FR 3160774 A1 20251003 FR 2403295 A 20240329 Système de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes et installation et procédé de production associés La présente invention concerne un système (20) de caractérisation d’un contenu (14) d’au moins un bac (12) de larves d’insectes, contenant des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant le contenu (14) du bac (12). Le système (20) de caractérisation comprend : - au moins un dispositif (22) optique de mesure configuré pour acquérir au moins une mesure optique d’une surface (140) supérieure du contenu (14) du bac (12), et - au moins un dispositif (24) électronique de traitement configuré pour déterminer au moins une propriété du bac (12) représentative d’un état du contenu (14) dudit bac (12) en vue d’un traitement industriel ultérieur, le dispositif (24) électronique de traitement mettant en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer ladite propriété à partir de la ou les mesures optiques acquises. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Système de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes et installation et procédé de production associés La présente invention concerne le domaine de la production industrielle d’insectes, notamment d’insectes à des fins de production d’aliments. La présente invention se rapporte plus particulièrement au domaine de l’élevage de larves d’insectes, en particulier de larves d’insectes en bac. La présente invention concerne en particulier un système de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes, ainsi qu’une installation et un procédé de production et d’élevage de larves d’insectes. Les insectes ont un certain nombre de caractéristiques qui les rendent bien adaptés à une utilisation dans l‘alimentation animale. Les insectes ont en effet une teneur élevée en protéines, tout en étant riches en autres nutriments bénéfiques tels que les graisses, les minéraux et les vitamines. Les niveaux de concentration de protéines dans les farines d‘insectes destinées à l‘alimentation animale varient entre 55% et 75%. Les insectes sont caractérisés par un taux de conversion alimentaire plus élevé et peuvent donc devenir une source d'alimentation très précieuse pour les animaux d‘élevage. Par ailleurs, ces produits présentent également un profil nutritionnel bien équilibré pour répondre aux besoins alimentaires de l‘homme. Ces considérations ont conduit au développement de la production automatisée en grande série d’aliments issus de l’élevage d’insectes dans des sites industriels adaptés à l’élevage et la récupération des animaux matures. Ces sites industriels doivent être optimisés pour permettre l’industrialisation en grands volumes de larves. Les coûts de construction des bâtiments, de mécanisation des opérations et d’installation des zones de stockage représentent une part très importante du budget de construction des sites industriels. Afin de réduire ces coûts, il est indispensable d’augmenter la densité de l’élevage, de réduire le temps de stockage et de maximiser les rendements par opération. Il est connu, afin de stocker de grands volumes de larves, d’élever ces dernières dans des bacs. Des larves néonates, généralement tout juste sorties des œufs, sont inoculés dans des bacs dans lesquels a été disposé préalablement un substrat de nourrissage qui sera consommé au moins en partie par les larves au cours de leur croissance. A la fin du cycle de croissance des larves, les bacs contiennent alors des larves matures et un milieu d’élevage, appelé frass, qui comprend un mélange des déjections des larves et des résidus du substrat non consommé. Une des étapes critiques dans la production et l’élevage industrielle de larves en bacs est la récupération desdites larves, et notamment la séparation des larves de leur milieu d’élevage à l’issue de leur croissance. Ainsi, une mauvaise séparation des larves de leur milieu d’élevage est susceptible d’entrainer une interruption de la chaine de production. Plusieurs méthodes de séparation existent. On connait des méthodes de séparation aérauliques où la séparation se fait selon un critère de densité ou de rapport poids/force de trainée. Lesdites méthodes sont soumises à différentes contraintes, notamment à l’humidité de la matière à séparer. Une autre méthode de séparation connue est le tamisage. Le contenu des bacs est récupéré au niveau d’un équipement de type tamis, les larves restant dans le tamis tandis que le milieu d’élevage est récupéré dans un autre équipement, comme une cuve de récupération. Toutefois, le tamisage est également soumis à différentes contraintes. En effet, le tamis peut s’encrasser selon la texture et/ou le taux d’humidité du milieu d’élevage, perturbant la séparation des larves de leur milieu d’élevage et pouvant entrainer une interruption de la chaine. Afin d’éviter cela, il est connu de contrôler le contenu des bacs préalablement à leur tamisage, afin d’en estimer la tamisabilité. Par « tamisabilité », on entend ici l’aptitude du contenu d’un bac donné à être tamisé. On dira qu’un bac présente une bonne tamisabilité si son contenu peut être tamisé sans encrasser le tamis utilisé, c’est-à-dire sans que le milieu d’élevage n’obture les mailles du tamis. De manière classique, l’estimation de la tamisabilité du contenu des bacs est réalisée par des opérateurs qualifiés et formés à cette tâche. Cette appréciation se fait typiquement sur la base d’observations visuelles, olfactives et sur la manipulation manuelle de la matière contenue dans les bacs. Par exemple, la texture, la température, la couleur et/ou l’odeur de ladite matière sont analysées. En cas de doute, des mesures complémentaires peuvent être effectuées, par exemple des mesures d’humidité au moyen d’un humidimètre TDR (pour Time Domain Reflectometry). En effet, l’humidité du milieu d’élevage a un rôle prépondérant dans sa tamisabilité, l’humidité jouant sur la texture du milieu d’élevage et ses propriétés d’adhésion. Au-delà d’une valeur seuil d’humidité, qui dépend des équipements et du procédé de séparation utilisés, le milieu d’élevage risque de perturber