On associe souvent l’intelligence artificielle (IA) aux industries de pointe ou aux grandes plateformes de réseaux sociaux. Mais l’IA peut aussi se mettre au service de la lutte contre la pauvreté. Un bénéficiaire : Moisson Montréal.

Suzanne Colpron Suzanne Colpron
La Presse

Hackaton

Une centaine de chercheurs et d’étudiants en IA ont participé récemment à un hackaton (marathon de programmation), organisé par TechAide, regroupement d’acteurs en nouvelles technologies, au profit de Centraide. Le but ? Trouver des solutions basées sur l’IA à des problèmes sociaux et communautaires, comme l’intégration des immigrés ou la numérisation de dossiers de patients. Durant les 24 heures du hackaton, sorte de marathon de programmation, les participants, répartis en équipes, ont testé des idées, conçu des prototypes et validé des concepts en accéléré.

Gaspillage

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Yoshua Bengio, directeur scientifique de Mila et de l’Institut de valorisation des données

L’un des défis consistait à réduire le gaspillage alimentaire chez Moisson Montréal, la plus grande banque alimentaire au Canada, qui fournit chaque jour, chaque semaine ou chaque mois des denrées à plus de 250 organismes communautaires. Le pourcentage d’aliments jetés par Moisson Montréal est plutôt bas : à peine 6 %. « Mais, si les épiceries ayant des surplus pouvaient être branchées de manière dynamique à un réseau qui garderait la trace des vivres disponibles, on pourrait en coordonner la récupération plus rapidement pour les utiliser pendant qu’ils sont encore bons », donne en exemple le professeur de l’Université de Montréal Yoshua Bengio, directeur scientifique de Mila — Institut québécois d’intelligence artificielle et de l’Institut de valorisation des données.

Données

L’an dernier, sur les 15,6 millions de kilos de vivres récupérés par Moisson Montréal, 172 000 kilos ont été jetés, 52 000 kilos ont été recyclés et 320 000 kilos, compostés. Le reste a été distribué à Montréal, mais aussi ailleurs au Québec et au Canada. « De tous les cas sur lesquels on s’est penchés, Moisson Montréal est mon préféré », dit Sasha Luccioni, chercheuse postdoctorale qui travaille avec Yoshua Bengio au Mila, dans le quartier Mile-Ex, à Montréal. « lls ont un système de gestion des stocks depuis plusieurs années dans leur entrepôt. Ils reçoivent énormément de denrées et les répartissent. Ils sont le hub de centaines d’organismes. Il s’agit d’un cas parfait pour l’IA parce que c’est de l’optimisation. »

Des outils

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L’entrepôt de Moisson Montréal, à Montréal

Résultat ? Les développeurs ont conçu, en deux jours, un ensemble d’outils pour faciliter la prise de décision. « Nos outils permettent non seulement à Moisson Montréal de mieux comprendre ses propres données, mais fournissent également des prévisions sur les quantités de dons en ce qui concerne la catégorie la plus critique : les denrées périssables », explique Sasha Luccioni. « Moisson Montréal atteint déjà un haut niveau d’efficacité, mais les variations imprévisibles des besoins et de la disponibilité des stocks génèrent un certain gaspillage, ajoute Shibl Mourad, directeur du génie informatique aux bureaux montréalais de Google. L’IA peut aider l’équipe à prévoir ces variations afin de réduire le gaspillage et d’obtenir de meilleurs résultats. »

Un début

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Richard Daneau, directeur de Moisson Montréal

Ces solutions ne seront pas mises en place demain matin ni même la semaine prochaine. Mais c’est un pas dans la bonne direction, croit Richard Daneau, directeur de l’OSBL depuis 2016. « Je considère que c’est un grand luxe d’avoir accès à des professionnels. Ça nous permet d’avoir une meilleure compréhension de ce qu’on fait et de ce qu’on pourrait faire. C’est bon tant pour les vivres que pour les donateurs. »

L’offre

Sur le terrain, Moisson Montréal récupère de la nourriture qui ne sera pas vendue et la met à la disposition d’organismes communautaires qui, eux, la distribuent aux gens dans le besoin. « Les organismes prennent ce qu’ils veulent. Nous, on est pris avec les restants, précise le directeur Daneau. On ne pose pas de questions parce que c’est un modèle ouvert. Il n’en demeure pas moins qu’on ne veut pas que la nourriture se retrouve dans les poubelles parce qu’on a payé pour aller la chercher. On n’est pas financés par l’État, on est financés par le public et par les entreprises. On est pauvres, somme toute. »

La cueillette

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Moisson Montréal a récupéré 15,6 millions de kilos de denrées, l’an dernier.

L’analyse des données par l’IA pourrait également permettre à Moisson Montréal de mieux comprendre quelles denrées sont déclinées et de faire des cueillettes plus sélectives. « Ce faisant, nos activités nous coûteraient moins cher, affirme M. Daneau. On aurait plus d’effet sur la société avec chaque dollar de don. En cette ère technologique, si l’on veut assurer la pérennité de la boîte, il faut se demander comment on va survivre à tout ça. Nous, on est prêts à recueillir des données et à regarder en avant. Mais on a besoin de se faire dire par des spécialistes : “Regardez, vous devriez collecter des données de cette façon pour qu’on puisse optimiser les processus.” On a besoin de côtoyer ces gens-là. »

En chiffres

300 Nombre de fournisseurs agroalimentaires auprès desquels s’approvisionne Moisson Montréal. À ce nombre s’ajoutent 100 épiceries.

641 000 Nombre de demandes d’aide alimentaire comblées chaque mois

507 000 Nombre de repas et de collations servis chaque mois

85 Nombre de bénévoles qui travaillent chaque jour à Moisson Montréal pour transporter, trier, étiqueter et empaqueter les denrées.

1984 Année de la fondation de Moisson Montréal. À l’origine, l’OSBL œuvrait auprès de 20 organismes communautaires. Aujourd’hui, ce nombre atteint 257.