Un système d’IA qui sait trier des dattes
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L'IA est parfois appliquée à des domaines inattendus. C'est la cas du tri des dattes ! Un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui associe vision haute définition et spectroscopie Vis-NIR vise à améliorer le tri, le contrôle qualité et la prévision de la durée de vie des dattes. Une étude récente, publiée en juillet 2025 sur ArXiv, annonce une précision de tri d’environ 94,5 %.
Les dattes sont un produit sensible, fortement exposé aux variations de texture, d’humidité et aux altérations internes difficiles à détecter à l’œil nu. Dans de nombreuses régions productrices, les pertes post-récolte restent élevées. Le tri manuel, encore largement pratiqué, montre ses limites : subjectivité, irrégularité et incapacité à détecter des défauts internes.Un groupe de chercheurs propose une approche entièrement automatisée, capable d’évaluer la qualité du fruit en surface comme en profondeur, tout en anticipant sa durée de conservation.
Vision haute définition, spectre Vis-NIR et IA pour trier des dattes
Le système présenté combine deux technologies complémentaires.D'abord, une caméra haute définition capture l’apparence externe : couleur, texture, taches, déformations. Ensuite, un module spectroscopique Vis-NIR (technique qui permet de mesurer l'absorption de la lumière sur une plage optique souhaitée) analyse le comportement optique du fruit dans un spectre allant du visible au proche infrarouge. Cette étape révèle des informations invisibles à l’œil nu : taux d’humidité, densité, présence de détérioration interne.
Les données issues des deux capteurs sont fusionnées dans un modèle d’apprentissage profond. Le réseau est entraîné à classer les dattes par catégorie commerciale, à détecter des défauts et à prédire la durée de vie restante du fruit. Selon l’étude, cette combinaison multimodale permet d’atteindre une précision d’environ 94,5 %, bien supérieure aux méthodes traditionnelles basées sur la seule vision.
Vers une réduction du gaspillage alimentaire
L’automatisation du tri des dattes pourrait transformer la filière.En détectant rapidement les fruits altérés, le système réduit les erreurs de classification et limite la mise sur le marché de produits déjà dégradés. Les chercheurs estiment que la prédiction de durée de vie est l’un des atouts majeurs de la méthode. Elle permettrait d’optimiser le stockage et la distribution, d’orienter les lots les plus fragiles vers un écoulement rapide et d’alléger les pertes dans toute la chaîne logistique.
Les industriels y voient également un gain de temps et un accroissement de la constance dans la qualité proposée au consommateur. L'automatisation pourrait toutefois impliquer une adaptation des petites exploitations, pour lesquelles le coût initial de ces systèmes reste encore un frein.
L’étude d’ArXiv souligne enfin que la méthode pourrait être transposée à d’autres fruits à forte valeur ajoutée, comme les figues ou les pruneaux, où la variabilité interne et la sensibilité post-récolte posent des défis similaires.
source : ArXiv, juillet 2025
A suivre, le 6ème épisode :
Analyse sonore avec l'IA, nouvel allié pour anticiper les pannes industrielles #6
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Une IA presque « parfaite »... Une série à snacker en attendant noël