le fonctionnement des équipements de séparation. La conformité des bacs est également contrôlée par des opérateurs. Par « conformité », on entend ici l’aptitude des larves à être utilisées dans un traitement ultérieur. La conformité des bacs est par exemple liée au taux de mortalité des larves. Ledit taux peut être estimé au moyen de différent paramètres. Par exemple, la présence de substrat non consommé en quantité importante et/ou de croûte à la surface du bac dénote d’un manque d’activité larvaire, sous-entendant un taux de mortalité élevé. On peut distinguer un bac non-conforme d’un bac non tamisable par le fait qu’un bac non tamisable au temps de la caractérisation pourra l’être plus tard, tandis qu’un bac non conforme restera non conforme. Les bacs jugés non-conformes ne sont pas tamisés et suivent un autre cycle industriel. Toutefois, de telles opérations de contrôle n’apportent pas entière satisfaction. En effet, ces opérations nécessitent l’immobilisation des bacs sur un quai de stockage accessible par un opérateur. Cela implique d’avoir des infrastructures particulières pour ces opérations. L’acheminement des bacs jusqu’à ces infrastructures et le temps d’immobilisation nécessaire constituent un goulot d’étranglement dans le processus de production des larves. Les opérateurs ont également besoin d’être formés et d’avoir une certaine expérience pour permettre une caractérisation efficace du contenu des bacs. De plus, malgré les qualifications des opérateurs, la caractérisation demeure empreinte d’une certaine subjectivité, entrainant un manque de reproductibilité. Le but de la présente invention est de proposer un système et un procédé de caractérisation du contenu de bacs de larves d’insectes en vue de leur traitement industriel ultérieur qui soient plus rapides et plus fiables, tout en étant simples à mettre en place dans une installation de production de larves d’insectes. À cet effet, l’invention a pour objet un système de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes, le bac contenant des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant le contenu du bac, ledit contenu définissant une surface supérieure, le système de caractérisation comprenant : - au moins un dispositif optique de mesure configuré pour acquérir au moins une mesure optique, par exemple une image, de la surface supérieure du contenu du bac, et - au moins un dispositif électronique de traitement configuré pour déterminer au moins une propriété du bac, ladite propriété étant représentative d’un état du contenu dudit bac en vue d’un traitement industriel ultérieur, le dispositif électronique de traitement mettant en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer ladite propriété à partir de la ou les mesures optiques acquises. Le système de caractérisation selon l’invention permet une caractérisation automatisée du contenu de bacs de larves d’insectes en vue de leur traitement industriel ultérieur, tel que par exemple leur tamisage. Le système de caractérisation permet ainsi contrôle rapide et fiable des bacs. Les coûts, que ce soit au niveau des infrastructures dédiées ou des coûts d’exploitation, et notamment des opérateurs nécessaires, sont alors réduits. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le système comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le modèle d’analyse met en œuvre un algorithme d'intelligence artificielle, de préférence un réseau de neurones ; - le dispositif optique de mesure comprend une pluralité d’unités optiques de mesure, chaque unité optique de mesure étant configurée pour acquérir au moins une mesure optique, par exemple une image, de la surface supérieure du contenu d’un bac respectif d’un lot de bacs ; - le dispositif électronique de traitement est configuré pour classer le bac parmi une pluralité de classes de bacs distinctes, le dispositif électronique de traitement mettant en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer au moins une classe de la pluralité de classes de bac à partir de la ou les mesures optiques acquises, la classe du bac étant représentative d’un état du contenu dudit bac en vue du traitement industriel ultérieur ; - le dispositif électronique de traitement est configuré pour déterminer un paramètre du contenu du bac, le dispositif électronique de traitement mettant en œuvre un modèle de régression propre à déterminer ledit paramètre à partir de la ou les mesures optiques acquises, ledit paramètre étant choisi parmi la durée restante avant que le contenu du bac soit tamisable et le taux d’humidité du contenu du bac ; - le système comprend en outre au moins un dispositif de commande configuré pour émettre une commande, par exemple à destination d’un dispositif mécanique de transfert du bac, la commande dépendant de la propriété déterminée. L’invention concerne également une installation de production de larves d’insectes, l’installation comprenant : - au moins un bac de larves d’insectes, le bac contenant des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant un contenu du bac, ledit contenu définissant une surface supérieure, et - un système de caractérisation du type précité. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, l’installation comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’installation comprend un lot de bacs de larves d’insectes comportant une pluralité de bacs de larves d’insectes, le système de caractérisation comprenant une pluralité d’unités optiques de mesure, chaque unité optique de mesure étant configurée pour acquérir, de préférence simultanément, au moins une mesure optique de la surface supérieure du contenu d’un bac respectif du lot de bacs ; - l’installation comprend un portique sur lequel est disposé le dispositif optique de mesure, le portique définissant une zone de contrôle dans laquelle a lieu l’acquisition de mesures optiques ; - l’installation comprend en outre au moins un dispositif de tamisage propre à séparer les larves d’insectes du milieu d’élevage contenu dans le bac. L’invention concerne également un procédé de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes dans une installation du type précité, le procédé comprenant les étapes suivantes : - fourniture de l’au moins un bac dans une zone de contrôle ; - acquisition d’au moins une mesure optique, notamment une image, de la surface supérieure du contenu dudit bac par le dispositif optique de mesure, et - détermination d’au moins une propriété dudit bac par le dispositif électronique de traitement, ladite propriété étant représentative d’un état du contenu du bac en vue d’un traitement industriel ultérieur. