Pas une semaine ne passe sans que la presse ne se fasse l'\u00e9cho de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans diff\u00e9rents domaines, industriels, artistiques... Elle arrive aussi dans l'agroalimentaire, notamment dans les ar\u00f4mes. Robertet a ainsi annonc\u00e9 le 11 juin, le d\u00e9veloppement d'un nouvel ar\u00f4me, de vanille, pour yaourt fa\u00e7onn\u00e9 \u00e0 l'aide de l'IA, pour un grand groupe agroalimentaire. Pour y parvenir, le fournisseur a sollicit\u00e9 les services d'Artefact, soci\u00e9t\u00e9 fran\u00e7aise sp\u00e9cialis\u00e9e dans cette technologie. Ensemble, ils ont donn\u00e9 naissance au projet NaturIA : une IA g\u00e9n\u00e9rative pour la parfumerie et les ar\u00f4mes.<\/p>\n<\/div>
Moteur de recherche<\/h2><\/div>En combinant les phases de tests r\u00e9alis\u00e9es par les parfumeurs et aromaticiens avec les algorithmes d'IA g\u00e9n\u00e9rative avanc\u00e9s, NaturIA permet d'acc\u00e9l\u00e9rer le processus cr\u00e9atif. Elle traduit des briefs de plusieurs images en descriptions d\u00e9taill\u00e9es et \u00e9vocatrices, puis en crit\u00e8res de recherche pour retrouver des formules existantes ou sugg\u00e9rer de nouvelles associations de parfums et de saveurs. Cela offre aux cr\u00e9ateurs un moteur de recherche intelligent et s\u00e9curis\u00e9 ainsi qu'un tableau de bord inspirant pour les accompagner dans le d\u00e9veloppement de nouveaux concepts, parfums ou ar\u00f4mes.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cLe projet NaturIA illustre comment l'IA peut stimuler notre cr\u00e9ativit\u00e9 par l'innovation technologique, tout en respectant la libert\u00e9 et le savoir-faire de nos cr\u00e9ateurs. Cela marque un tournant dans notre industrie\u201d.\u201d<\/div>\ncommentaire J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identification plus pr\u00e9cise<\/h2><\/div>De son c\u00f4t\u00e9, Givaudan avait annonc\u00e9 en f\u00e9vrier, une collaboration avec Nuritas, une soci\u00e9t\u00e9 irlandaise, cr\u00e9\u00e9e en 2014, sp\u00e9cialis\u00e9e dans la d\u00e9couverte de peptides bas\u00e9e sur l'IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d En exploitant des milliards de s\u00e9quences, nous pouvons identifier de nouveaux peptides bioactifs et cr\u00e9er des ingr\u00e9dients dix fois plus rapidement et 600 fois plus pr\u00e9cis\u00e9ment que les m\u00e9thodes traditionnelles. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cCette collaboration repr\u00e9sente une avanc\u00e9e significative pour r\u00e9pondre aux attentes des consommateurs du monde entier, en constante \u00e9volution. Notre collaboration avec Nuritas va contribuer \u00e0 faire progresser l'innovation en mati\u00e8re d'ingr\u00e9dients \u00e0 court terme.\u201d<\/div>\nestime Fabio Campanile, responsable mondial des sciences et technologies du go\u00fbt et du bien-\u00eatre chez Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Givaudan utilise d\u00e9j\u00e0 l'IA dans ses recherches. L'une d'elles, Advanced tools for modelling (ATOM) permet d'optimiser la formulation des aliments et des ar\u00f4mes, comme la r\u00e9duction de sel dans les collations au fromage.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cTrouver le m\u00e9lange parfait d'ingr\u00e9dients n\u00e9cessiterait normalement de nombreux essais, mais, gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, l'\u00e9quipe a pu identifier rapidement la recette id\u00e9ale, avec 33 % de sel en moins mais tout aussi savoureuse.\u201d<\/div>\nindique Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Interaction avec les clients<\/h2><\/div>Lionel Hitchen travaille \u00e9galement avec l'IA. Le fournisseur a lanc\u00e9 le 1er f\u00e9vrier son concept FutureFlavours, pour r\u00e9pondre aux exigences de la g\u00e9n\u00e9ration Z et des Millennials en termes de saveurs. Le service marketing de l'entreprise a men\u00e9 des recherches sur leurs pr\u00e9f\u00e9rences gustatives. Sur la base des r\u00e9sultats obtenus, il a d\u00e9velopp\u00e9 dix recettes. Ensuite, Lionel Hitchen a utilis\u00e9 la technologie de l'IA pour cr\u00e9er des graphismes. La soci\u00e9t\u00e9 a \u00e9galement \u00e9tabli une pr\u00e9sence dans le Metaverse via la plateforme Spatial, lui permettant de pr\u00e9senter ses produits et d'interagir avec les clients dans un environnement num\u00e9rique.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNous pensons que l'avenir de l'industrie agroalimentaire r\u00e9side dans la cr\u00e9ation de nouvelles exp\u00e9riences sensorielles gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de technologies de pointe.\u201d<\/div>\ncommente Anne Wiziack, responsable marketing chez Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Ce n'est donc qu'un d\u00e9but...<\/p>\n<\/div>
