Résumé du projet
L’objectif de ce projet est de pouvoir récupérer toutes les informations de traçabilité d’un produit de la mer de manière numérique et automatique. Le but étant de les extraire depuis une photographie des étiquettes sanitaires qui sont apposées sur les caisses de produits de la mer, grâce à un algorithme d’intelligence artificielle.
Aujourd’hui, dans la filière des produits de la mer, il n’existe aucun moyen de récupérer de manière numérique ces informations, qui sont souvent retranscrites manuellement, ce qui prend beaucoup de temps et qui peut être un facteur d’erreur.
Le projet APRI se focalise sur la récupération de données de traçabilité pour réaliser les étiquettes prix en poissonnerie. Ce projet aboutira à des modèles d’intelligences artificielles qui seront utilisés au quotidien dans les poissonneries (indépendantes ou des supermarché) via l’application Hublot. L’algorithme sera aussi ouvert à d’autres acteurs via des API, ainsi que via différentes publications et retour d’expérience. Cette méthodologie aura un impact bénéfique sur la totalité de la filière, afin d’éviter à terme toute perte d’information concernant la traçabilité d’un produit.
Contexte
Les points de vente français rencontrent de nombreuses difficultés dans le suivi de la traçabilité et de l’étiquetage. Et malgré l’arrivée du numérique, la situation s’aggrave encore d’année en année. Selon la DGCCRF, en 2016, 46% des contrôles ont relevé au moins 1 anomalie sur l’information consommateur (sur 1402 établissements). En 2018 (soit 2 ans plus tard), c’est 53%, soit 7 points de plus (soit une centaine d’établissements) concernés par ces erreurs. Ce constat est aussi partagé par l’UFC-Que-Choisir, qui relève que 66% des mentions obligatoires ne sont pas conformes.
Et pourtant, les managers de rayons marée ne ménagent pas leurs efforts au quotidien pour assurer l’étiquetage le plus fiable possible. Chaque matin, les équipes des rayons prennent entre 30 minutes et 1h30 (en fonction de la taille) pour réaliser leurs étiquettes. Il s’agit de gérer entre 30 et 120 étiquettes sanitaires chaque matin, comportant une dizaine de paramètres (Engins, zone, sous-zone, noms latins …), soit plus de 1000 vérifications unitaires chaque matin pour les rayons les plus importants. L’amende prévu lors de contrôle pouvant aller jusqu’à 500€/étiquette fausse, cette vérification est essentielle pour le bon fonctionnement du magasin.
La cible du projet est assez large, puisqu’aujourd’hui il existe plus de 3 800 poissonneries indépendantes et 12 000 supers et hypermarchés équipés d’une poissonnerie traditionnelle.
L’ensemble de ces acteurs rencontre au quotidien ces problématiques d’étiquetage prix. De plus l’harmonisation des informations reste complexe, on estime qu’il y a environ 7000 producteurs et 2500 bateaux en capacité de produire des étiquettes de traçabilité, toutes différentes.
Objectifs
Les objectifs de ce projet sont nombreux, mais tous rejoignent par un objectif principal : la numérisation de la traçabilité dans la filière pêche.
- Traçabilité sans faille
- Gain de temps
- Respect de la législation
- Transparence pour le client
- Intégration facile avec les SI (systèmes d’information)
- Mise en valeur des produits/acteurs français/de qualité
Méthodologie
Le projet APRI s’est articulé en 5 étapes, tout d’abord une phase de récupération et de stockage de données (photographies d’étiquettes), puis une phase d’entrainement de l’intelligence artificielle, une phase de test et de retour des utilisateurs et des instances de contrôle sur les améliorations apportées. Ensuite une phase de dissémination des résultats avec la communauté numérique, et une phase de communication auprès des professionnels.
Résultats
Le projet APRI a permis des avancées significatives en termes d’intégration de l’intelligence artificielle pour la reconnaissance d’étiquettes. En effet, d’un point de vue technique, l’entrainement et l’amélioration de l’intelligence artificielle a permis d’améliorer significativement la reconnaissance d’étiquettes et permet donc un gain de temps important pour les chefs de rayon.
De plus la nouvelle fonctionnalité ‘activer l’intelligence artificielle’ fait l’unanimité auprès des utilisateurs du logiciel Hublot car elle permet de réduire considérablement le temps affecté à l’élaboration des étiquettes prix. Les présentations aux divers acteurs, et notamment à d’autres maillons de la filière (acheteurs, mareyeurs) montrent une réelle reproductibilité de la solution dans d’autres domaines, ce qui confirme les perspectives identifiées au dépôt du projet.
Perspectives
Dans l’immédiat, les travaux concernant l’amélioration du système vont être poursuivis (notamment l’allégement du système pour voir utiliser l’intelligence artificielle directement sur la tablette, continuer l’entrainement de l’intelligence sur des produits spécifiques ou « difficiles »). La diffusion des résultats du projet va se poursuivre par le biais de communications ciblées. A plus long terme, le projet APRI a permis de confirmer le potentiel de la solution pour le mareyage et d’autres maillons de la filière.
Thématique du projet
QHSE
Statut du projet
Terminé : 12/12/2020 - 14/12/2021
Porteur du projet
Aquimer
Partenaire
Hublot
Financeur
France Filière Pêche