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend en outre une étape ultérieure de tri du ou des bacs en fonction de la propriété déterminée, et optionnellement une étape ultérieure de tamisage du contenu du ou des bacs en fonction de la propriété déterminée. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence à la figure unique dans laquelle : FIG. 1 la FIG. 1 est une vue schématique d’une installation de production selon l’invention, l’installation comprenant un système de caractérisation d’un contenu d’au moins un bac de larves d’insectes. On a représenté schématiquement sur la FIG. 1 une installation 10 de production de larves d’insectes selon l’invention. L’installation 10 est destinée à la production et à l’élevage de larves d’insectes au cours de leur croissance, depuis leur éclosion jusqu’au stade de larves matures. L’installation 10 est particulièrement destinée à la production de larves d’insectes dans des modules de croissance, aussi appelés bacs. L’installation 10 comprend au moins un bac 12 de larves d’insectes, typiquement une pluralité de bacs 12. Chaque bac 12 contient des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant un contenu 14 du bac 12. Par exemple, chaque bac 12 forme un réceptacle ouvert présentant des parois latérales faisant saillie à partir d’un fond. Le bac 12 définit un volume intérieur non fermé, dans lequel sont reçus les larves d’insectes et le milieu d’élevage. Chaque bac 12 est destiné à recevoir des larves et un substrat de nourrissage dans son volume de réception. Avantageusement, les larves injectées dans un bac 12 donné présentent sensiblement le même âge, c’est-à-dire ont éclos sensiblement à la même période, typiquement le même jour, avantageusement la même heure. Cela permet d’avoir une bonne synchronisation dans l’évolution des larves lors de leur croissance. Le substrat comprend typiquement les nutriments nécessaires à la croissance des larves. Le substrat est destiné à être consommé par les larves au cours de leur croissance. Une partie du substrat est alors transformé en frass, qui est constitué d’un mélange des déjections des larves et des résidus du substrat non consommé, séché et optionnellement fermenté. Comme représenté sur la FIG. 1 , le contenu 14 du bac 12 définit une surface 140 supérieure, ladite surface 140 étant visible depuis l’extérieur du bac. Typiquement, les bacs 12 sont répartis sous forme de lots de bacs 12 de larves d’insectes, chaque lot comportant une pluralité de bacs 12 de larves d’insectes, typiquement entre 5 et 20 bacs. De préférence, chaque bac 12 et/ou chaque lot de bacs 12 est marqué au moyen d’un système d’identification (non représenté) choisi parmi un code barre, un code matriciel (communément désigné par QR code, pour « Quick response code »), une puce à champ proche (ou puce NFC, pour « Near Field Communication ») une puce d’identification par radiofréquence (ou puce RFID, pour « Radio Frequency Identification »). Le système d’identification permet une traçabilité logistique tout au long du procédé d’élevage des bacs et de leur contenu. Avantageusement, les bacs 12 sont propres à former un module 120 multi-étagé, comme représenté sur la FIG. 1 . Ledit module 120 multi-étagé comporte une pluralité de bacs 12 disposés les uns au-dessus des autres et destinés à recevoir les larves et le milieu d’élevage. Par exemple, ledit module 120 multi-étagé comprend entre deux et dix bacs 12, en particulier entre quatre et six bacs 12, disposés les uns au-dessus des autres. Un lot de bacs comporte par exemple un module 120 multi-étagé. Selon un mode de réalisation particulier, un lot de bacs 12 consiste en un module 120 multi-étagé. L’installation 10 comprend des équipements adaptés à la croissance des larves d’insectes, tels que des dispositifs de chauffage et de ventilation (non représentés). L’installation 10 comprend en outre des équipements propres à la récupération de larves à l’issue de leur croissance, en vue d’un traitement industriel ultérieur. Par « traitement industriel ultérieur », on entend un traitement propre à séparer les larves de leur milieu d’élevage à l’issue de la croissance des larves. Par exemple, le traitement industriel ultérieur comprend une étape de tamisage. L’installation 10 comprend par exemple au moins un dispositif de tamisage (schématiquement représenté par le bloc 19) propre à séparer les larves d’insectes du milieu d’élevage. Le dispositif de tamisage 19 comporte typiquement un tamis présentant des trous dont les dimensions sont adaptées aux larves de l’installation 10, les trous étant destinés à laisser passer le milieu d’élevage et à récupérer les larves à l’issue de leur croissance. Selon un mode de réalisation préférentiel, le dispositif de tamisage 19 comprend des moyens d’évaluation de l’encrassement du tamis, propres à déterminer un taux d’encrassement du tamis, et des moyens de mesure propres à mesurer le taux d’humidité du milieu d’élevage reçu dans ledit dispositif de tamisage 19. Lesdits moyens permettent de déterminer un seul maximal de taux d’humidité du milieu d’élevage accepté en fonction du taux d’encrassement maximal souhaité. En variante ou en complément, le traitement industriel ultérieur comprend une étape de mesure du taux de mortalité des larves, séparées de leur milieu d’élevage, par exemple pour des raisons réglementaires. Ladite étape est typiquement suivie par la transformation des larves en produits finis. Afin de réaliser le traitement industriel ultérieur, le contenu des bacs 12 doit présenter des propriétés données. Par exemple, le contenu 14 des bacs 12 doit être