Innovations en matière de sécurité alimentaire : Questions-réponses sur l'analyse prédictive avec des experts en Data Science
Par la rédaction de bioMérieux | Temps de lecture : 4 min
L'industrie agroalimentaire est-elle prête pour une révolution des données ? En juillet 2021, la FDA a annoncé The New Era of Smarter Food Safety Blueprint, une nouvelle initiative qui introduit des approches modernes pour des temps modernes. Le plan directeur décrit l'approche que la FDA adoptera au cours de la prochaine décennie, en tirant parti de la technologie et d'autres outils pour créer un système alimentaire plus sûr, plus numérique et plus traçable.
Un aspect important du plan de la FDA consiste à adopter l'analyse prédictive pour aider à trouver les causes profondes des problèmes et éviter les risques identifiés. Les méthodes traditionnelles de microbiologie et les solutions de diagnostic plus modernes génèrent des flux de données depuis des décennies, et la FDA est prête à explorer la valeur préventive des données recueillies. À l'instar de la FDA, des organismes de réglementation tels que l'Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA) reconnaissent également la nécessité de fournir des données scientifiques pertinentes et de communiquer en temps utile sur les risques associés à la chaîne alimentaire, à la fabrication et à la manière de les surmonter, bien que les plans spécifiques de mise en œuvre puissent différer.
De nombreux autres secteurs de l'industrie alimentaire ont adopté la technologie prédictive - par exemple, les épiceries utilisent la science des données pour générer des offres personnalisées et des prix adaptés aux clients, allant même jusqu'à utiliser des capteurs infrarouges de chaleur corporelle pour suivre la façon dont les clients naviguent dans les magasins et prédire le nombre de caissiers nécessaires. La FDA et la NASA utilisent la technologie du système d'information géographique (GIS) pour évaluer les risques environnementaux de contamination microbienne des cultures, aidant ainsi les producteurs à prévoir quand et dans quelle partie de leur exploitation la contamination peut se produire.
Nous nous sommes entretenus avec trois experts en sécurité alimentaire et en science des données pour explorer le potentiel de l'analyse prédictive dans la fabrication des aliments et l'impact qu'elle peut avoir sur la qualité des produits et la sécurité des consommateurs.
Comment l'analyse prédictive et la modélisation peuvent-elles aider les industriels de l'agroalimentaire ?
Dr. Pouseele: « Nous pouvons commencer à retirer une partie du caractère aléatoire des événements qui nous arrivent. Si vous pensez à la contamination d'un produit par un agent pathogène, vous pouvez penser que c'est quelque chose qui vous arrive et sur lequel vous n'avez aucun contrôle. Mais en fait, ce que nous commençons à voir est que ces événements ne sont pas simplement aléatoires. Les agents pathogènes ne se présentent pas un jour dans votre usine et contaminent votre produit. Il y a un système et de nombreux facteurs qui se produisent en même temps, et la science des données est là pour aider le cerveau humain à comprendre ce qui se passe. »
Dr. Siciliano: « Nous aspirons tous à prévenir les épidémies (maladies) d'origine alimentaire. L'objectif primordial est de faire en sorte que ce genre de choses n'arrive pas. En fin de compte, c'est ce qui aidera les consommateurs et (les industriels de l'agroalimentaire) à éviter tout risque associé aux rappels. »
Dr. Pouseele: « Il ne s'agit pas seulement de maladies d'origine alimentaire. Il s'agit de la qualité. Il s'agit de la détérioration et de la durée de conservation. Je pense qu'il s'agit là de domaines clés qui permettront aux fabricants de produits alimentaires d'accroître leur productivité et de produire davantage de nourriture. »
Pourquoi est-ce le bon moment pour l'industrie alimentaire d'adopter les technologies prédictives et la data science ?
Dr. Siciliano: « Avec la nouvelle initiative de la FDA, le calendrier est capital. »
Dr. Dutta: « Les régulateurs continuent à faire évoluer leurs états d'esprit, leurs stratégies et leurs idées sur ce à quoi le monde ressemblera au cours de la prochaine décennie. »
Dr. Pouseele: « Nous sommes à une époque où nous avons collecté de nombreux points de données uniques et pris des décisions quotidiennes sur la base de ces points. Je pense que nous sommes maintenant dans une position où nous avons assez de données pour commencer à faire quelque chose de plus que cela. »
Dr. Dutta: “Traditional microbiology is sort of a very 19th century concept we carried into the 20th century. Fast forward—we are now in the age of data: the data revolution. How we utilize and collect information is more critical.”
Comment les méthodes, outils et diagnostics traditionnels de microbiologie s'intègrent-ils dans le nouvel avenir de la sécurité alimentaire ?
Dr. Pouseele: « Le mariage entre la fabrication de produits alimentaires, la science des données et la microbiologie traditionnelle va dans les trois directions. »
Dr. Dutta: « L'association des points de données avec certains événements définit la quantité de données que nous devons collecter. En d'autres termes, s'il existe une forte association, il a été constaté qu'il n'est pas nécessaire de collecter beaucoup de données. Cela me ramène à la microbiologie traditionnelle : les scientifiques de la sécurité alimentaire recueillent des points de données depuis plusieurs décennies. Mais nous n'avons jamais considéré ces données comme une seule entité. »
Dr. Pouseele: « Comment pouvons-nous créer un test simple basé sur la bioinformatique et la science des données qui nous aide à maîtriser le problème ? Cela nous ramène aux tests microbiologiques traditionnels. »
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Le système alimentaire connaît des changements majeurs alors que la science des données, les nouvelles technologies et les nouveaux aliments bouleversent la façon dont les fabricants abordent la sécurité et la qualité des aliments. De nouvelles approches comme l'analyse prédictive transforment discrètement mais incontestablement les laboratoires de science alimentaire et les installations de production alimentaire. À long terme, les données scientifiques prédictives ont le potentiel non seulement de protéger les consommateurs contre les maladies d'origine alimentaire, mais aussi d'améliorer la qualité des produits dans le monde entier.
Les avis exprimés dans cet article ne sont pas nécessairement ceux de bioMérieux.
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