Utilisation de l'intelligence artificielle dans l'exploration des aptitudes à la transformation du lait de vache sur base de prédictions provenant de spectres moyen infrarouge

Abstract

En transformant le lait en produits laitiers à plus haute valeur ajoutée, le producteur diversifie ses sources de revenus, le rendant ainsi plus résilient aux fluctuations des prix des intrants et du lait. Le présent travail s’inscrit dans le cadre du projet Interreg Holicow, consistant notamment à créer un outil d’aide à la décision pour l’éleveur afin de l’aider dans la gestion quotidienne de son troupeau en vue d’optimiser sa transformation laitière. Ainsi, 25 indicateurs prédictibles par la spectrométrie moyen infrarouge du lait et liés à la composition chimique et aux propriétés technologiques du lait ont été sélectionnés, en tenant compte de la multi-dimensionnalité des aptitudes à la transformation du lait. Ensuite une méthode de clustering hiérarchique incrémental, minimisant les ressources informatiques, a été développée et appliquée sur 118.749 données représentatives de la variabilité spectrale existante au sein de la base de données du contrôle laitier wallon. Cela a permis l’obtention de 6 clusters parmi lesquels les clusters 2 et 4 ont été identifiés comme possédant respectivement les meilleures aptitudes à la transformation du lait en fromage et en yaourt, et en beurre. Afin d’étendre les résultats du clustering à l’entièreté de la base de données contenant 5.522.039 enregistrements, une analyse discriminante par les moindres carrés partiels (PLS-DA) a été réalisée à partir du jeu de données d’entrainement du clustering. L’exactitude globale du modèle PLS-DA obtenu est de 0,77 et l’exactitude équilibrée permettant de discriminer les clusters 2 et 4 est respectivement de 0,91 et 0,90. Les clusters 2 et 4 ont été assignés à respectivement 9,80% et 3,28% de la population entière. Le cluster le plus présent est le cluster 1, assigné à 50,62% de la population entière. Même si ce cluster est associé à des valeurs plus faibles pour les rendements en fromage frais et sec, la matière sèche du yaourt, ainsi que les propriétés de coagulation du lait comparées aux clusters 2 et 4, ces valeurs demeurent légèrement supérieures par rapport aux valeurs moyennes rencontrées dans la littérature. Cela montre qu’une amélioration des aptitudes à la transformation du lait est possible.