La fraude alimentaire reste répandue malgré les nouvelles technologies de détection

La fraude alimentaire, qui comprend l'adultération, le faux étiquetage, la substitution ou la contrefaçon de produits alimentaires à des fins économiques, continue d'affecter l'industrie alimentaire mondiale malgré les avancées dans les technologies de détection.

Les experts estiment qu'une portion considérable des produits alimentaires vendus dans les points de vente contient un certain niveau d'adultération. Ce problème persistant entraîne des pertes financières substantielles pour les États-Unis et l'Union européenne chaque année.

Les articles de grande valeur tels que l'huile d'olive, le miel et le café figurent parmi les biens les plus souvent ciblés en raison de leur prix sur le marché et de la relative facilité avec laquelle ils peuvent être adultérés. Ces produits sont souvent soumis à des manipulations motivées économiquement, ce qui peut être difficile à détecter sans méthodes de test spécialisées.

Des outils analytiques et numériques, y compris le code-barres ADN, les diagnostics CRISPR, le séquençage de nouvelle génération et la blockchain, ont été développés pour identifier les activités frauduleuses dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Cependant, l'intégration de ces technologies dans les cadres réglementaires et industriels a été incohérente, principalement en raison de défis liés au coût, à la normalisation et à la complexité des systèmes.

Ce que montrent les chiffres

• Jusqu'à 10 % des produits alimentaires de détail sont estimés être adultérés
• Les dommages économiques annuels dus à la fraude alimentaire s'élèvent à 10–15 milliards de dollars aux États-Unis
• La fraude alimentaire coûte à l'UE 8–12 milliards d'euros chaque année

Des méthodes d'analyse rapides et non destructives telles que les techniques spectroscopiques, électroniques et basées sur l'ADN ont été introduites pour améliorer la détection. Malgré leur rapidité, ces approches manquent parfois de la spécificité requise pour une identification précise ou dépendent de procédures de laboratoire complexes, limitant leur application généralisée.

Des technologies émergentes comme la spectroscopie de fluorescence frontale, la spectroscopie Raman et la fluorescence X à dispersion d'énergie offrent des options supplémentaires de tests non destructifs. Néanmoins, ces méthodes rencontrent encore des obstacles liés à la spécificité, aux coûts et à l'accessibilité, ce qui restreint leur utilisation plus large dans la prévention de la fraude alimentaire.

Des solutions d'IA et de blockchain sont explorées pour améliorer la traçabilité et les capacités de détection. Cependant, ces technologies font face à des barrières telles que des coûts d'implémentation élevés, des difficultés d'intégration des données et une normalisation limitée, ce qui a ralenti leur adoption dans l'industrie alimentaire.

L'utilisation de l'IA dans la détection de la fraude alimentaire est encore compliquée par des limitations de données, des défis d'intégration et les tactiques évolutives employées par les fraudeurs. De plus, l'IA peut être utilisée par les fraudeurs pour créer de faux documents, adapter leurs méthodes et usurper l'identité des participants de la chaîne d'approvisionnement, ce qui peut rendre les activités frauduleuses plus difficiles à découvrir.

* Cet article est basé sur des informations publiquement disponibles au moment de la rédaction.