Deux start-ups améliorent la qualité et la sécurité des aliments grâce à une technologie innovante
octobre 15, 2024
Il peut être difficile de garantir que les aliments sont propres à la consommation. Les travailleurs de l’industrie agroalimentaire doivent souvent jongler entre le besoin réel de garantir la sécurité de leurs consommateurs en leur fournissant des informations précises sur la date de péremption des aliments et le désir de réduire le gaspillage.
Le contrôle de la qualité est moins directement exigeant, car les aliments de mauvaise qualité sont moins susceptibles de provoquer des maladies à court terme que les aliments contaminés par des bactéries. Jacob Kristensen Illan, Chemometric Brain, affirme que les aliments pauvres en nutriments peuvent vous rendre malade au fil du temps.
De nombreuses startups recherchent donc des méthodes plus rentables et plus efficaces pour garantir la sécurité et la qualité des aliments. FoodNavigator est guidé par deux startups qui expliquent leurs réflexions et leurs projets en matière de qualité et de sécurité des aliments.
BlakBear : Emballage intelligent
BlakBear, une startup basée au Royaume-Uni, utilise des capteurs dans les emballages alimentaires pour déterminer si les aliments peuvent être consommés. Selon l’entreprise, cette méthode est plus précise que l’utilisation d’une date limite de consommation et réduit le gaspillage alimentaire.
Les capteurs « BlakBear » mesurent également la température et les gaz libérés lorsque les aliments se gâtent. Les capteurs à l’intérieur des emballages transmettent des données sans fil toutes les secondes. Le PDG de BlakBear, Max Grell, a expliqué à FoodNavigator que le capteur de gaz est en corrélation avec l’odeur des aliments et le nombre de bactéries qu’ils contiennent.
La plupart des aliments emballés sont compatibles avec cette technologie. Grell affirme que les aliments emballés réfrigérés sont le point idéal.
Grell affirme que même si le capteur peut sembler être un coût supplémentaire, il est en fait moins cher que ce que les détaillants paieraient pour les capteurs. Il suggère qu’au lieu d’augmenter les prix à la consommation, la technologie pourrait les réduire.
L’intelligence artificielle est également utilisée dans le produit. Notre modèle d’IA dans le cloud nous permet de convertir les lectures des capteurs en nombre de bactéries et d’odeurs, ainsi que de prédire la détérioration future, afin d’indiquer à nos clients combien de jours il reste de fraîcheur.
BlakBear est alimenté par la technologie Near Field Communication (NFC), la même technologie utilisée pour permettre le paiement sans contact sur les téléphones portables. La technologie sera intuitive pour les consommateurs. Pour lire le nombre de jours restants sur un produit, appuyez sur votre téléphone.
Il peut également lire plusieurs paquets à la fois grâce à l’identification par radiofréquence. Grell affirme que c’est un outil formidable pour les entreprises qui gèrent leurs stocks.
Cette start-up produit également des étiquettes intelligentes qui contiennent des capteurs et disposent d’une communication sans fil et sans pile. Elles sont appliquées sur un rouleau flexible (souvent avec une incrustation RFID).
L’entreprise a reçu le prix de l’innovation lors du Future Food-Tech Event de Londres. Grell affirme que les gens « comprennent intuitivement » l’histoire de l’entreprise.
Dans cinq ans, nous ne gaspillerons plus des milliards de dollars en nourriture à cause des dates de péremption imprimées. Grell affirme que la production et la distribution d’aliments frais devraient gaspiller moins – plutôt que 8 % de chaque magasin gaspillés, il ne devrait y en avoir que 2 %.
Le cerveau chimiométrique : le contrôle qualité en un éclair
Chemometric Brain, une plateforme de logiciels et de services pour le contrôle de la qualité des aliments, est disponible. Le logiciel utilise le spectre proche infrarouge (NIRS) pour le contrôle de la qualité des aliments, en particulier pour les industries de matières premières comme les produits laitiers et les céréales.
Jacob Kristensen Illan est vice-président de la qualité alimentaire numérique et de l’analyse des données chez Chemometric Brain. Il explique que la faible adoption dans d’autres industries est due au manque de capacité de modélisation, d’expertise, ou des deux. Le cerveau chimiométrique peut aider.
C’est une amélioration significative par rapport aux analyses de laboratoire externes. . . FoodNavigator a été informé par Illan que les résultats peuvent être fournis en quelques instants seulement. Le modèle basé sur l’abonnement signifie que plus vous effectuez de tests, moins chaque test devient cher.
Comme il s’agit d’un programme numérique, les clients n’ont pas besoin de continuer à faire des modélisations une fois qu’ils ont testé 50 à 100 échantillons. Vous pouvez tester l’échantillon avec une bibliothèque. Henrik Stamm Kristensen nous a dit que cela devient de plus en plus fiable avec le temps. La tendance est de tester des milliers d’échantillons sans avoir à ajouter un seul euro.
Il nous a dit que l’objectif était de faciliter le test des produits par les PME, car elles ont des budgets plus restreints.
Cette technologie quantifie principalement les propriétés physico-chimiques telles que l’humidité, les protéines simples, les graisses, le profil des acides gras et les nutriments.
Illan affirme que l’un des principaux avantages de cette technologie est la possibilité de visualiser la valeur nutritionnelle des aliments en temps réel. Cette technologie permet de connaître la version la plus récente de la composition nutritionnelle d’un aliment.
Illan poursuit : « En matière de sécurité alimentaire, cette technologie permet de détecter des composants ou des compositions potentiellement nocifs. » Illan explique que des scandales comme celui de la crise des laits infantiles en Chine, dans lesquels de la mélamine avait été utilisée, étaient dus à l’incapacité de tester tous les risques possibles.
Kristensen : « Nous poussons l’industrie vers la transparence. » Pourquoi n’utilisez-vous pas la technologie que nous utilisons depuis des années ?
Il a déclaré que la technologie peut également être utilisée pour empêcher les industries de mentir sur les ingrédients. Le scandale de la viande de cheval en France a été cité comme exemple.