Résultat surprenant : cette IA est censée améliorer le goût de la bière

Une équipe de recherche belge dirigée par Kevin Verstrepen de l’Université catholique de Louvain souhaite développer de nouvelles bières à l’aide de l’intelligence artificielle. Jusqu’à présent, les tests de consommation ne permettaient que de manière limitée de déterminer quels arômes de bière, alcoolisés et non alcoolisés, étaient bien accueillis sur le marché. La nouvelle méthode, présentée dans la revue spécialisée « Nature Communications », vise à aider les fabricants de produits alimentaires à répondre de manière plus efficace et plus rentable aux demandes spécifiques des consommateurs.

Déterminer quelles nouvelles saveurs alimentaires les consommateurs préfèrent est généralement complexe, expliquent les chercheurs. Cela est principalement dû à la quantité énorme de produits chimiques altérant le goût présents dans les aliments. Il existe également des interactions et des effets complexes dans la perception gustative qui peuvent avoir un effet fortifiant ou affaiblissant. Par exemple, le sucré et l’amer se masquent.

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L’IA élimine les coûts élevés pour les dégustateurs de bière

La méthode traditionnelle consistant à faire appel à des dégustateurs qualifiés, bien que courante, est coûteuse. Les bases de données d’avis en ligne ne sont pas non plus idéales en raison de leur tendance aux erreurs, car elles prennent également en compte des facteurs tels que le prix ou le statut culte actuel d’un produit.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont enregistré plus de 200 propriétés chimiques de 250 bières belges de 22 styles de bière différents tels que la Blonde, la Tripel et la Lager. Ces données ont été combinées avec des profils sensoriels descriptifs provenant d’un panel de dégustateurs formés et des données de plus de 180 000 avis de consommateurs provenant d’une base de données d’avis sur la bière en ligne.

Dix modèles d’apprentissage automatique ont ensuite été formés et testés pour prédire le goût et l’appréciation des consommateurs. L’approche d’IA la plus performante a ensuite été testée en appliquant les prédictions à une bière commerciale alcoolisée et non alcoolisée. En ce qui concerne la dégustation, les bières soutenues par l’IA ont globalement mieux performé.

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L’approche IA peut compléter le travail des dégustateurs humains

L’étude confirme que la concentration des composés aromatiques n’est pas toujours en corrélation avec l’intensité de la saveur perçue. Cela suggère des interactions complexes qui sont souvent négligées par les approches traditionnelles.

Bien que les modèles utilisés ne soient pas encore entièrement développés, des ensembles de données plus volumineux sont essentiels pour de nouvelles améliorations. Il est également important que les modèles puissent reconnaître uniquement les corrélations, mais pas les relations causales.

Malgré ces limites, l’équipe de recherche est convaincue que l’IA peut servir de base au développement de nouveaux aliments adaptés, aux goûts particulièrement attrayants. Elle pourrait compléter, voire remplacer, l’évaluation traditionnelle de nouvelles recettes par des dégustateurs qualifiés, qui peut s’avérer coûteuse, prendre du temps et produire des résultats variables.

Cependant, l’équipe de recherche prévient que de telles approches d’IA ne devraient pas conduire à augmenter le potentiel addictif des boissons alcoolisées.

AA/dpa