Capgemini et SEeMAx améliorent la détection automatisée de la qualité des oeufs

En collaborant avec SEeMAx et Capgemini, Rica Granja, industriel dans l’agroalimentaire portugais, utilise l’Intelligence Artificielle et l’apprentissage automatique pour contrôler et classer les oeufs en fonction de leur qualité : 1,8 million d’oeufs sont ainsi revalorisés chaque année.

Les oeufs sont des produits instables et hétérogènes, ils présentent une variabilité naturelle, liée principalement à l’âge de la poule pondeuse. Des méthodes de production planifiées et des procédures efficaces de contrôle de la qualité permettent de limiter la variation des oeufs en triant les oeufs qui seront proposés au consommateur de ceux qui seront utilisés par l’industrie agro-alimentaire ou la pharmacie.

En 2018, une équipe Capgemini spécialisée dans le domaine de l’intelligence artificielle a réussi à implémenter des algorithmes de deep learning dans les systèmes SEeMAx, introduisant une plus grande souplesse dans les critères de tri. Depuis, la machine a appris à distinguer une fissure d’une rayure pour apporter une réponse et une solution au problème des fausses fissures et des oeufs rejetés par erreur.

Avec ces nouveaux systèmes, un oeuf n’est plus bon ou mauvais comme sur les premières versions : il est réparti dans 20 classes différentes issues de l’apprentissage sur des milliers d’oeufs. Dès l’installation de ce module d’intelligence artificielle, Rica Granja a pu conserver 1,8 million d’oeufs (1% de sa production annuelle de 180 millions d’oeufs) qui auparavant étaient déclassés vers l’industrie agro-alimentaire au lieu d’être consommés.

Résultat

Grâce au deep learning (méthode d’apprentissage) et aux algorithmes développés par les data scientists de Capgemini, la solution SEeMAx augmente le taux de détection des oeufs, permet de réduire les faux-rejets et garantit la sécurité sanitaire. Ainsi, le producteur valorise au mieux sa production tout en garantissant une sécurité sanitaire accrue.

Cas client

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