés lors des enquêtes IA menées auprès des coopératives agricoles. Pour qu’une analyse de données soit efficace, il est primordial de définir une stratégie claire : quels objectifs atteindre ?...
Les impacts sociétaux
L’IA ACT ou Règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 établit des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle. Il définit l’IA comme « un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une...
Résumé
La section Nutrition animale de La Coopération Agricole a identifié les potentialités de l’Intelligence Artificielle (IA) au service de l’intelligence collective d’un bout à l’autre de la chaine, des productions végétales aux productions animales pour allier s...
Introduction
Lors de la convention de La Coopération Agricole Nutrition animale en novembre 2024, David Saelens soulignait qu’« allier souveraineté, compétitivité et décarbonation, était possible. D’autant plus possible, si l’intelligence collective d’un bout à l’autre de ...
Profil des répondants
L'enquête a été menée sous forme d'interviews auprès de membres de coopératives adhérant à la section nutrition animale de LCA. Les questions ont également été proposées, sous forme de questionnaire en ligne, à l'ensemble des personnes abonnées aux information...
Perception de l'IA
Les répondants à l'enquête ont pu donné leur ressenti sur l'impact de l'IA en nutrition animale, sur la place de l'IA dans leur coopérative et sur les avantages et inconvénients de l'IA perçus. Perception de l'IA sur la nutrition animale Si on définit l’IA c...
Applications de l'IA envisagées
Les répondants se sont exprimées sur les applications métiers, les fonctionnalités attendues, les bénéfices des applications pour l'alimentation animale. Applications métiers envisagées Les interviewés expriment une vision de l'IA pour les différentes activi...
Phase 1 Sensibilisation et cadrage stratégique
Actions Organiser des ateliers de sensibilisation, connaissance de l’IA (élus, salariés), Identifier les enjeux prioritaires (par exemple en référence au plan sectoriel : compétitivité filières, décarbonation, efficience de la nutrition, …), imaginer ...
Phase 2 Sélection des cas d’usage pilotes
Actions Choisir 2 à 3 cas d’usage (par exemple optimisation des tournées, formulation dynamique, assistant IA), rechercher les irritants que des solutions IA pourraient limiter, Évaluer les données disponibles et les besoins en infrastructure, Identif...
Phase 3 Gouvernance et gestion des données
Actions Définir un cadre de confiance, les rôles et responsabilités, une matrice de décision, Compléter la charte éthique, valider la conformité, Créer un dictionnaire de données métier, Mettre en place des règles de sécurité, anonymisation, conse...
Phase 4 Déploiement des projets pilotes
Actions Développer ou intégrer les solutions IA choisies, les POC (preuves de concept), Suivre des indicateurs de performance, Recueillir les retours et ajuster les outils, Faire des retours d’expérience. La preuve de concept servira à valider ...
Phase 5 Montée en puissance et généralisation
Actions Industrialiser les solutions ayant fait leurs preuves, Former les équipes (techniques, administratives, commerciales), Créer un centre de compétences IA coopératif Intégrer l'IA dans la stratégie RSE et environnementale. Développ...
Phase 6 Évaluation et amélioration continue
Actions Evaluer les gains économiques, sociaux et environnementaux, Réaliser des audits éthiques et de performance, Compléter, faire évoluer les cas d'usage, Tester de nouveaux cas d’usage, Partager les retours d'expérience au sein du ...
L'IA descriptive, objectif diagnostiquer
L’IA descriptive est conçue pour décrire et analyser de grandes quantités de données afin d’en tirer des conclusions significatives. Cette IA est souvent le premier niveau d’interaction entre les données brutes et les décisions basées sur le traitement et l’a...
L'IA prédictive, objectif anticiper
L’IA prédictive se concentre sur l’utilisation de modèles et d’algorithmes pour anticiper des résultats et identifier des tendances futures. Cette IA, souvent fondée sur l’apprentissage automatique, permet aux organisations de prendre des décisions basées sur ...
L'IA prescriptive, objectif optimiser
L’IA prescriptive est un type avancé d’intelligence artificielle capable de créer de nouvelles données ou « tokens »à partir d’un apprentissage préalable.Ce type d’IA ne se contente pas de prédire ou d’analyser, mais agit en proposant des actions ou en généran...
L'IA générative, objectif créer
L’IA générative ou Gen IA ou LLM (Large langage Model, grand modèle linguistique) est considérée comme une spécialisation de l’IA prescriptive. Ce sont toujours des modèles statistiques qui se basent sur de l’apprentissage, de l’entrainement sur des données ma...
Exemple d'application des IA, pour la sécurité au travail
Détection des situations à risques Des algorithmes peuvent prédire les risques en utilisant des données collectées par la coopérative (historique d’accidents, d’incidents, audits sécurité) et permettre d’anticiper des incidents potentiels avant leur manifesta...
Alimentation efficiente, santé et bien-être animal
La formulation des aliments pour animaux repose sur l’utilisation de plus de 1 000 nutriments et plus de 6 000 formes de matières premières. L’IA offre des perspectives prometteuses pour améliorer la qualité nutritionnelle des formules, en optimiser la qualité...
Les fermes connectées
Modéliser la capacité de production grâce à l’IA Dans un contexte de récupération quotidienne de données de robots, l’objectif est d’estimer la capacité de production individuelle de chaque animal dans l’élevage. Les enjeux sont mu...
Compétitivité
Les possibilités envisagées par les interviewés concernaient essentiellement les processus en usine sans être associées à des réalisations concrètes. Optimisation des processus : Analyses des données de production en temps réel pour identifier les inefficacit...
Décarbonation
Sur ce point comme sur celui de la compétitivité, les cas d’usage sont suggérés sans exemple de développement concret existant à date. Gestion de l’énergie : L’IA peut gérer intelligemment la consommation d’énergie dans les usines, en ajustant la consommation...