Acc\u00e9l\u00e9rer la conception<\/h2><\/div>L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Le programme europ\u00e9en Plan P, lanc\u00e9 en 2021, a ainsi cherch\u00e9 \u00e0 savoir comment l'IA pouvait acc\u00e9l\u00e9rer la mise au point de nouveaux produits de type \u00e9mulsions et mousses, int\u00e9grant des prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales dans leur recette.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cL'objectif \u00e9tait de d\u00e9terminer si la texture d'une sauce ou d'une \u00e9mulsion pouvait \u00eatre jug\u00e9e acceptable par le consommateur sur la base d'analyses spectrales. L'avantage de cette m\u00e9thode est d'\u00eatre rapide, peu invasive et applicable au cours du proc\u00e9d\u00e9\u201d.\u201d<\/div>\nexplique Jonathan Th\u00e9venot, chef de projets R&D \u00e0 l'Adria, le centre technique coordinateur du programme Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Il s'agit d'un projet sur trois ans et demi, dans le cadre du programme Horizon 2020, avec le soutien de la R\u00e9gion Bretagne. Outre l'Adria, il compte trois autres partenaires : le d\u00e9partement de sciences des aliments de l'universit\u00e9 de Copenhague (Danemark), l'entreprise rennaise Diafir qui d\u00e9veloppe des outils combinant des capteurs et des algorithmes d'IA et la soci\u00e9t\u00e9 grecque SCiO P.C., sp\u00e9cialis\u00e9e dans l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNos coll\u00e8gues danois et rennais, charg\u00e9s de d\u00e9finir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge)\u201d.\u201d<\/div>\nindique Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Au total 26 ingr\u00e9dients de prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9s, provenant de diff\u00e9rentes sources : pois, soja, haricot rouge, f\u00e9verole... Pour limiter les essais, ils ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9partis dans diff\u00e9rents clusters en fonction des r\u00e9sultats de leurs analyses physico-chimiques et un ingr\u00e9dient a \u00e9t\u00e9 choisi comme repr\u00e9sentant pour chaque cluster.<\/p>\n<\/div>
Chacun de ces repr\u00e9sentants a ensuite \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans quatre types d'\u00e9mulsions\/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Pour ces quatre matrices, les chercheurs ont fait varier les recettes et certains param\u00e8tres de production comme le temps d'hydratation des poudres, la vitesse d'agitation ou le temps d'\u00e9mulsion.<\/p>\n<\/div>
Toutes les matrices exp\u00e9rimentales ont \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9es d'un point de vue physico-chimiques et leurs valeurs ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut consid\u00e9rer comme acceptables par le consommateur. Des analyses spectrales ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es au cours du processus.<\/p>\n<\/div>
Mod\u00e8le pr\u00e9dictif<\/h2><\/div>\n\u201cC'est \u00e0 ce stade qu'intervient la soci\u00e9t\u00e9 grecque SCiO P.C. Elle a cr\u00e9\u00e9 un mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurones pour \u00e9tablir un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, qui fait le lien entre l'acceptabilit\u00e9 des sauces par les consommateurs et les analyses spectrales au cours du processus.\u201d<\/div>\npoursuit Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Des tests de validation du mod\u00e8le pr\u00e9dictif ont permis d'\u00e9tablir une ad\u00e9quation \u00e0 80 %. \u00abCela constitue une preuve de concept \u00bb, souligne le chef de projets R&D \u00e0 l'Adria. \u00c0 terme, un tel mod\u00e8le pr\u00e9dictif pourrait aussi servir \u00e0 tester des nouveaux ingr\u00e9dients et voir desquels ils se rapprochent. Cela permettrait de pr\u00e9dire leur futur comportement en situation. D'autres possibilit\u00e9s offertes par l'IA restent certainement encore \u00e0 d\u00e9couvrir.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