conforme, c’est-à-dire les larves dudit contenu doivent être aptes à être utilisées dans ledit traitement industriel ultérieur. Lorsque le traitement industriel ultérieur comprend une étape de tamisage, le contenu du bac 12 doit être tamisable. Par exemple, le contenu 14 d’un bac 12 est considéré comme étant tamisable si le taux d’encrassement après tamisage du bac est inférieur à un taux d’encrassement, correspondant à un pourcentage de mailles du tamis bouchées, maximal prédéfini. Par exemple, ledit taux maximal prédéfini est de 5%, de préférence de 1%, très préférentiellement de 0.1%, encore plus préférentiellement de 0.01%. Le passage d’un bac non tamisable dans le tamis colmate ses mailles et induit une maintenance pour le nettoyer pour le rendre à nouveau fonctionnel. L’installation 10 comprend un système de caractérisation 20 destiné à caractériser le contenu 14 des bacs 12 de larves d’insectes, en vue du traitement industriel ultérieur. Le système de caractérisation 20 est propre à déterminer une propriété donnée du contenu d’un bac 12. Ladite propriété est par exemple : si le contenu du bac 12 donné est conforme ; si le contenu du bac 12 donné est tamisable ; un taux d’humidité du milieu d’élevage ; la présence d’anomalies en surface, telle que la présence de boulettes de frass ; une durée estimée avant que le contenu du bac soit tamisable. De préférence, le système de caractérisation 20 est propre à déterminer si le contenu 14 d’un bac 12 donné est conforme et/ou tamisable. Le système de caractérisation 20 comprend un dispositif 22 optique de mesure configuré pour acquérir au moins une mesure optique, par exemple une image, de la surface supérieure 140 du contenu 14 d’au moins un bac 12 donné, et un dispositif 24 électronique de traitement configuré pour déterminer au moins une propriété dudit bac 12, ladite propriété étant représentative d’un état du contenu 14 dudit bac 12 en vue du traitement industriel ultérieur. Le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour mettre en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer ladite propriété à partir de la ou les mesures optiques acquises par le dispositif 22 optique de mesure. Comme représenté sur la FIG. 1 , le dispositif 22 optique de mesure comprend au moins un, de préférence une pluralité de unités 220 optiques de mesure, chaque unité 220 optique étant configurée pour acquérir, de préférence simultanément, au moins une mesure optique de la surface supérieure 140 du contenu 14 d’un bac 12 respectif d’un lot 120 de bacs 12. L’acquisition de mesures optiques de la surface 140 des bacs 12 a lieu dans une zone 25 dite « zone de contrôle 25 ». Par exemple, comme représenté sur la FIG. 1 , le dispositif 22 optique comprend une pluralité d’unités 220 optiques de mesure, chaque unité 220 optique étant configurée pour acquérir, de préférence simultanément, au moins une mesure optique de la surface supérieure 140 du contenu 14 d’un bac 12 respectif d’un module 120 multi-étagé. Chaque unité 220 optique de mesure permet une détection optique de la surface 140 du contenu 14 d’un bac 12. Ladite détection est par exemple faite dans le domaine visible ou infrarouge. La mesure optique est par exemple une image en noir et blanc, une image en couleurs ou une image acquise avec une caméra capable d’imager des longueurs d’onde allant jusqu’à l’infrarouge à ondes courtes (ou « SWIR », pour Short-Wave Infrared). Par exemple, chaque unité 220 optique comprend un capteur, qui est par exemple capable de détecter la lumière transmise par la surface 140. Le capteur est de préférence couplé à un réflecteur permettant de collecter la lumière réfléchie par l’ensemble de la surface 140 du bac ou par une fraction significative de la surface 140 du bac. Le capteur est par exemple une caméra opérant dans le domaine visible et/ou dans l’infrarouge et capable de former une image de la surface détectée. La résolution de l'image obtenue permet par exemple d'identifier les larves et le milieu d’élevage. La résolution permet de préférence d’identifier la présence de défauts de texture, comme des boulettes ou des croûtes de frass, la présence de substrat non consommé en surface, la présence anormale de mues et/ou d’identifier la couleur de la surface 140. En variante, le capteur est une caméra multispectrale et hyperspectrale opérant dans le domaine visible et/ou dans l’infrarouge permettant de faire l’acquisition simultanée d’une image dans plusieurs bandes plus ou moins étroites de fréquence. En variante, le capteur est une photodiode à infrarouge court, ou photodiode SWIR (pour « Short Wave Infrared Range »), apte à détecter une plage longueur d’onde précise, typiquement 1400 nm, identifiée comme étant sensible à l’humidité pour le milieu. En variante, le capteur est un ensemble de plusieurs photodiodes à infrarouge court, chaque photodiode opérant sur des plages de longueurs d’onde différentes. Selon un mode de réalisation particulier, le capteur est configuré pour acquérir une mesure optique, notamment une image, de l’intégralité de la surface 140 du contenu 14 d’un bac 12. En variante, le capteur est configuré pour acquérir au moins une mesure optique, notamment une image, partielle de la surface 140 du contenu 14 d’un bac 12. Cette mesure optique partielle correspond à la partie de la surface 140 imagée par l’unité 220 optique pour une position relative. Ainsi, l’unité 220 optique est conçue pour acquérir différentes mesures optiques partielles de la surface 140 au cours d'un balayage bidimensionnel de ladite surface 140 par l’unité 220 optique. Par "balayage bidimensionnel par l’unité optique", on entend le déplacement relatif de l’unité 220 optique par rapport à la surface 140 dans au moins deux directions de ladite surface 140. De préférence, le système de caractérisation 20 comprend en outre un dispositif 26 d’éclairage propre à illuminer la surface 140 du contenu 14 à caractériser. Par exemple, comme représenté sur la FIG. 1 , le dispositif 26 d’éclairage comprend une pluralité d’unités 260 d’éclairage, chaque unité 260 d’éclairage étant configurée pour illuminer la surface 