L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent de déterminer l’origine des produits agroalimentaires et d’en améliorer la qualité, mais aussi de prédire leur origine géographique et d’éviter d’éventuelles étiquettes frauduleuses ou malsaines. C’est la base de l’étude menée par le professeur Davide Tosi, du Département des sciences théoriques et appliquées de l’Université d’Insubria, en collaboration avec le professeur Gilda Aiello, de l’Université télématique San Raffaele, publiée dans le Elsevier Journal of Agriculture and Food Research. .
Davide Tosi (Département des sciences théoriques et appliquées)
L’étude a démontré comment, à partir de l’observation des caractéristiques chimiques, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être comparés pour prédire la qualité et l’origine géographique du vin rouge et blanc et de l’huile d’olive. Environ 7 700 points de données de 5 types de vins et 9 types d’huiles, leurs 31 caractéristiques physico-chimiques et 12 paramètres de qualité ont été analysés pour chaque ensemble de données. Les modèles ont atteint une bonne précision dans la prévision de la qualité du vin, du vignoble auquel il appartient et de l’origine de l’huile. Un outil basé sur l’IA a également été développé et peut être utilisé par les parties prenantes pour prédire la qualité et l’origine géographique du vin et de l’huile d’olive.
« Tout d’abord, il faut souligner que l’intelligence artificielle n’est pas seulement ChatGPT, il existe toute une gamme de modèles capables de prédire des informations et des données numériques – souligne Tosi – l’un des domaines d’application que nous avons voulu tester avec l’Université Télématique San Raffaele. il s’agit de savoir si à partir des analyses physico-chimiques et de certaines caractéristiques du vin ou de l’huile, il est possible de comprendre l’origine des matériaux d’origine tels que les vignes, les zones de production d’olives pour comprendre également leur qualité, perçue par les utilisateurs finaux. Il s’agit de modèles d’intelligence artificielle qui prédisent les qualités par rapport aux seules analyses physico-chimiques du produit. Cela peut conduire à une amélioration de la qualité finale. » Et il ajoute : « L’intelligence artificielle est certes déjà insérée dans ce domaine mais aussi dans bien d’autres domaines d’application, elle est désormais intégrée dans la vie réelle plus qu’on ne le pense. Cependant, sans le confondre avec ChatGPT et sans le diaboliser. Il ne faut pas seulement souligner les aspects négatifs, avec la crainte que cela vole l’emploi de tout le monde, mais aussi les nombreuses possibilités offertes dans les domaines de l’alimentation, de la médecine, des villes intelligentes, etc.
L’intelligence artificielle fonctionne bien et peut être une ressource, mais si elle est guidée par des mains expertes pour éviter de commettre des erreurs. «Nous avons publié un autre ouvrage sur l’intelligence artificielle générative pour comprendre à quel point elle est efficace pour résoudre les problèmes de programmation et de codage que nous proposons à nos étudiants universitaires. Nous avons analysé les résultats produits par ces moteurs à l’aide de mesures logicielles qualitatives et nous sommes arrivés à la conclusion que, s’ils sont bien guidés par des experts, ils sont capables de résoudre des problèmes de programmation même complexes de manière positive et qualitative. » Tosi, qui s’occupe précisément du big data et de l’intelligence artificielle, à la tête d’une équipe de chercheurs en informatique, a également créé le premier assistant numérique de Fabio Pizzul (candidat du PD aux élections européennes), basé sur l’intelligence artificielle, chargeant ChatGPT de tous les écrits, audio, des vidéos, des discours, des publications et des articles libres de droits de et sur Pizzul au cours des 14 dernières années. Grâce à ces archives, il a été possible d’interagir avec l’Intelligence Artificielle, d’obtenir des réponses « pizzuliennes » sur les différents sujets, de connaître le candidat et ses réflexions.