En combinant les phases de tests r\u00e9alis\u00e9es par les parfumeurs et aromaticiens avec les algorithmes d'IA g\u00e9n\u00e9rative avanc\u00e9s, NaturIA permet d'acc\u00e9l\u00e9rer le processus cr\u00e9atif. Elle traduit des briefs de plusieurs images en descriptions d\u00e9taill\u00e9es et \u00e9vocatrices, puis en crit\u00e8res de recherche pour retrouver des formules existantes ou sugg\u00e9rer de nouvelles associations de parfums et de saveurs. Cela offre aux cr\u00e9ateurs un moteur de recherche intelligent et s\u00e9curis\u00e9 ainsi qu'un tableau de bord inspirant pour les accompagner dans le d\u00e9veloppement de nouveaux concepts, parfums ou ar\u00f4mes.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cLe projet NaturIA illustre comment l'IA peut stimuler notre cr\u00e9ativit\u00e9 par l'innovation technologique, tout en respectant la libert\u00e9 et le savoir-faire de nos cr\u00e9ateurs. Cela marque un tournant dans notre industrie\u201d.\u201d<\/div>\ncommentaire J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identification plus pr\u00e9cise<\/h2><\/div>
De son c\u00f4t\u00e9, Givaudan avait annonc\u00e9 en f\u00e9vrier, une collaboration avec Nuritas, une soci\u00e9t\u00e9 irlandaise, cr\u00e9\u00e9e en 2014, sp\u00e9cialis\u00e9e dans la d\u00e9couverte de peptides bas\u00e9e sur l'IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d En exploitant des milliards de s\u00e9quences, nous pouvons identifier de nouveaux peptides bioactifs et cr\u00e9er des ingr\u00e9dients dix fois plus rapidement et 600 fois plus pr\u00e9cis\u00e9ment que les m\u00e9thodes traditionnelles. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cCette collaboration repr\u00e9sente une avanc\u00e9e significative pour r\u00e9pondre aux attentes des consommateurs du monde entier, en constante \u00e9volution. Notre collaboration avec Nuritas va contribuer \u00e0 faire progresser l'innovation en mati\u00e8re d'ingr\u00e9dients \u00e0 court terme.\u201d<\/div>\nestime Fabio Campanile, responsable mondial des sciences et technologies du go\u00fbt et du bien-\u00eatre chez Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Givaudan utilise d\u00e9j\u00e0 l'IA dans ses recherches. L'une d'elles, Advanced tools for modelling (ATOM) permet d'optimiser la formulation des aliments et des ar\u00f4mes, comme la r\u00e9duction de sel dans les collations au fromage.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cTrouver le m\u00e9lange parfait d'ingr\u00e9dients n\u00e9cessiterait normalement de nombreux essais, mais, gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, l'\u00e9quipe a pu identifier rapidement la recette id\u00e9ale, avec 33 % de sel en moins mais tout aussi savoureuse.\u201d<\/div>\nindique Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Interaction avec les clients<\/h2><\/div>
Lionel Hitchen travaille \u00e9galement avec l'IA. Le fournisseur a lanc\u00e9 le 1er f\u00e9vrier son concept FutureFlavours, pour r\u00e9pondre aux exigences de la g\u00e9n\u00e9ration Z et des Millennials en termes de saveurs. Le service marketing de l'entreprise a men\u00e9 des recherches sur leurs pr\u00e9f\u00e9rences gustatives. Sur la base des r\u00e9sultats obtenus, il a d\u00e9velopp\u00e9 dix recettes. Ensuite, Lionel Hitchen a utilis\u00e9 la technologie de l'IA pour cr\u00e9er des graphismes. La soci\u00e9t\u00e9 a \u00e9galement \u00e9tabli une pr\u00e9sence dans le Metaverse via la plateforme Spatial, lui permettant de pr\u00e9senter ses produits et d'interagir avec les clients dans un environnement num\u00e9rique.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNous pensons que l'avenir de l'industrie agroalimentaire r\u00e9side dans la cr\u00e9ation de nouvelles exp\u00e9riences sensorielles gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de technologies de pointe.\u201d<\/div>\ncommente Anne Wiziack, responsable marketing chez Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Ce n'est donc qu'un d\u00e9but...<\/p>\n<\/div>
