« Un
projet financé par l'UE vise à développer des technologies
innovantes pour la surveillance microbienne en continu de la chaîne
d'approvisionnement avicole », source Food
Safety Magazine.
Un projet de recherche européen
développe des technologies de détection photonique associées à
l'intelligence artificielle (IA) afin de détecter, en temps réel,
les problèmes liés à la sécurité des aliments, la qualité et au
bien-être animal tout au long de la chaîne d'approvisionnement
avicole.
Le projet
Sensor4Food
développera cinq technologies de détection photonique destinées à
identifier les contaminations, les maladies et les problèmes de
qualité aux étapes critiques de la production avicole. Les
chercheurs étudieront également si les données recueillies tout au
long de la chaîne d'approvisionnement pourraient servir de base à
un système d'identification numérique, qualifié par le projet de
« passeport avicole », reliant les informations relatives
à la production, au transport, au bien-être et à la transformation
des volailles.
Soutenu par une
subvention de 6,98 millions d'euros au titre du programme « Horizon
Europe » (action d'innovation), le projet Sensor4Food est
coordonné par l'Université des sciences appliquées de Turku
(Finlande) et se déroulera jusqu'en février 2030. Le consortium
réunit 21 organisations à travers l'Europe, notamment des instituts
de recherche, des experts du domaine, des partenaires industriels et
l'Association des transformateurs et du commerce de volaille des pays
de l'UE (AVEC).
Une attention
particulière portée à Campylobacter
Le projet se
concentre en partie sur l'amélioration de la détection de
Campylobacter,
bactérie responsable de la maladie infectieuse d'origine alimentaire
la plus fréquemment signalée dans l'UE. L'EFSA estime qu'environ 9
millions de cas de campylobactériose humaine surviennent chaque
année dans l'UE et que les poulets ainsi que la viande de poulet
pourraient être directement à l'origine de 20 à 30 % de ces cas.
Une
surveillance continue en temps réel
« La
filière avicole européenne fonctionne à une cadence
extraordinaire, transformant jusqu'à 20 000 poulets par jour et par
site ; pourtant, nos contrôles de sécurité sanitair reposent
encore sur des méthodes analogiques aux délais trop longs »,
a déclaré David Oliva, responsable des technologies cognitives à
l'Université des sciences appliquées de Turku, également chercheur
principal du projet Sensor4Food. « Prélever
quelques échantillons aléatoires dans un camion et attendre une
journée pour obtenir les résultats d'analyse crée une zone d'ombre
importante. Notre ambition est de remplacer certaines de ces zones
d'ombre par des informations beaucoup plus complètes et disponibles
en temps réel. »
Par exemple, chez un producteur de volaille participant au projet,
l'aliment pour animaux est actuellement contrôlé par prélèvement
d'échantillons à des points précis de chaque chargement de camion,
lesquels sont envoyés en laboratoire pour analyse ; l'obtention des
résultats prend environ une journée. Les chercheurs de Sensor4Food
étudieront si la détection photonique pourrait, à la place,
analyser l'aliment en continu lors du déchargement du camion,
permettant ainsi de surveiller la quasi-totalité de la cargaison
plutôt que de se fier à des prélèvements aléatoires.
Technologies
photoniques pour la sécurité sanitaire et la qualité de
l'alimentation des volailles
Sensor4Food fera
passer cinq technologies photoniques du stade de la validation en
laboratoire ou niveau de maturité technologique 4 (TRL 4 pour
Technology Readiness Level 4) à celui du déploiement industriel en
conditions réelles (TRL 7). Ces technologies comprennent la
détection dans l'infrarouge moyen, la biodétection par photonique
sur silicium, l'imagerie hyperspectrale, la détection par
radiofréquence et les ultrasons.
Un système d'IA
combinera les informations issues des technologies photoniques avec
des données en temps réel sur les conditions environnementales,
l'acoustique, le transport et les composés organiques volatils
(COV).
« La
photonique nous permet de voir ce que les méthodes d'inspection
conventionnelles ne peuvent pas déceler »,
a expliqué la Dr Oliva. « En
analysant
la manière dont la lumière interagit avec les matières
biologiques, nous pouvons identifier les risques plus tôt et avec
une plus grande précision, sans ralentir la production
alimentaire. »
Étude des liens entre le bien-être
des volailles et la qualité de la viande
Outre les applications liées à la
sécurité des aliments, les chercheurs de Sensor4Food étudieront si
les données recueillies tout au long de la chaîne de production
avicole peuvent fournir des informations sur le bien-être animal.
Ils combineront des informations sur les conditions d'élevage et de
transport avec des analyses photoniques de la viande de volaille afin
de déterminer si certains problèmes de qualité mesurables peuvent
être associés aux conditions vécues par les volailles durant leur
croissance et leur transport. Le projet vise à identifier des
modèles susceptibles d'aider les producteurs de volaille à
améliorer le bien-être animal et la qualité de la viande.
Proposition d'un « passeport
volaille » numérique pour la traçabilité
Sensor4Food étudiera également la
possibilité de regrouper les données générées tout au long de la
chaîne d'approvisionnement avicole en un « passeport
volaille » numérique.
Le système envisagé relierait, au
sein d'un dossier continu, des informations concernant le lieu
d'élevage, la qualité de l'aliment, les conditions
environnementales, le transport, le bien-être animal et la
transformation. Les chercheurs examineront dans quelle mesure cette
traçabilité pourrait être appliquée, potentiellement jusqu'au
niveau de la volaille individuelle ou du produit avicole.
Ce passeport numérique demeure un
concept de recherche ; le projet en évaluera la faisabilité au fur
et à mesure de l’avancement de Sensor4Food.
La détection photonique pourrait
contribuer à réduire le gaspillage alimentaire
Des chercheurs
étudieront également les applications de la photonique pour réduire
le gaspillage alimentaire. En Norvège, la détection dans
l'infrarouge moyen sera utilisée pour évaluer la qualité des
protéines récupérées à partir des coproduits de la filière
avicole. Le projet examinera si cette approche pourrait favoriser
l’utilisation de sous-produits de transformation à faible valeur
ajoutée comme ingrédients à plus forte valeur ajoutée.
NB :
Sauf erreur de ma part, il n’y a pas de participant français au
programme Sensor4Food. Voir liste des particpants ici.
