L’IA accélère le contrôle des étiquettes, mais laisse le spécialiste aux commandes
Vérifier la conformité d'une étiquette par rapport à l'ensemble des exigences légales est un travail spécialisé et chronophage. Normec Foodcare souhaite changer la donne grâce à un outil d'IA qui analyse automatiquement les étiquettes au regard des lois et réglementations en vigueur. L’AI Label Compliance Tool a remporté l’un des trois prix du jury professionnel lors des Packaging & Label Awards à l'occasion du salon Empack Gand.
Une étiquette de produit alimentaire est bien plus qu’un simple texte imprimé sur un emballage. Au moment où l'emballage part chez l'imprimeur, il doit déjà être établi que les informations qu'il contient sont juridiquement exactes. Les ingrédients, les allergènes, la déclaration nutritionnelle, les allégations et les autres mentions obligatoires doivent être conformes aux réglementations européennes et nationales. En outre, des exigences spécifiques peuvent s'appliquer à certains groupes de produits, pays ou distributeurs.
Un travail traditionnellement effectué par des humains
La vérification de ces informations est traditionnellement un travail humain. Des spécialistes examinent systématiquement une étiquette ou une maquette et comparent les informations avec la législation en vigueur. Les conclusions sont ensuite consignées dans un rapport. Lorsque le nombre de produits et de modifications est important, cela peut mobiliser d’importantes ressources.
Normec Foodcare tente d’automatiser une partie de ce travail grâce à l’AI Label Checker. L’application analyse une étiquette numérique ou une illustration figurant sur l’emballage et effectue une première évaluation de conformité sur base de la réglementation en vigueur. Le spécialiste reste toutefois responsable de l’évaluation finale.
"Chez Normec Foodcare, nous nous occupons en fait de tout ce qui touche à la qualité alimentaire, du champ à l’assiette", explique Manuella van Rijmenant, responsable commerciale chez Normec Foodcare. "Nous proposons des services d’assurance qualité et de conseil, disposons de nos propres laboratoires et proposons également une suite logicielle destinée à soutenir le service qualité et l’administration."
Bien plus qu’une simple reconnaissance de texte
Selon la business unit manager Freija Abé, l'innovation de l'AI Label Checker ne réside pas simplement dans la lecture d'une étiquette par l'IA. "Il existait déjà des outils capables de scanner une étiquette et d'indiquer ce qui y figure, mais la transposition pour déterminer si cela est réellement conforme à la législation est une nouveauté."
Le logiciel compare les informations figurant sur une étiquette avec la législation applicable. Pour ce faire, une liste de contrôle adaptée au produit et aux réglementations en vigueur est préalablement établie. L'IA évalue ensuite si les informations requises sont présentes et correctement mentionnées.
"L'IA configure une liste de contrôle sur la base de la législation applicable, puis propose une première analyse de conformité. L'intervention humaine consiste alors principalement à vérifier si l'IA a tiré la bonne conclusion."
Le logiciel devient ainsi, dans les faits, un assistant numérique pour le spécialiste en étiquetage. Le système reçoit une étiquette ou un artwork et détermine, sur la base de la législation en vigueur, les vérifications à effectuer. L'IA analyse ensuite le contenu et indique, pour chaque élément, si l'exigence correspondante est respectée.
La différence avec une vérification de texte traditionnelle est donc fondamentale. Un correcteur orthographique peut, par exemple, détecter qu'un mot est mal orthographié. Une vérification de conformité par IA doit quant à elle être capable de juger si une mention spécifique est obligatoire ou non, si la formulation utilisée est légalement autorisée et si, par exemple, une allégation remplit des conditions complémentaires.
L'outil vérifie notamment la conformité au règlement européen INCO concernant l'information des consommateurs sur les denrées alimentaires. Les réglementations relatives aux additifs, aux arômes et aux allégations, entre autres, peuvent également être intégrées. De plus, des exigences spécifiques au produit ou au pays peuvent faire partie du contrôle. Les images et l'iconographie sont également prises en compte dans l'évaluation.
L’humain reste responsable
Normec Foodcare souligne que l’IA ne sert pas à remplacer l’expert, "mais fait office de collègue numérique qui prend en charge le travail répétitif afin que l’expertise ait plus d'impact." Le résultat du contrôle automatique est une première analyse de conformité. Un collaborateur peut évaluer les résultats et, si nécessaire, les corriger ou les examiner de plus près.
Ce moment de contrôle humain est important. "La réglementation en matière d’étiquetage des denrées alimentaires se compose de nombreuses règles différentes, d'exceptions et de dispositions spécifiques aux produits. Toutes les situations ne se prêtent pas à une automatisation totale."
L’AI Label Checker est donc principalement destiné aux tâches qui peuvent être exécutées selon des schémas fixes. Le système peut rassembler la législation applicable, établir la liste de contrôle, évaluer l’étiquette et générer un premier rapport. Le spécialiste doit ainsi consacrer moins de temps à la vérification de routine et à la consignation administrative du contrôle.
"Garantir une évaluation aussi cohérente que possible est plus facile pour une IA que pour un être humain. Un être humain travaille toujours un petit peu selon ses propres habitudes", explique Freija Abé. "Laisser l’IA prendre en charge le caractère répétitif permet de libérer du temps que les experts peuvent consacrer aux dossiers réellement complexes."
À l’issue du contrôle, un rapport est automatiquement rédigé. Le résultat peut ainsi être partagé avec, par exemple, les départements qualité, le marketing, les clients, les agences de création d’artworks et les concepteurs.
