3 questions à Bruno Thuillier - CTO de Alpha Mos

Au cours de ses 30 ans de carrière, Bruno Thuillier a contribué au lancement et à la mise à l'échelle de certains des produits de télécommunication, téléphones mobiles et capteurs les plus innovants au monde. Avant de cofonder BOYDSense, Bruno était directeur de la technologie chez Sensitive Object. Il a également été vice-président de la R&D chez Siemens Mobile Phones et a étudié au Conservatoire national des arts et métiers. Il est aujourd'hui directeur technique d'Alpha MOS et de BOYDSense.

Expliquez-nous concrètement comment les solutions IA de Alpha Mos fonctionnent ? Quels besoins permettent-elles de résoudre ?

Les solutions de mesure sensorielles Alpha MOS basées sur l'intelligence artificielle sont conçues pour mesurer et quantifier les caractéristiques des produits à partir des perceptions sensorielles humaines, telles que la vue, l'odorat ou le goût. Ces solutions sont couramment utilisées dans les industries agroalimentaires, cosmétiques et pharmaceutiques pour aider à évaluer la qualité et les propriétés sensorielles des produits.

Le fonctionnement de ces solutions peut varier en fonction des applications et des besoins de nos clients mais comprennent en général quatre phases distinctes :

• Collecte des données : Les capteurs sensoriels recueillent des données sur les caractéristiques physiques des produits. Ces données sont ensuite converties en signaux numériques.
• Traitement des données : Les algorithmes d'intelligence artificielle sont utilisés pour traiter les signaux numériques et extraire des informations pertinentes sur les caractéristiques sensorielles du produit. 
• Analyse des données : Les données traitées sont analysées pour déterminer les tendances, les relations et les différences entre les échantillons de produits.
• Interprétation des résultats : Les résultats de l'analyse sont interprétés pour fournir des informations sur la qualité, la saveur, l'odeur, la texture et autres propriétés sensorielles des produits.

En utilisant nos solutions, nos clients peuvent mesurer de manière objective les propriétés sensorielles de leurs produits et améliorer leur qualité. Les solutions de mesure sensorielles basées sur l'intelligence artificielle permettent également de réduire la subjectivité associée aux évaluations sensorielles effectuées par les humains, ce qui peut améliorer la fiabilité des résultats.

Pourquoi l'odorat peut-il être vu comme compliqué à appréhender du point de vue de l'IA ? Quels sont les challenges que vous devez relever ?

L'odorat est compliqué à appréhender du point de vue de l'intelligence artificielle pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, les odeurs sont des stimuli chimiques complexes qui sont perçus par le système olfactif humain. Il y a des milliers de composés organiques volatiles différents qui peuvent être mélangés dans l'air pour créer une odeur. Chaque composé organique volatile interagit avec des récepteurs odorants spécifiques dans le nez, ce qui crée une réponse neuronale unique dans le cerveau. Cette complexité rend la création d'un capteur olfactif artificiel, capable de détecter et de quantifier les odeurs, très difficile.

De plus, l'odorat est très subjectif et varie d'une personne à l'autre. Les perceptions olfactives peuvent également varier en fonction du contexte, de l'âge, de la santé et d'autres facteurs individuels. Cela rend difficile la définition d'un modèle de référence universel pour l'identification des odeurs.

Enfin, il est difficile de reproduire les conditions environnementales nécessaires pour détecter les odeurs avec précision. La concentration des composés organiques volatiles, l'humidité de l'air, la température et d'autres facteurs peuvent influencer la perception de l'odeur.

Pour relever ces défis, nos chercheurs travaillent à la création de capteurs olfactifs artificiels qui sont capables de détecter des mélanges complexes de composés organiques volatiles, de caractériser les odeurs de manière objective et de reproduire les conditions environnementales dans lesquelles les odeurs sont détectées. Les modèles d’intelligence artificielle peuvent également être entraînés à reconnaître des schémas d'odeurs à partir de données provenant de capteurs olfactifs artificiels, ainsi que de données provenant d'évaluations sensorielles effectuées par des humains. Cette approche peut aider à établir des modèles de référence pour l'identification des odeurs et améliorer la précision de la détection olfactive.

Selon vous, quelle sera la prochaine révolution de l'IA ?

Il est difficile de prédire avec certitude quelle sera la prochaine révolution de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'analyse sensorielle, car les avancées dans ce domaine se produisent rapidement. La prochaine révolution de l'intelligence sensorielle, qui se réfère à la capacité des machines et des systèmes à traiter et interpréter des informations provenant de capteurs sensoriels, pourrait inclure les développements suivants :

• L'intégration de capteurs plus avancés : Les capteurs modernes sont de plus en plus sophistiqués et peuvent fournir des informations plus détaillées sur leur environnement. À l'avenir, l'intégration de capteurs tels que les capteurs de gaz, de température et de pression dans les systèmes d'analyse sensorielle pourraient fournir des informations encore plus riches et précises.
• L'utilisation de l'apprentissage profond : L'utilisation de l'apprentissage profond dans l'analyse sensorielle pourrait permettre aux machines d'apprendre à partir de grandes quantités de données sensorielles et de fournir des tendances et des relations plus pertinentes.
• L'intégration de technologies de réalité augmentée et virtuelle : Les technologies de réalité augmentée et virtuelle permettent aux utilisateurs de visualiser et d'interagir avec des données sensorielles de manière immersive. L'intégration de ces technologies dans les systèmes d'analyse sensorielle pourrait permettre aux utilisateurs de visualiser les données de manière plus intuitive et de prendre des décisions plus éclairées.