140 d’un bac 12 respectif, ici d’un bac 12 respectif du module 120. Selon un mode de réalisation préférentiel, représenté sur la FIG. 1 , l’installation 10 comprend une structure sur laquelle est monté le dispositif 22 optique de mesure. Par exemple, ladite structure est un portique 28 définissant la zone de contrôle 25 du contenu des bacs 12 dans laquelle l’acquisition de mesures optiques, notamment d’images, de la surface 140 des bacs 12 a lieu. Chaque unité 220 optique de mesure est monté sur le portique 28. Lorsque le système de caractérisation 20 comprend un dispositif 26 d’éclairage, ledit dispositif 26 est avantageusement monté sur le portique 28. Par exemple, comme représenté sur la FIG. 1 , les unités 220 optique de mesure et les unités 260 d’éclairage sont montées sur un portant 280 respectif du portique 28, les bacs 12 se trouvant entre lesdits portants lors de la mesure optique. De préférence, le système de caractérisation 20 comprend en outre un système 30 de détection propre à détecter la présence des bacs 12, l’acquisition des mesures optiques étant avantageusement asservie à la détection des bacs. Le système 30 de détection comporte typiquement un capteur de présence, par exemple monté sur le portique 28, configuré pour détecter la présence d’un ou plusieurs bacs 12 dans la zone de contrôle 25. Avantageusement, le système 30 de détection est apte à identifier chaque bac 12 ou lot de bacs 12, par exemple au moyen de son système d’identification, et de transmettre ladite identité au dispositif 24 électronique de traitement. En variante, l’identification des bacs 12 ou lots de bacs 12 est réalisée par un dispositif différent. Le dispositif 24 électronique de traitement est propre à recevoir des signaux du dispositif 22 optique de mesure, par exemple par des moyens de transmission filaires 32, et de les traiter afin de déterminer l’au moins une propriété représentative du contenu 14 d’un bac 12 en vue du traitement industriel ultérieur. Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement comprend une mémoire 40 et un microprocesseur 42. Le dispositif 24 électronique de traitement est propre à déterminer la ou les propriété(s) représentative(s) du contenu 14 du bac 12 sur la base de la ou des mesures optiques, notamment des images, acquises par le dispositif 22 optique de mesure. Le microprocesseur 42 est configuré pour mettre en œuvre le modèle d’analyse propre à déterminer la ou les propriété(s) à partir de la ou des mesures optiques acquises. Par exemple, le modèle d’analyse met en œuvre un algorithme d'intelligence artificielle. Par exemple, une variable d'entrée de l’algorithme d'intelligence artificielle est la mesure optique, par exemple l'image ou une partie de l’image, prise du contenu 14 d’un bac 12, et au moins une variable de sortie de l’algorithme d'intelligence artificielle est une indication relative à une propriété dudit contenu 14. Avantageusement, l’algorithme est un réseau de neurones artificiel. Le réseau de neurones artificiel utilisé par le dispositif 24 électronique de traitement peut comprendre un système entraîné sur la base de mesures optiques, notamment d'images, ou d'échantillons qui ont été préalablement classifiés par un expert humain. Selon un mode de réalisation particulier, le réseau de neurones est un réseau de neurones à convolution, aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutif ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. Avantageusement, le réseau de neurones artificiel a été préalablement entraîné à l'aide de données d'entraînement. Les données d'entraînement peuvent comprendre des mesures optiques, notamment des images, de contenus de bacs et les propriétés associées qui ont été préalablement attribuées par un expert. Par exemple, les données d'entraînement peuvent comprendre des mesures optiques, notamment des images, classées comme correspondant à des bacs conformes et des images classées comme correspondant à des bacs non conformes. Par exemple, les données d'entraînement peuvent comprendre des images classées à la suite d’observations visuelles faites par des opérateurs et/ou à la suite à des mesures effectuées par des opérateurs, telles que des mesures du taux d’humidité du milieu d’élevage, ledit taux ayant été mesuré au moyen d’un humidimètre TDR. Une fois que le réseau de neurones a été entraîné, il peut par exemple être utilisé pour identifier ou prédire une propriété du contenu 14 d’un bac 12 représenté dans une image. Par exemple, une image non caractérisée est fournie au réseau et le réseau détermine une propriété. Par exemple, le réseau est propre à estimer le taux d’humidité du contenu 14 en fonction de sa couleur et éventuellement à déterminer si le contenu 14 est tamisable ou non. La mémoire 40 du dispositif 24 électronique de traitement est capable de stocker un logiciel de détermination configuré pour déterminer, via le modèle d’analyse, dans la mesure optique, notamment l'image, prise par le dispositif 22 optique de mesure, au moins une propriété du contenu 14 à caractériser. Le microprocesseur est alors capable d'exécuter le logiciel de détermination. Selon un mode de réalisation préférentiel, le modèle d’analyse est un modèle de classification. Le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 parmi une pluralité de classes de bacs distinctes. Le dispositif 24 électronique de traitement met en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer au moins une classe de la pluralité de classes de bacs à partir de la ou les mesures optiques, notamment les images, acquises, la classe du bac 12 étant représentative d’un état du contenu 16 dudit bac 12 en vue du traitement industriel ultérieur. Le dispositif 24 électronique de traitement est capable de décider de la classification de chaque bac 12 traité sur la base des mesures optiques obtenues par le dispositif 22 optique de mesure. Les critères de classification sont par exemple enregistrés dans la mémoire 40. Le microprocesseur 42 est capable de comparer les mesures optiques aux paramètres des critères de classification. Avantageusement, le microprocesseur est configuré pour mettre en œuvre un algorithme d'intelligence artificielle afin de classer les bacs 12. Par exemple, une variable d'entrée de l’algorithme d'intelligence artificielle est la mesure optique, notamment l'image prise ou une partie de l’image prise, et au moins une variable de sortie de l’algorithme d'intelligence artificielle est une indication relative à une classe du bac 12. La classe du bac 12 est représentative d’un état du contenu dudit bac 12 en vue du traitement industriel ultérieur. Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 entre une première classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est considéré comme conforme (bacs conformes) et une seconde classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est considéré comme non-conforme (bacs non conformes). Le dispositif 24 électronique de traitement est ainsi capable de classer chaque bac 12 comme un bac conforme ou un bac non conforme. Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 entre une première classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme étant tamisable (bacs tamisables) et une seconde classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme n’étant pas tamisable (bacs non tamisables). Le dispositif 24 électronique de traitement est ainsi capable de classer chaque bac 12 comme un bac tamisable ou un bac non tamisable. Selon un mode de réalisation préférentiel, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 entre une première classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme étant tamisable (bacs tamisables) et une pluralité de classes additionnelles, chaque classe additionnelle correspondant aux bacs 12 dont le contenu 14 est jugé comme n’étant pas encore tamisable mais dont le contenu 14 sera tamisable dans N jour, N étant un entier naturel compris typiquement entre 1 (inclus) et 7 (inclus). Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 entre une première classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme étant tamisable (bacs tamisables), une seconde classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme n’étant pas encore tamisable mais dont le contenu 14 sera tamisable dans 1 jour et une troisième classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme n’étant pas encore tamisable mais dont le contenu 14 sera tamisable dans 2 jours. Selon un mode de réalisation très préférentiel, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour classer les bacs 12 entre une première classe correspondant aux bacs dont le contenu 14 est jugé comme étant tamisable (bacs tamisables) et une pluralité de classes additionnelles, chaque classe additionnelle correspondant aux bacs 12 dont le contenu 14 est jugé comme n’étant pas encore tamisable mais dont le contenu 14 sera tamisable dans N heures, N étant un entier naturel. Un tel dispositif 24 permet ainsi une caractérisation encore plus précise des bacs. Avantageusement, l’algorithme d'intelligence artificielle est un réseau de neurones artificiel, par exemple un réseau de neurones à convolution. La mémoire 40 est capable de stocker un logiciel de détermination configuré pour déterminer, via le réseau de neurones artificiel, dans la mesure optique, notamment l’image, prise par le dispositif 22 optique, la classe de chaque bac 12 représenté dans l'image. Le microprocesseur 42 est alors capable d'exécuter le logiciel de détermination. Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour déterminer la classe de chaque bac 12 représentée dans l'image, une variable d'entrée du réseau de neurones artificiel étant l'image ou une partie de l’image prise par le dispositif 22 optique de mesure, et au moins une variable de sortie du réseau de neurones étant une indication relative à la classe du bac 12. Avantageusement, le réseau de neurones artificiel a été préalablement entraîné à l'aide de données d'entraînement. Les données d'entraînement peuvent comprendre des mesures optiques, notamment des images, de contenus 14 de bacs 12 et leurs classes désignées qui ont été préalablement attribuées par un expert. Par exemple, les données d'entraînement peuvent comprendre des images classées comme correspondant à des bacs conformes et des parties d'images classées comme correspondant à des bacs non conformes. Une fois que le réseau de neurones a été entraîné, il peut par exemple être utilisé pour identifier ou prédire la classe d’un bac 12 dont le contenu 14 est représenté sur une image. Par exemple, une image non classée est fournie au réseau et le réseau produit une classification. En variante ou en complément, le modèle d’analyse est un modèle de régression. Le dispositif 24 électronique de traitement est configuré pour déterminer un paramètre du contenu 14 du bac 12, ledit paramètre étant choisi parmi la durée restante avant que le contenu 14 du bac 12 soit tamisable, le taux de mortalité des larves ou l’humidité du contenu 14 du bac 12 . Le modèle de régression est par exemple propre à déterminer, à partir de la ou des mesures optiques reçues, dans combien de jours ou d’heures le contenu 14 d’un bac 12 sera tamisable. De préférence, le dispositif 24 électronique de traitement est propre à déterminer simultanément plusieurs propriétés d’un bac 12 donné. Par exemple, le dispositif 24 électronique de traitement est propre à déterminer si le contenu 16 du bac 12 est tamisable et conforme. De préférence, le dispositif 24 électronique de traitement comprend en outre un module de communication (non représenté), propre à communiquer avec une base de données pour y enregistrer les propriétés déterminées et les associer aux bacs 12 respectifs. De préférence, comme représenté sur la FIG. 1 , le système 20 de caractérisation comprend en outre au moins un dispositif 50 de commande, apte à communiquer avec le dispositif 24 électronique de traitement. Le dispositif 50 de commande est propre à trier les bacs 12 en fonction de la propriété déterminée, optionnellement de la classe déterminée. Ainsi, en fonction de la propriété déterminée par le dispositif 24 électronique de traitement, le bac 12 est ensuite soumis à des opérations