L'IA s'invite dans les arômes et les texturants

No pasa una semana sin que la prensa se haga eco de la utilización de la inteligencia artificial (IA) en distintos ámbitos, industriales, artesanales... También llega al agroalimentario, en particular a los cultivos. Robertet a ainsi annoncé le 11 juin, le développement d'un nouveau arôme, de vanille, pour yaourt façonné à l'aide de l'IA, pour un grand groupe agroalimentaire. Pour y parvenir, le fournisseur a sollicité les services d'Artefact, société française spécialisée dans cette technologie. Juntos, han dado vida al proyecto NaturIA: una IA generativa para la perfumería y las frutas.

Al combinar las fases de pruebas realizadas por los perfumistas y aromatizadores con los algoritmos de IA genética más avanzados, NaturIA permite acelerar el proceso creativo. Traduce los briefs de varias imágenes en descripciones detalladas y evocadoras, y luego en criterios de búsqueda para encontrar las fórmulas existentes o sugerir nuevas asociaciones de perfumes y aromas. Ofrece a los creadores un motor de búsqueda inteligente y seguro, así como un cuadro de mando inspirador para acompañarles en el desarrollo de nuevos conceptos, perfumes o aromas.

“El proyecto NaturIA ilustra cómo la AI puede estimular nuestra creatividad mediante la innovación tecnológica, respetando al mismo tiempo la libertad y el saber hacer de nuestros creadores. Cela marque un tournant dans notre industrie”.”

comentario Jérôme Bruhat

Por su parte, Givaudan anunció en febrero una colaboración con Nuritas, una empresa irlandesa creada en 2014 y especializada en el descubrimiento de péptidos basados en IA.

” Al explotar millones de secuencias, podemos identificar nuevos péptidos bioactivos y crear ingredientes diez veces más rápido y 600 veces más precisos que los métodos tradicionales. “

souligne Nora Khaldi

“Esta colaboración representa un avance significativo para responder a las demandas de los consumidores de todo el mundo, en constante evolución. Nuestra colaboración con Nuritas contribuirá a hacer progresar la innovación en materia de ingredientes a largo plazo.”

estime Fabio Campanile, responsable mundial de Ciencias y Tecnologías del Bienestar en Givaudan.

Givaudan ya utiliza la IA en sus investigaciones. Una de ellas, Advanced tools for modelling (ATOM) permite optimizar la formulación de alimentos y productos, como la reducción de sal en las colaciones al queso.

“Trouver le mélange parfait d'ingrédients nécessiterait normalement de nombreux essais, mais, grâce à l'IA, l'équipe a pu identifier rapidement la recette idéale, avec 33 % de sel en moins mais tout aussi savoureuse.”

indique Fabio Campanile.

Lionel Hitchen también trabaja con la IA. El proveedor lanzó el 1 de febrero su concepto FutureFlavours, para responder a las exigencias de la generación Z y de los Millennials en términos de sabores. El servicio de marketing de la empresa ha realizado una investigación sobre sus preferencias gustativas. Sobre la base de los resultados obtenidos, ha desarrollado diez recetas. A continuación, Lionel Hitchen utilizó la tecnología de IA para crear gráficos. La empresa también ha establecido una presencia en Metaverse a través de la plataforma Spatial, lo que le permite presentar sus productos e interactuar con los clientes en un entorno numérico.

“Pensamos que el futuro de la industria agroalimentaria pasa por la creación de nuevas experiencias sensoriales gracias al uso de tecnologías de punta”.”

commente Anne Wiziack, responsable marketing chez Lionel Hitchen.

Ce n'est donc qu'un début...

L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Le programme européen Plan P, lancé en 2021, a ainsi cherché à savoir comment l'IA pourrait accélérer la mise au point de nouveaux produits de type émulsions et mousses, intégrant des protéines végétales dans leur recette.

“L'objectif était de déterminer si la texture d'une sauce ou d'une émulsion pouvait être jugée acceptable par le consommateur sur la base d'analyses spectrales. L'avantage de cette méthode est d'être rapide, peu invasive et applicable au cours du procédé.”

explica Jonathan Thévenot, jefe de proyectos I+D de Adria, el centro técnico coordinador del programa Plan P.

Se trata de un proyecto de tres años y medio, en el marco del programa Horizonte 2020, con el apoyo de la Región de Bretaña. Además de Adria, cuenta con otros tres socios: el Departamento de Ciencias Alimentarias de la Universidad de Copenhague (Dinamarca), la empresa renana Diafir, que desarrolla herramientas que combinan sensores y algoritmos de IA, y la empresa griega SCiO P.C., especializada en el análisis de datos.

“Nos collègues danois et rennais, chargés de définir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge)”.”

indique Jonathan Thévenot.

En total, se probaron 26 ingredientes de proteínas vegetales, procedentes de diferentes fuentes: arroz, soja, arroz blanco, féverol... Para limitar los ensayos, se dividieron en diferentes grupos en función de los resultados de sus análisis físico-químicos y se eligió un ingrediente como representante de cada grupo.

Chacun de ces représentants a ensuite été intégré dans quatre types d'émulsions/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Para estas cuatro matrices, los investigadores han variado las recetas y algunos parámetros de producción como el tiempo de hidratación de las masas, la velocidad de agitación o el tiempo de emulsión.

Toutes les matrices expérimentales ont été caractérisées d'un point de vue physico-chimique et leurs valeurs ont été comparées à celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut considérer comme acceptables par le consommateur. También se realizaron análisis espectrales durante el proceso.

“Es en este punto donde interviene la sociedad griega SCiO P.C. Ha creado un modelo de red de neuronas para establecer un modelo predictivo, que establece la relación entre la aceptación de las salsas por parte de los consumidores y los análisis espectrales durante el proceso.”

poursuit Jonathan Thévenot.

Des tests de validation du modèle prédictif ont permis d'établir une adéquation à 80 %. « Cela constitue une préuve de concept », souligne le chef de projets R&D à l'Adria. A largo plazo, un modelo de este tipo también podría servir para probar nuevos ingredientes y ver con cuáles se corresponden. Esto permitiría predecir su futuro comportamiento en la práctica. Aún quedan por descubrir otras posibilidades que ofrece la IA.