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Le parfum, prochain objectif de l’intelligence artificielle

Temps de lecture : 2 min

IBM s'est mis en relation avec une parfumerie pour que l'une de ses machines crée de nouvelles fragrances.

Un orgue à parfum, à Grace en France | Joost Crop via Unsplash CC License by
Un orgue à parfum, à Grace en France | Joost Crop via Unsplash CC License by

La composition d’un parfum est une activité très complexe. Les parfumeurs et parfumeuses, les «nez», doivent parvenir à mixer différentes senteurs afin de créer un fragrance qui plaira au public. C’est une tâche difficile qui requiert de solides connaissances en chimie, en biologie et des années d’expérience pour maîtriser suffisamment toutes les techniques nécessaires.

Malgré cela, des machines pourrait bientôt faire ce travail à leur place. C’est en tout cas ce qu’espère IBM, puisque l’entreprise d’électronique veut pouvoir produire des parfums à l’aide d’une intelligence artificielle. Elle s’est alliée avec Symrise, une société allemande de parfumerie, de cosmétiques et d’arômes, qui compte parmi ses clients Estée Lauder par exemple, pour étudier comment l’apprentissage automatique, ou «machine learning», pourrait s’appliquer à l’industrie du parfum.

Déjà deux parfums produits

IBM a développé un algorithme appelé Philyra, qui analyse les données de Symrise pour ensuite recréer de nouvelles fragrances. Deux d’entre elles ont déjà été vendues à O Boticario, une marque brésilienne de produits de beauté. Elles seront disponibles l’année prochaine dans les 4.000 boutiques de la chaîne.

Depuis sa création, Symrise a produit 1,7 million de compositions, qui sont ensuite vendues comme parfum mais aussi ajoutées à une myriade de produits: dentifrice, bougies, nourriture, soda, détergents, etc. Toutes ces formules sont ajoutées dans la database de l’algorithme d’IBM, ainsi que les chiffres de vente qui leurs sont associés et les profils de la clientèle: âge, situation géographique, genre… Philyra peut ensuite créer des parfums spécifiquement pour une cible très précise en se basant sur ce qui a déjà fonctionné.

«Comme un apprenti»

«Ce système se comporte comme un apprenti. De la même manière qu’un humain apprendrait d’un maître quelles combinaisons d’ingrédients marchent bien, par exemple, qu’est-ce qui fait un bon substitut pour de l’huile d’orange, ou quand mettre de la rose à la place du citron, la machine apprend à créer en se basant sur les formules qui marchent le mieux», détaille Richard Goodwin, l’un des chercheurs d’IBM qui travail sur l’IA. La créativité en moins donc, puisque l'algorithme ne se base que sur des réussites passées.

Toutefois, l’intelligence artificielle n’est pas encore assez performante pour être entièrement autonome. Si les deux parfums brésiliens ont très bien marché sur les groupes-test, ils ont nécessité un «nez» humain pour les modifier et les peaufiner avant qu’ils ne soient mis sur le marché. «Comme un apprenti qui ferait un travail préparatoire pour assez bon pour que son maître puisse travailler sur sa base!». Mais tout le but d’un apprentissage est remplacer un jour son tuteur...

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