différentes. Le dispositif 50 de commande est par exemple configuré pour émettre une commande. La commande dépend de la propriété déterminée, optionnellement de la classe déterminée. Par exemple, si un bac 12 a été caractérisé comme étant conforme et tamisable, une consigne de tamisage est émise et le bac 12 est ensuite transféré vers le dispositif de tamisage 19. Si un bac 12 a été caractérisé comme étant conforme et non tamisable, une consigne de report est émise et ledit bac 12 est transféré vers une zone d’attente, avant une nouvelle caractérisation ultérieure. Si un bac 12 a été caractérisé comme étant non conforme, une consigne de rejet est émise et ledit bac 12 est transféré vers un dispositif 70 de mise au rejet (schématiquement représenté par le bloc 70). De préférence, comme représenté sur la FIG. 1 , l’installation 10 comprend un dispositif 60 mécanique de transfert propre à déplacer les bacs 12 à l’intérieur de l’installation 10. Le dispositif 60 mécanique de transfert comprend par exemple des moyens de convoyage, tels que des tapis de convoyage. Le dispositif 60 mécanique de transfert est notamment configuré pour amener les bacs 12 au niveau de la zone de contrôle 25. Par exemple, dans le cas de la FIG. 1 , le dispositif 60 mécanique de transfert est configuré pour amener les bacs 12 dans la zone de contrôle sous le portique 28. Avantageusement, le dispositif 60 mécanique de transfert est également configuré pour transporter les bacs 12 à l’issue de leur caractérisation, par exemple en direction du dispositif de tamisage. Un procédé de caractérisation du contenu 14 d’au moins un bac 12 de larves d’insectes selon l’invention va à présent être décrit. Ledit procédé est destiné à être mise en place dans une installation 10 telle que décrite précédemment. Afin de vérifier l’état du contenu 14 d’un bac 12 en vue d’un traitement ultérieur, au moins un bac 12 est fourni. Ledit bac 12 contient des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant le contenu 14 du bac. De préférence, le bac 12 est fourni à l’issue d’une phase de croissance des larves. À l’issue de la phase de croissance, le bac 12 est acheminé vers la zone de contrôle 25, par exemple au moyen du dispositif 60 de transfert. Par exemple, comme représenté sur la FIG. 1 , le bac 12, ici le module 120 multi-étagé comprenant ledit bac 12, est acheminé jusqu’au portique 28. Lors d’une étape d’acquisition de mesures optique, par exemple d’images, au moins une mesure optique de la surface 140 supérieure du contenu 14 dudit bac 12 est acquise par le dispositif 22 optique de mesure, en particulier par une unité 220 optique de mesure. Dans l’exemple de la FIG. 1 , une mesure optique de la surface 140 supérieure du contenu 14 de chaque bac 12 du module 120 est acquise par une unité 220 optique de mesure respective. La ou les images sont alors transmises au dispositif 24 électronique de traitement. Ledit dispositif 24 électronique de traitement détermine au moins une propriété du ou de chaque bac 12, ladite propriété étant représentative d’un état du contenu 14 du bac 12 donné en vue du traitement industriel ultérieur. Avantageusement, la détermination est effectuée au moyen d’un algorithme d'intelligence artificielle, de préférence par un réseau de neurones artificiel. Une variable d'entrée de l’algorithme d'intelligence artificielle est une mesure optique, notamment une image, du contenu 14 d’un bac 12 donné, et au moins une variable de sortie de l’algorithme d’intelligence artificielle est une indication relative à une propriété dudit contenu 14. Le procédé comprend de préférence une étape préliminaire d'entraînement du modèle. Au cours de cette étape préliminaire, un expert annote un ensemble de données comprenant des mesures optiques, notamment des images, de contenus de bacs et leurs propriétés associées, puis le modèle est entraîné sur cet ensemble de données. Par exemple, l’étape de détermination comprend une étape de classification du ou de chaque bac 12. Au cours de l’étape de classification, la mesure optique, par exemple l’image, est analysée et comparée aux critères de classification. Le dispositif 24 électronique de traitement détermine à quelle classe appartient chaque bac 12. La classification est automatisée. Avantageusement, la classification est effectuée au moyen d’un algorithme d'intelligence artificielle, de préférence par un réseau de neurones artificiel. Une variable d'entrée du modèle d'intelligence artificielle est une mesure optique du contenu 14 d’un bac 12 donné, et au moins une variable de sortie du modèle d’intelligence artificielle est une indication relative à une classe du bac 12. Le procédé comprend de préférence une étape préliminaire d'entraînement du modèle. Au cours de cette étape préliminaire, un expert annote un ensemble de données comprenant des mesures optiques, notamment des images, de contenus de bacs et leurs classes désignées, puis le modèle est entraîné sur cet ensemble de données. De préférence, le procédé comprend une étape ultérieure de tri du ou des bacs 12 en fonction de la ou des propriété(s) déterminée(s), par exemple de la classe déterminée. Par exemple, lorsque le procédé comprend une étape ultérieure de tamisage, la propriété déterminée est par exemple représentative de la tamisabilité et/ou de la conformité du contenu 14 du ou des bacs 12. Selon un mode de réalisation avantageux, les étapes d’acquisition d’images et de détermination d’au moins une propriété dudit bac 12 sont répétées au moins une fois, augmentant la fiabilité de la caractérisation. Le système et le procédé de caractérisation selon l’invention permettent un contrôle rapide et fiable du contenu de bacs contenant des larves d’insectes en vue de leur traitement industriel ultérieur. La détection automatisée des bacs 12 s’écartant des conditions prédéterminées est plus fiable et prend moins de temps que si elle était effectuée manuellement par des opérateurs. L'utilisation d'un dispositif 24 électronique de traitement permet également d’améliorer la reproductibilité de la caractérisation des bacs. Les bacs 12 s’écartant des conditions