Acc\u00e9l\u00e9rer la conception<\/h2><\/div>
L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Le programme europ\u00e9en Plan P, lanc\u00e9 en 2021, a ainsi cherch\u00e9 \u00e0 savoir comment l'IA pouvait acc\u00e9l\u00e9rer la mise au point de nouveaux produits de type \u00e9mulsions et mousses, int\u00e9grant des prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales dans leur recette.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cL'objectif \u00e9tait de d\u00e9terminer si la texture d'une sauce ou d'une \u00e9mulsion pouvait \u00eatre jug\u00e9e acceptable par le consommateur sur la base d'analyses spectrales. L'avantage de cette m\u00e9thode est d'\u00eatre rapide, peu invasive et applicable au cours du proc\u00e9d\u00e9\u201d.\u201d<\/div>\nexplique Jonathan Th\u00e9venot, chef de projets R&D \u00e0 l'Adria, le centre technique coordinateur du programme Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Il s'agit d'un projet sur trois ans et demi, dans le cadre du programme Horizon 2020, avec le soutien de la R\u00e9gion Bretagne. Outre l'Adria, il compte trois autres partenaires : le d\u00e9partement de sciences des aliments de l'universit\u00e9 de Copenhague (Danemark), l'entreprise rennaise Diafir qui d\u00e9veloppe des outils combinant des capteurs et des algorithmes d'IA et la soci\u00e9t\u00e9 grecque SCiO P.C., sp\u00e9cialis\u00e9e dans l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNos coll\u00e8gues danois et rennais, charg\u00e9s de d\u00e9finir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge)\u201d.\u201d<\/div>\nindique Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Au total 26 ingr\u00e9dients de prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9s, provenant de diff\u00e9rentes sources : pois, soja, haricot rouge, f\u00e9verole... Pour limiter les essais, ils ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9partis dans diff\u00e9rents clusters en fonction des r\u00e9sultats de leurs analyses physico-chimiques et un ingr\u00e9dient a \u00e9t\u00e9 choisi comme repr\u00e9sentant pour chaque cluster.<\/p>\n<\/div>
Chacun de ces repr\u00e9sentants a ensuite \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans quatre types d'\u00e9mulsions\/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Pour ces quatre matrices, les chercheurs ont fait varier les recettes et certains param\u00e8tres de production comme le temps d'hydratation des poudres, la vitesse d'agitation ou le temps d'\u00e9mulsion.<\/p>\n<\/div>
Toutes les matrices exp\u00e9rimentales ont \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9es d'un point de vue physico-chimiques et leurs valeurs ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut consid\u00e9rer comme acceptables par le consommateur. Des analyses spectrales ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es au cours du processus.<\/p>\n<\/div>
Mod\u00e8le pr\u00e9dictif<\/h2><\/div>
\n\u201cC'est \u00e0 ce stade qu'intervient la soci\u00e9t\u00e9 grecque SCiO P.C. Elle a cr\u00e9\u00e9 un mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurones pour \u00e9tablir un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, qui fait le lien entre l'acceptabilit\u00e9 des sauces par les consommateurs et les analyses spectrales au cours du processus.\u201d<\/div>\npoursuit Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Des tests de validation du mod\u00e8le pr\u00e9dictif ont permis d'\u00e9tablir une ad\u00e9quation \u00e0 80 %. \u00abCela constitue une preuve de concept \u00bb, souligne le chef de projets R&D \u00e0 l'Adria. \u00c0 terme, un tel mod\u00e8le pr\u00e9dictif pourrait aussi servir \u00e0 tester des nouveaux ingr\u00e9dients et voir desquels ils se rapprochent. Cela permettrait de pr\u00e9dire leur futur comportement en situation. D'autres possibilit\u00e9s offertes par l'IA restent certainement encore \u00e0 d\u00e9couvrir.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
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