08/26/2024 | Press release | Distributed by Public on 08/26/2024 10:07
L'intelligence artificielle (IA) va permettre de nouvelles approches pour la création de nouveaux ingrédients et de nouvelles méthodes d'innovation.
Les professionnels testent déjà des solutions.
Pas une semaine ne passe sans que la presse ne se fasse l'écho de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans différents domaines, industriels, artistiques… Elle arrive aussi dans l'agroalimentaire, notamment dans les arômes. Robertet a ainsi annoncé le 11 juin, le développement d'un nouvel 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. Ensemble, ils ont donné naissance au projet NaturIA : une IA générative pour la parfumerie et les arômes.
En combinant les phases de tests réalisées par les parfumeurs et aromaticiens avec les algorithmes d'IA générative avancés, NaturIA permet d'accélérer le processus créatif. Elle traduit des briefs de plusieurs images en descriptions détaillées et évocatrices, puis en critères de recherche pour retrouver des formules existantes ou suggérer de nouvelles associations de parfums et de saveurs. Cela offre aux créateurs un moteur de recherche intelligent et sécurisé ainsi qu'un tableau de bord inspirant pour les accompagner dans le développement de nouveaux concepts, parfums ou arômes.
De son côté, Givaudan avait annoncé en février, une collaboration avec Nuritas, une société irlandaise, créée en 2014, spécialisée dans la découverte de peptides basée sur l'IA.
Givaudan utilise déjà l'IA dans ses recherches. L'une d'elles, Advanced tools for modelling (ATOM) permet d'optimiser la formulation des aliments et des arômes, comme la réduction de sel dans les collations au fromage.
Lionel Hitchen travaille également avec l'IA. Le fournisseur a lancé le 1er février son concept FutureFlavours, pour répondre aux exigences de la génération Z et des Millennials en termes de saveurs. Le service marketing de l'entreprise a mené des recherches sur leurs préférences gustatives. Sur la base des résultats obtenus, il a développé dix recettes. Ensuite, Lionel Hitchen a utilisé la technologie de l'IA pour créer des graphismes. La société a également établi une présence dans le Metaverse via la plateforme Spatial, lui permettant de présenter ses produits et d'interagir avec les clients dans un environnement numérique.
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 pouvait accélérer la mise au point de nouveaux produits de type émulsions et mousses, intégrant des protéines végétales dans leur recette.
Il s'agit d'un projet sur trois ans et demi, dans le cadre du programme Horizon 2020, avec le soutien de la Région Bretagne. Outre l'Adria, il compte trois autres partenaires : le département de sciences des aliments de l'université de Copenhague (Danemark), l'entreprise rennaise Diafir qui développe des outils combinant des capteurs et des algorithmes d'IA et la société grecque SCiO P.C., spécialisée dans l'analyse de données.
Au total 26 ingrédients de protéines végétales ont été testés, provenant de différentes sources : pois, soja, haricot rouge, féverole… Pour limiter les essais, ils ont été répartis dans différents clusters en fonction des résultats de leurs analyses physico-chimiques et un ingrédient a été choisi comme représentant pour chaque cluster.
Chacun de ces représentants a ensuite été intégré dans quatre types d'émulsions/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Pour ces quatre matrices, les chercheurs ont fait varier les recettes et certains paramètres de production comme le temps d'hydratation des poudres, la vitesse d'agitation ou le temps d'émulsion.
Toutes les matrices expérimentales ont été caractérisées d'un point de vue physico-chimiques et leurs valeurs ont été comparées à celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut considérer comme acceptables par le consommateur. Des analyses spectrales ont également été réalisées au cours du process.
Des tests de validation du modèle prédictif ont permis d'établir une adéquation à 80 %. « Cela constitue une preuve de concept », souligne le chef de projets R&D à l'Adria. À terme, un tel modèle prédictif pourrait aussi servir à tester des nouveaux ingrédients et voir desquels ils se rapprochent. Cela permettrait de prédire leur futur comportement en situation. D'autres possibilités offertes par l'IA restent certainement encore à découvrir.
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