Détection des ruptures de la chaîne du froid par une approche d'apprentissage automatique
Résumé : La chaîne du froid est indispensable pour assurer la sécurité sanitaire et éviter le gaspillage alimentaire. Pour suivre l’évolution de la température de l’air à travers la chaîne du froid, les capteurs sans fil sont de plus en plus utilisés, mais l’exploitation de ces mesures est encore limitée. Cette thèse explore comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire la température de différents types de produits alimentaires à partir d’une mesure de la température de l’air dans une palette et détecter les ruptures de chaîne du froid. Nous avons d'abord introduit une définition de rupture de la chaîne du froid en fonction de deux grandes catégories de produits : les produits qui doivent être conservés à une température réglementée tels que les viandes et les poissons et les produits pour lesquels une température de conservation est recommandée tels que les fruits et légumes. Pour les premiers, les ruptures de la chaîne du froid peuvent entraîner une intoxication alimentaire et pour les seconds, elles peuvent dégrader les qualités organoleptiques.
Pour les produits à température réglementée, il est crucial de prédire la température des produits afin d’assurer qu’ils ne dépassent pas le seuil réglementaire. Bien que plusieurs études aient déjà démontré l'efficacité des réseaux de neurones pour la prédiction de la température des produits, aucune n'a comparé les données synthétiques et expérimentales pour les entraîner. Dans cette thèse, nous avons proposé de comparer ces deux types de données afin de fournir des directives précises pour le développement de réseaux de neurones. En pratique, les produits et les emballages sont très variés, il est donc impossible de faire des expériences à chaque application en raison de la lourdeur de la mise en œuvre.
En comparant les données synthétiques et expérimentales, nous avons pu déterminer les meilleures lignes directrices pour développer des réseaux de neurones pour prédire la température des produits et maintenir la chaîne du froid.
Pour les produits dont la température est réglementaire, une fois la rupture détectée, ils ne sont plus consommables et doivent être éliminés. Pour les produits dont la température recommandée, nous avons comparé trois approches différentes pour détecter les ruptures et mettre en place une action correctrice : a) méthode basée sur un seuil de température, b) méthode basée sur un classifieur qui détermine si le produit sera livré avec les qualités attendues et c) méthode également basée un classifieur mais qui intègre le coût de l’action correctrice dans la prise de décision. Les performances des trois méthodes sont discutées et des perspectives d’amélioration sont proposées.