Bravo à l’intelligence artificielle ! Comment brasser une meilleure bière avec l’IA ?

Bravo à l’intelligence artificielle !  Comment brasser une meilleure bière avec l’IA ?

En résumé

  • L’intelligence artificielle a amélioré le goût de la bière grâce à l’analyse chimique et à l’apprentissage automatique.
  • La recherche, publiée dans Nature Communications, a révélé à quel point le Big Data améliore la gastronomie.
  • L’algorithme d’augmentation du gradient excellait dans la prédiction de la qualité et de l’appréciation de la bière.

La prochaine boisson que vous servirez pourrait ravir vos papilles grâce à l’expérimentation technique réalisée par l’intelligence artificielle. Elle pourrait même devenir la prochaine grande nouveauté de l’industrie agroalimentaire, certainement plus facile à vendre que la bière vaginale et le faux steak.

Même si le goût de la bière séduit déjà les palais les plus exigeants, il pourrait être amélioré grâce à l’intelligence artificielle. Un groupe de scientifiques est allé bien plus loin que demander à un chatbot une saveur de bière aléatoire dans une présentation sophistiquée. En combinant des analyses chimiques approfondies avec des modèles d’IA formés sur des données sensorielles, les chercheurs ont identifié des composés spécifiques qui peuvent rehausser la saveur de vos bières préférées.

« Notre étude révèle comment le Big Data et l’apprentissage automatique peuvent découvrir des liens complexes entre la chimie alimentaire, le goût et la perception du consommateur », indique l’article de recherche publié aujourd’hui dans la revue Communications naturelles. « Cela ouvre la voie au développement de nouveaux produits alimentaires personnalisés avec des saveurs supérieures et un attrait pour le public en utilisant une approche basée sur les données plutôt que de simples essais et erreurs. »

L’étude, menée par une équipe internationale de plus d’une douzaine d’experts, a analysé plus de 250 bières belges commerciales de différents styles. Chaque bière a été soumise à un profilage chimique rigoureux pour mesurer plus de 200 propriétés différentes telles que les esters, les alcools, les acides et les composés aromatiques.

Cette empreinte chimique a ensuite été comparée aux évaluations sensorielles quantitatives d’un panel de dégustateurs qualifiés qui ont évalué 50 attributs de saveur différents, ainsi qu’à plus de 180 000 avis en ligne d’amateurs de bière qui ont évalué l’arôme, la saveur et l’appréciation globale.

Profitant de cet ensemble massif de données, les chercheurs ont formé et testé plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les relations complexes entre la composition chimique d’une bière, ses saveurs perçues et son attrait pour le consommateur. Un algorithme commun s’est révélé le plus performant, surpassant largement les méthodes statistiques conventionnelles.

« L’algorithme le plus performant, le gradient boosting, produit des modèles qui surpassent considérablement les prévisions basées sur les statistiques conventionnelles et prédisent avec précision les caractéristiques alimentaires complexes et l’appréciation du consommateur à partir des profils chimiques », cite la recherche. Cette méthode, selon les chercheurs, « permet d’identifier des composés spécifiques et inattendus en tant que facteurs déterminants de la saveur et de l’appréciation de la bière ».

Le boosting de gradient est une technique d’apprentissage automatique qui combine plusieurs petits modèles inexacts en un modèle plus grand capable de faire de bonnes prédictions. Il est largement utilisé dans les secteurs bancaire et médical, ainsi que dans les campagnes marketing visant à prédire les résultats d’efforts spécifiques.

Créer de la bonne bière n’était probablement pas son objectif principal, mais l’augmentation du gradient a surpassé les autres modèles de prédiction testés par l’équipe de recherche.

Les chercheurs ont découvert que « la concentration des composés aromatiques ne correspond pas toujours à la perception », ce qui signifie que les consommateurs ont tendance à apprécier davantage de nuances au-delà de la saveur lorsqu’ils dégustent une bonne bière. Ceci est difficile à prédire avec des modèles conventionnels et des analyses simples, et c’est l’une des raisons pour lesquelles l’équipe a pris en compte un grand nombre de variables.

Grâce à des techniques d’apprentissage automatique interprétables, les scientifiques ont découvert des composés inattendus qui influencent fortement la qualité d’une bière. Par exemple, le méthanethiol et l’acétate d’éthylphényle sont souvent associés au rancissement, mais peuvent donner un bon goût à une bière à petites doses.

Des facteurs de saveur plus familiers, tels que l’acétate d’éthyle et l’acide lactique, ont également été examinés.

Pour valider leurs modèles, les chercheurs ont mené des expériences de dégustation dans lesquelles ils ont ajouté des composés identifiés par des modèles d’apprentissage automatique à des bières mal notées, ce qui a accru leur popularité. Ce simple ajustement a conduit à une augmentation significative des notes gustatives des dégustateurs qualifiés et des préférences globales pour les bières modifiées par rapport aux originales.

Les brasseurs et les amateurs de bière du monde entier devront peut-être bientôt remercier l’intelligence artificielle pour améliorer notre plaisir de déguster l’une des boissons les plus anciennes et les plus appréciées de l’humanité. Mais les applications vont bien au-delà d’une bière de meilleure qualité. Des profils chimiques similaires alimentés par l’IA pourraient optimiser les saveurs de tout, des alternatives à la viande à base de plantes aux boissons gazeuses et aux collations à faible teneur en sucre.

« Le présent travail démontre que malgré quelques obstacles importants qui subsistent, la combinaison des dernières avancées en matière d’analyse chimique, d’analyse sensorielle et de méthodes modernes d’apprentissage automatique offre des opportunités passionnantes pour la chimie et l’ingénierie alimentaires », affirment les chercheurs. « Bientôt, ces outils pourraient apporter des solutions en matière de contrôle qualité et de développement de recettes, ainsi que de nouvelles approches en matière de science sensorielle et de recherche sur les arômes. »

La prochaine fois que vous dégusterez une bière délicieuse et parfaitement équilibrée, vous voudrez peut-être démystifier le vieil adage selon lequel « artificiel » est inférieur et arrêter de porter un toast à l’intelligence artificielle.

Edité par Ryan Ozawa.

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Voir l’article original en espagnol

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