Les tests de goût exploitent la vitesse modernisée de l’intelligence artificielle

IBM a gagné en notoriété après que son supercalculateur à intelligence artificielle Watson ait écrasé ses concurrents humains dans le jeu de questions-réponses Jeopardy! il y a plus d’une décennie. Mais maintenant, l’entreprise technologique de 111 ans espère répondre à une question difficile : peut-elle donner aux ordinateurs un sens du goût ?

Il y a quatre ans, des chercheurs d’IBM ont tenté de répondre à cette question, en commençant d’abord par un liquide largement dépourvu de goût et difficile à distinguer pour un humain : l’eau. Une fois que l’ordinateur s’est familiarisé avec différents échantillons d’eau qui présentaient de légères variations de composition en raison de leur teneur en minéraux, il a été confronté à des concurrents humains pour voir qui pourrait mieux identifier un échantillon d’eau qu’il avait vu auparavant. L’ordinateur a gagné.

« Le [artificial intelligence] système était meilleur que nos dégustateurs humains pour distinguer spécifiquement quatre types différents d’eau minérale », a déclaré Patrick Ruch, chercheur principal sur la technologie de langue électronique assistée par intelligence artificielle d’IBM appelée Hypertaste.

Le disque de forme circulaire subit son « test de goût » en créant une composition chimique numérisée d’un liquide qu’il a prélevé. L' »empreinte digitale » est ensuite comparée à d’autres liquides dans une base de données utilisant l’intelligence artificielle – un processus qui prend moins d’une minute – pour identifier une correspondance.

Alors qu’Hypertaste est encore à quelques années d’une utilisation commerciale généralisée, IBM travaille avec des partenaires de l’industrie sur différentes applications. Il s’agit notamment de collaborer avec des entreprises du secteur alimentaire et des boissons pour capturer et prédire différents types de saveurs, et pour identifier rapidement le café, les boissons non alcoolisées et d’autres offres susceptibles de trouver un écho auprès des consommateurs.

L’hypergoût n’est pas destiné à remplacer les experts humains, a déclaré Ruch, mais plutôt à décharger certaines des tâches les plus banales ou les plus difficiles, comme les tests de goût répétés d’un produit, pour garantir que la qualité reste la même d’un lot à l’autre. Il peut également être utilisé pour garantir l’authenticité, comme la détection de vins ou de whiskies contrefaits, ou pour aider à l’innovation de produits en découvrant des saveurs nouvelles et différentes.

Les applications futures de la technologie pourraient inclure la recherche de contaminants dans l’eau potable, le suivi des matières premières tout au long de la chaîne d’approvisionnement et la vérification de la présence de maladies d’origine alimentaire.

« Plus il y aura de personnes qui l’utiliseront et pourront en bénéficier et y réinjecter les données, meilleure sera la technologie », a déclaré Ruch.

L’intelligence artificielle est un outil de plus en plus populaire pour les entreprises alimentaires. Avec d’innombrables informations et la pression d’innover et de commercialiser plus rapidement les produits, les entreprises ne se contentent plus des méthodes traditionnelles de R&D et de test.

McCormick & Co. s’est associé à IBM il y a trois ans pour parcourir les données plus rapidement et plus efficacement en sachant quels ingrédients fonctionnent ensemble ou lesquels peuvent être utilisés comme substituts les uns des autres. McCormick a présenté jusqu’à présent huit produits créés avec l’aide de l’intelligence artificielle.

Il permet « à nos développeurs de produits d’explorer les territoires des saveurs plus rapidement et plus efficacement pour apprendre et prédire de nouvelles combinaisons de saveurs à travers la science sensorielle, les préférences des consommateurs et les palettes de saveurs », a déclaré la société dans un e-mail.

Conagra Brands, le fabricant de Healthy Choice, Reddi-wip et Slim Jim, utilise également des plateformes basées sur l’intelligence artificielle pour identifier les préférences des consommateurs et lancer des produits tendance sur le marché en une fraction du temps. Brightseed et le géant laitier Danone North America ont annoncé une collaboration en 2020 pour utiliser l’intelligence artificielle pour déverrouiller les nutriments cachés dans le soja.

Un avantage concurrentiel « majeur »

le la langue humaine moyenne a jusqu’à 8 000 papilles gustatives qui aident à distinguer les cinq goûts du sucré, de l’acide, du salé, de l’amer et de l’umami. Mais la façon dont les gens goûtent réellement la nourriture est fortement influencée par le nez humain. Sans surprise, les deux sens sont étroitement liés. Par exemple, le papilles gustatives sur la langue déterminer si un aliment est sucré, tandis que le nez détermine à quoi ce sucré est lié, comme une fraise ou un raisin.

Entreprise de biotechnologie Aromyx ont estimé que si le nez humain moyen peut distinguer un billion d’odeurs différentes, il a souvent du mal à déchiffrer la différence entre ces odeurs et ces goûts.