La législation comme liste de contrôle numérique
Un aspect essentiel du développement consiste à traduire la législation en contrôles numériques. Un spécialiste humain lit une disposition légale, l'interprète dans le contexte d'un produit et détermine ensuite quelles informations doivent être vérifiées sur l'étiquette. Cette transposition doit être intégrée dans le logiciel.
Pour ce faire, il convient de tenir compte de la catégorie de produits, du pays de commercialisation et du statut juridique spécifique d'un ingrédient ou d'une allégation. La version actuelle de la Label Checker est basée sur la principale législation européenne en matière de denrées alimentaires, mais Normec envisage des opportunités pour étendre davantage le nombre de règles.
"Il existe encore beaucoup d'autres législations européennes spécifiques à certains produits. À cela s'ajoutent les législations nationales des pays européens et, bien sûr, la réglementation pour l'exportation", explique Freija Abé. "On peut également y intégrer les exigences spécifiques des partenaires de la grande distribution. L'outil peut ensuite vérifier si l'étiquette y est conforme."
De l'artwork à la conformité
Le développement de cet outil s'inscrit dans la lignée des méthodes actuelles de création des emballages. Un artwork passe entre de nombreuses mains différentes avant d'être effectivement imprimé. Le propriétaire du produit alimentaire est responsable des informations, tandis qu'un département marketing, une agence d'artworks et un imprimeur peuvent, par exemple, être impliqués dans la réalisation de l'étiquette finale.
Par conséquent, une erreur peut n'apparaître que tardivement dans le processus. Si un emballage est déjà imprimé, une correction peut s'avérer considérablement plus coûteuse que si l'erreur avait été découverte lors de la phase de conception.
C'est précisément là qu'un contrôle automatique peut apporter une valeur ajoutée. En scannant numériquement l'étiquette avant même le lancement de sa production, les problèmes potentiels peuvent être signalés plus tôt.
L'application n'est donc pas seulement intéressante pour les producteurs de denrées alimentaires. Les distributeurs, les propriétaires de marques ainsi que les acteurs impliqués dans l'artwork et le développement d'emballages peuvent également utiliser ce contrôle. L'application est disponible sur le marché depuis cet été. Normec mène actuellement des discussions avec plusieurs utilisateurs potentiels.
La traduction sous contrôle également
Outre le Label Checker, Normec a également développé une deuxième application d’IA plus simple: le Label Translator. Ce 'petit frère' est dédié à la traduction des textes d’étiquettes vers d’autres langues européennes.
Dans le cas des étiquettes alimentaires, cette tâche est plus délicate qu’une simple traduction. Tous les termes ne peuvent pas être traduits librement. Pour certaines mentions légales, il existe une formulation obligatoire. Une traduction doit donc non seulement être correcte sur le plan linguistique, mais aussi respecter la terminologie utilisée dans la législation concernée.
Les développeurs souhaitent donc faire la distinction entre le texte ordinaire et la terminologie fixée par la loi. Pour cette dernière catégorie, le logiciel doit utiliser la traduction prescrite.
La fonction de traduction s’inscrit ainsi dans la continuité du Label Checker. Une fois le texte traduit, il est possible de vérifier à nouveau si les formulations correctes figurent bien sur l’étiquette ou l’emballage. Cela permet de s’assurer qu’un terme prescrit par la loi dans une autre langue est effectivement correctement indiqué sur l’emballage.
Possibilités au-delà des ingrédients
Selon les développeurs, cette technologie offre également des perspectives au-delà de la classique information sur les denrées alimentaires. Un exemple en est le règlement sur les emballages et les déchets d’emballages (PPWR) et la documentation associée sous forme de déclaration de conformité.
En matière d’emballage, les entreprises doivent de plus en plus souvent être en mesure de prouver que leurs matériaux et leurs produits répondent à certaines exigences légales. Les dossiers techniques et les déclarations de conformité jouent ici un rôle clé.
En principe, un système d’IA pourrait analyser ce type de documents de la même manière qu’une étiquette: quelles sont les exigences applicables, quelles informations doivent être présentes et tous les éléments nécessaires sont-ils inclus?
Déployer l'expertise plus efficacement
Cette évolution touche ainsi à une problématique plus large au sein de l’industrie agroalimentaire et de l’emballage. Le volume de réglementations augmente et un spécialiste chevronné en étiquetage peut consacrer énormément de temps à des vérifications qui se déroulent en grande partie selon des étapes fixes.
Si l’IA est capable de prendre en charge ces étapes, le spécialiste peut se concentrer sur les aspects où la connaissance humaine apporte une réelle valeur ajoutée: les exceptions, l’interprétation, les produits complexes et les discussions relatives à l’application des réglementations.
"L’objectif n’est pas d’exclure le spécialiste." C’est précisément en automatisant les tâches répétitives que l’expertise disponible peut être déployée de manière plus efficace.
Une récompense qui vient confirmer cette démarche
Pour Normec Foodcare, la distinction sous forme de Packaging & Label Award arrive à point nommé: l’application est encore relativement nouvelle et franchit le pas du développement vers la commercialisation.
Selon Manuella van Rijmenant, ce prix est avant tout une validation du cap choisi: "Nous avons développé un produit entièrement nouveau et cet award est une belle confirmation que nous avons fait le bon choix."
Le jury des Packaging & Labels Awards était composé de Lotte Krekels (responsable emballage chez Carrefour), Marleen Calcoen (directrice de l’IBE-BVI), Peter Ragaert (directeur de Pack4Food et professeur à l’UGent) et Erik Kruisselbrink (journaliste spécialisé dans l’emballage chez Nouvelles Graphiques). Le jury a évalué les candidatures dans trois catégories: Machine d’emballage la plus innovante, Matériau d’emballage / emballage le plus innovant et Étiquette la plus innovante.