Prédire les odeurs grâce au machine learning

Prévoir une odeur à partir de la structure chimique des molécules qui la composent serait désormais possible grâce à un algorithme mis au point dans le cadre du concours DREAM Challenges. Dans l’industrie du parfum comme dans l’agroalimentaire, l’annonce laisse entrevoir la possibilité de concevoir de nouvelles odeurs sur mesure !

Point de départ du projet : une expérience conduite au Rockfeller Center au cours de laquelle 49 volontaires ont noté 476 odeurs en fonction de 19 attributs prédéfinis. A la clé, une base de plus d’un million de données. L’initiative a attiré l’attention de Pablo Meyer, directeur du DREAM Challenges, qui organise des concours entre informaticiens autour de défis biomédicaux. Dès 2015 une édition a vu le jour avec pour objet la prédiction des odeurs. 22 équipes de participants se sont vu remettre les données des deux tiers des odeurs testées, la structure chimique des molécules associées ainsi que près de 5000 variables pour chacune d’entre elle. Au total ce sont plus de deux millions de données qui ont donc servi à entraîner les algorithmes, le tiers restant permettant par la suite d’évaluer les différents modèles prédictifs.

 

De nouvelles molécules pour les parfumeurs ou l’agroalimentaire

 

Au terme de la compétition, deux équipes se distinguent et pour Pablo Meyer, pas de doute, les tests ont démontré la possibilité d’associer des caractéristiques structurelles à la description des odeurs. Les molécules à base de soufre auront par exemple tendance à produire une odeur aillée. En pratique, ces modèles prédictifs pourraient permettre à l’industrie du parfum ou aux spécialistes de l’agroalimentaire de développer de nouvelles molécules, ciblant des odeurs spécifiques. Des conclusions pourtant contestées par d’autres experts qui déplorent le nombre réduit d’attributs prédéfinis retenus initialement pour catégoriser les odeurs. D’après eux, avec davantage d’attributs à l’origine, un autre modèle prédictif se serait sans doute démarqué.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Prévenir les crises cardiaques grâce à l’intelligence artificielle,

L’analyse prédictive des délits.