prédéterminées peuvent ainsi être identifiés et écartés de manière automatique et rapide, évitant la formation d’un goulot d’étranglement dans le processus de production des larves. Le système de caractérisation permet ainsi un tri efficace et rapide des bacs 12 en fonction de leur contenu 14, améliorant le débit du processus. De plus, le système et le procédé de caractérisation selon l’invention permettent une réduction des coûts, aussi bien au niveau des infrastructures qu’au niveau des coûts d’exploitation, et notamment des opérateurs nécessaires, permettant de produire des produits compétitifs. L'utilisation d'un algorithme d’intelligence artificiel, tel qu'un réseau de neurones, est particulièrement fiable pour éviter les erreurs de caractérisations (faux positifs ou faux négatifs). En effet, le modèle utilisé peut être facilement optimisé en adaptant l'ensemble d'apprentissage aux situations de faux positifs ou faux négatifs. Le modèle peut par exemple être continuellement optimisé en évaluant le taux d’encrassement du tamis en fonction du taux d’humidité du milieu d’élevage. Système (20) de caractérisation d’un contenu (14) d’au moins un bac (12) de larves d’insectes, le bac (12) contenant des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant le contenu (14) du bac (12), ledit contenu (14) définissant une surface (140) supérieure, le système (20) de caractérisation comprenant : au moins un dispositif (22) optique de mesure configuré pour acquérir au moins une mesure optique, par exemple une image, de la surface (140) supérieure du contenu (14) du bac (12), et au moins un dispositif (24) électronique de traitement configuré pour déterminer au moins une propriété du bac (12), ladite propriété étant représentative d’un état du contenu (14) dudit bac (12) en vue d’un traitement industriel ultérieur, le dispositif (24) électronique de traitement mettant en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer ladite propriété à partir de la ou les mesures optiques acquises. Système (20) selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’analyse met en œuvre un algorithme d'intelligence artificielle, de préférence un réseau de neurones. Système (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (22) optique de mesure comprend une pluralité d’unités (220) optiques de mesure, chaque unité (220) optique de mesure étant configurée pour acquérir au moins une mesure optique, par exemple une image, de la surface supérieure (140) du contenu (14) d’un bac (12) respectif d’un lot de bacs (12). Système (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (24) électronique de traitement est configuré pour classer le bac (12) parmi une pluralité de classes de bacs (12) distinctes, le dispositif (24) électronique de traitement mettant en œuvre un modèle d’analyse propre à déterminer au moins une classe de la pluralité de classes de bac à partir de la ou les mesures optiques acquises, la classe du bac (12) étant représentative d’un état du contenu (14) dudit bac (12) en vue du traitement industriel ultérieur. Système (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (24) électronique de traitement est configuré pour déterminer un paramètre du contenu (14) du bac (12), le dispositif (24) électronique de traitement mettant en œuvre un modèle de régression propre à déterminer ledit paramètre à partir de la ou les mesures optiques acquises, ledit paramètre étant choisi parmi la durée restante avant que le contenu (14) du bac (12) soit tamisable et le taux d’humidité du contenu (14) du bac (12). Système (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre au moins un dispositif (50) de commande configuré pour émettre une commande, par exemple à destination d’un dispositif (60) mécanique de transfert du bac (12), la commande dépendant de la propriété déterminée. Installation (10) de production de larves d’insectes, l’installation (10) comprenant : au moins un bac (12) de larves d’insectes, le bac (12) contenant des larves d’insectes et un milieu d’élevage formant un contenu (14) du bac (12), ledit contenu (14) définissant une surface (140) supérieure, et un système (20) de caractérisation selon l’une quelconque des revendications précédentes. Installation (10) selon la revendication 7, l’installation (10) comprenant un lot de bacs (12) de larves d’insectes comportant une pluralité de bacs (12) de larves d’insectes, le système (20) de caractérisation comprenant une pluralité d’unités (220) optiques de mesure, chaque unité (220) optique de mesure étant configurée pour acquérir, de préférence simultanément, au moins une mesure optique de la surface (140) supérieure du contenu (14) d’un bac (12) respectif du lot de bacs (12). Installation (10) selon la revendication 7 ou 8, comprenant un portique (28) sur lequel est disposé le dispositif (22) optique de mesure, le portique (28) définissant une zone de contrôle (25) dans laquelle a lieu l’acquisition de mesures optiques. Installation (10) selon l’une quelconque des revendications 7 à 9, comprenant en outre au moins un dispositif de tamisage (19) propre à séparer les larves d’insectes du milieu d’élevage contenu dans le bac (12). Procédé de caractérisation d’un contenu (14) d’au moins un bac (12) de larves d’insectes dans une installation (10) selon l’une quelconque des revendications 7 à 10, le procédé comprenant les étapes suivantes : fourniture de l’au moins un bac (12) dans une zone de contrôle (25) ; acquisition d’au moins une mesure optique, notamment une image, de la surface (140) supérieure du contenu (14) dudit bac (12) par le dispositif (22) optique de mesure, et détermination d’au moins une propriété dudit bac (12) par le dispositif (24) électronique de traitement, ladite propriété étant représentative d’un état du contenu (14) du bac (12) en vue d’un traitement industriel ultérieur. Procédé selon la revendication 11, comprenant en outre une étape ultérieure de tri du ou des bacs (12) en fonction de la propriété déterminée, et optionnellement une étape ultérieure de tamisage du contenu (14) du ou des bacs (12) en fonction de la propriété déterminée.