Pour résoudre ce problème, Aromyx s’est tourné vers l’intelligence artificielle. L’entreprise a des récepteurs clonés trouvés dans le nez et la langue. Les scientifiques placent ensuite quelque chose qu’un consommateur pourrait goûter, comme une goutte de café, sur ces récepteurs clonés avant de mesurer leur niveau d’activation, reproduisant en fait la réaction qui se produit dans le cerveau lorsqu’une personne prend une gorgée de son infusion du matin.

Le processus, répété des millions de fois, permet Aromyx pour assembler une base de données qu’une équipe de R&D externe utilisera lors des tests de café. Basé sur la façon dont ces récepteurs réagissent à l’avenir, un CPG pourrait déterminer si les consommateurs apprécieront un type de café similaire ; comment leur réaction peut différer en fonction de facteurs tels que la démographie ou même l’endroit où ils vivent ; et pourquoi la personne l’aime ou ne l’aime pas – disons, parce qu’il a une saveur florale ou un certain ingrédient.

« Maintenant, tout à coup, vous pouvez mettre cela en termes numériques et faire des recommandations ciblées sur les produits que les gens aimeraient, pourquoi ils l’aimeraient et comment réparer votre produit, comment lui donner un meilleur goût ou une meilleure odeur pour un groupe particulier de personnes. , » mentionné Josh Silverman, d’Aromyx PDG.

d’Aromyx La base de données peut détecter la saveur et suggérer ce qui doit être modifié, et déterminer les ingrédients qui doivent être ajoutés ou soustraits pour que cela se produise.

Silverman a déclaré que l’une des utilisations les plus populaires de sa plate-forme est la réduction du sucre. De nombreux GPC reformulent des mélanges d’ingrédients pour réduire l’édulcorant populaire tout en s’efforçant de conserver la même saveur que celle du produit d’origine. d’Aromyx La base de données peut détecter quels produits chimiques doivent être changés une fois le sucre retiré pour se rapprocher du goût d’origine.

Silverman l’a comparé à la peinture d’une quincaillerie, où la couleur est universelle quel que soit l’endroit. Chaque emplacement utilise une machine pour mesurer la couleur souhaitée par le client, puis pour déterminer la quantité de chaque colorant nécessaire pour créer cette couleur spécifique en contrôlant la quantité de longueur d’onde rouge, verte et bleue réfléchie par la peinture.

« JEAu lieu de faire des essais et des erreurs aléatoires ou de marcher au hasard dans l’espace chimique, ils ont en fait une direction, n’est-ce pas ? » a-t-il déclaré à propos des entreprises alimentaires. « Ils savent quels ingrédients changer de combien. Ils peuvent se frayer un chemin intelligemment vers la solution finale plutôt qu’au hasard. Et cette idée leur est extrêmement précieuse. »

Le processus, a-t-il dit, peut permettre d’économiser des millions de dollars en coûts de développement tout en acheminant les produits plus rapidement aux consommateurs – un énorme avantage dans un espace alimentaire où la concurrence est féroce et les tendances de consommation évoluent rapidement.

On estime que 30 000 nouveaux produits alimentaires et boissons sont lancés chaque année, et malgré des recherches et des tests approfondis s’étalant sur plusieurs mois et années, la majorité d’entre eux échouent. Nielsen a constaté que 85 % des produits de la catégorie CPG échouent généralement dans les deux ans, ce qui incite les entreprises à rechercher de nouvelles façons de se donner tout avantage possible.

« Les grandes entreprises ont réalisé combien d’argent elles gaspillaient sur des lancements de produits ratés. Cela revient à la reconnaissance que leurs données internes ne sont tout simplement pas exactes », a déclaré Silverman. « Si nous pouvons leur donner le même niveau de données sur si le client l’aimerez ou non sans avoir à faire tout le lancement, le test de marché, … le ramener en interne, le refaire, toutes ces choses sont extrêmement précieuses pour eux. Cela a certainement été une bonne proposition de vente.

Silverman a déclaré que les revenus de Aromyx a doublé chacune des trois dernières annéeset la société a clôturé son premier cycle de financement de série A à 10 millions de dollars l’été dernier pour l’aider à augmenter sa production. Les affaires ont été si dynamiques que l’entreprise obtient plus d’affaires qu’elle ne peut en gérer, avec un carnet de commandes de six mois pour les nouveaux clients.

Silverman a refusé de dire quelles entreprises alimentaires et de boissons Aromyx travaille avec pour protéger tous les avantages de premier arrivé qu’ils peuvent avoir sur le marché. De nombreux clients d’Aromyx, a-t-il dit, hésitent à reconnaître publiquement qu’ils travaillent même avec son entreprise.

« ‘Nous ne voulons pas dire à nos concurrents que nous faisons cela parce qu’ils commenceront à le faire. Nous ne voulons pas que vous deveniez plus populaire’ », a-t-il déclaré, citant des discussions qu’il a eues avec ses clients. « Ceux avec qui nous travaillons voient définitivement cela comme un avantage concurrentiel majeur pour eux. »