Un chercheur examine l’utilisation de l’IA dans l’optimisation de la livraison de nourriture, ce qui n’est pas toujours une bonne chose.
Les systèmes de livraison de nourriture ne sont peut-être pas aussi faciles à optimiser avec l’IA que prévu. (Crédit photo : Alistair Berg via Getty Images) Abonnez-vous à notre newsletter
Les étagères des supermarchés peuvent sembler pleines malgré la tension qui pèse sur les systèmes alimentaires sous-jacents. Les fruits peuvent être joliment empilés, la viande réfrigérée peut être en place. Il semble que les chaînes d’approvisionnement fonctionnent bien. Mais les apparences peuvent être trompeuses.
Aujourd’hui, les aliments circulent dans les chaînes d’approvisionnement parce qu’ils sont reconnus par des bases de données, des plateformes et des systèmes d’approbation automatisés. Si un système numérique ne peut pas confirmer une expédition, la nourriture ne peut pas être libérée, assurée, vendue ou légalement distribuée. En pratique, les aliments qui ne peuvent pas être “vus” numériquement deviennent inutilisables.
Considérez les conséquences, par exemple, lorsque de récentes cyberattaques contre les réseaux de distribution alimentaire et de produits d’épicerie ont perturbé les opérations de plusieurs grandes chaînes de supermarchés américaines. Cela a mis hors service la commande en ligne et d’autres systèmes numériques et a retardé les livraisons, même si des stocks physiques étaient disponibles.
Une partie du problème réside dans le fait que les décisions clés sont prises par des systèmes automatisés ou opaques qui ne peuvent pas être facilement expliqués ou contestés. Les sauvegardes manuelles sont également supprimées au nom de l’efficacité.
Cette transition numérique se produit dans le monde entier, dans les supermarchés et dans l’agriculture, et a entraîné des gains d’efficacité, mais elle a également intensifié les pressions structurelles sur la logistique et le transport, en particulier dans les chaînes d’approvisionnement conçues pour des livraisons de dernière minute.
Utilisation de l’IA
L’IA et les systèmes basés sur les données façonnent désormais les décisions dans l’agriculture et la livraison de nourriture. Ils sont utilisés pour prévoir la demande, optimiser la plantation, prioriser les expéditions et gérer les stocks. Les examens officiels de l’utilisation de l’IA dans la production, la transformation et la distribution montrent que ces outils sont désormais intégrés à la plupart des étapes du système alimentaire britannique. Mais il existe des risques.
Lorsque les décisions concernant l’allocation des denrées alimentaires ne peuvent pas être expliquées ou examinées, l’autorité passe du jugement humain aux règles logicielles. En termes simples, les entreprises choisissent l’automatisation plutôt que les humains pour gagner du temps et réduire les coûts. Par conséquent, les décisions concernant le mouvement et l’accès à la nourriture sont de plus en plus prises par des systèmes que les gens ne peuvent pas facilement remettre en question ou outrepasser.
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Cela a déjà commencé à se produire. Lors de l’attaque par ransomware de 2021 contre JBS Foods, les installations de transformation de viande ont cessé leurs activités malgré la présence d’animaux, de personnel et d’infrastructures. Bien que certains agriculteurs australiens aient pu outrepasser les systèmes, il y a eu des problèmes généralisés. Plus récemment, les perturbations affectant les grands distributeurs ont montré comment les défaillances du système peuvent interrompre les livraisons aux magasins, même si les marchandises sont disponibles.
Se débarrasser des humains
Un problème important est le nombre réduit de personnes gérant ces problèmes, ainsi que la formation du personnel. Les procédures manuelles sont classées comme coûteuses et progressivement abandonnées. Le personnel n’est plus formé pour des interventions qu’il n’est censé effectuer. En cas de défaillance, les compétences nécessaires pour intervenir peuvent avoir disparu.
Cette vulnérabilité est aggravée par les pénuries persistantes de main-d’œuvre et de compétences, qui affectent le transport, l’entreposage et l’inspection de la santé publique. Même lorsque les systèmes numériques se rétablissent, la capacité humaine de redémarrer les flux peut être limitée.
Le risque n’est pas seulement que les systèmes échouent, mais que, lorsqu’ils le font, la perturbation se propage rapidement. Cela peut être compris comme un test de résistance plutôt qu’une prédiction. Les systèmes d’autorisation peuvent se bloquer. Les camions sont chargés, mais les codes de libération échouent. Les chauffeurs attendent. La nourriture est présente, mais le mouvement n’est pas approuvé.
Sur la base d’incidents précédents, les enregistrements numériques et la réalité physique peuvent commencer à diverger en quelques jours. Les systèmes de gestion des stocks ne correspondent plus à ce qui se trouve sur les étagères. Après environ 72 heures, une intervention manuelle est nécessaire. Pourtant, les procédures papier ont souvent été supprimées, et le personnel n’est pas formé pour les utiliser.
Ces tendances sont cohérentes avec les preuves issues des analyses de vulnérabilité du système alimentaire britannique, qui soulignent que les défaillances de résilience sont souvent organisationnelles plutôt qu’agricoles.
La sécurité alimentaire est souvent présentée comme une question d’approvisionnement. Mais il y a aussi une question d’autorisation. Si un manifeste numérique est corrompu, les expéditions peuvent ne pas être libérées.
C’est important dans un pays comme le Royaume-Uni qui dépend fortement des importations et d’une logistique complexe. La résilience dépend non seulement des flux commerciaux, mais aussi de la gouvernance des données et de la prise de décision dans les systèmes alimentaires, suggèrent les recherches sur la sécurité alimentaire.
Cet article édité est republié par The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l’article original.
Sourse: www.livescience.com