Des scientifiques se tournent vers l'IA pour améliorer le goût de la bière
Comment la technologie modifie l’art de la bière : des scientifiques se tournent vers l'IA pour améliorer le goût de la bière
en fonction de sa composition
Dans une quête incessante pour perfectionner le goût de la bière, des scientifiques belges se sont tournés vers l’intelligence artificielle (IA). Cette nouvelle approche promet de transformer notre manière de brasser, de goûter et d’apprécier nos boissons. Les chercheurs de l’université KU Leuven ont développé des modèles basés sur l’apprentissage automatique, une forme d’IA, pour prédire le goût d’une bière et son appréciation en fonction de sa composition. En analysant la composition chimique de 250 bières commerciales belges de 22 styles différents, ils ont étudié des propriétés telles que la teneur en alcool, le pH, la concentration en sucre et la présence de plus de 200 composés impliqués dans la saveur.
La bière belge vient s'ajouter à la liste des produits qui n'ont probablement pas besoin d'être améliorés par l'apprentissage automatique, mais que les gens vont tout de même essayer.
Cette famille de bière est depuis longtemps l'une des préférées des connaisseurs du monde entier, mais un groupe de scientifiques a décidé qu'elle pourrait être mieux brassée avec l'aide de l'apprentissage automatique.
Dans le cadre d'une étude dirigée par Michiel Schreurs, doctorant au Vlaams Instituut voor Biotechnologie (VIB) en Flandre, les chercheurs souhaitaient contribuer au développement de nouveaux arômes de bières alcoolisées et non alcoolisées plus appréciés par les consommateurs.
Comprendre la relation entre la chimie de la bière et son goût peut s'avérer une tâche délicate. Une grande partie du travail consiste à faire des essais et des erreurs et repose sur des tests approfondis auprès des consommateurs.
Le professeur Kevin Verstrepen, de l'université KU Leuven, qui a dirigé les recherches, a déclaré que l'intelligence artificielle pourrait aider à démêler les relations complexes impliquées dans la perception humaine des arômes.
« La bière, comme la plupart des produits alimentaires, contient des centaines de molécules aromatiques différentes qui sont perçues par notre langue et notre nez, et notre cerveau les intègre ensuite dans une image. Cependant, les composés interagissent les uns avec les autres, de sorte que la façon dont nous percevons l'un d'entre eux dépend également des concentrations des autres », a-t-il déclaré.
L'analyse de la composition chimique optimisée par le machine learning
Dans un article publié dans la revue Nature Communications, Verstrepen et ses collègues expliquent comment ils ont analysé la composition chimique de 250 bières belges commerciales de 22 styles différents, dont des lagers, des bières aux fruits, des blondes, des ales de Flandre occidentale et des bières sans alcool. Parmi les propriétés étudiées figuraient la teneur en alcool, le pH, la concentration en sucre, ainsi que la présence et la concentration de plus de 200 composés différents impliqués dans l'arôme, tels que les esters produits par les levures et les terpénoïdes du houblon, tous deux impliqués dans la création de notes fruitées.
Un jury de dégustation composé de 16 participants a goûté et noté chacune des 250 bières en fonction de 50 attributs différents, tels que les arômes de houblon, la douceur et l'acidité - un processus qui a duré trois ans.
Les chercheurs ont également recueilli 180 000 avis sur différentes bières sur la plateforme d'avis de consommateurs en ligne RateBeer. Ils ont constaté que si l'appréciation des bières était biaisée par des caractéristiques telles que le prix, ce qui signifie qu'elle différait des notes attribuées par le groupe de dégustation, les notes et commentaires relatifs à d'autres caractéristiques - telles que l'amertume, la douceur, l'alcool et l'arôme de malt - étaient en corrélation avec ceux du groupe de dégustation.
« De minuscules changements dans les concentrations de produits chimiques peuvent avoir un impact important, en particulier lorsque plusieurs composants commencent à changer », a déclaré Verstrepen, ajoutant que l'une des surprises était que certaines substances traditionnellement connues pour être un repoussoir pouvaient être positives si elles étaient présentes à des concentrations plus faibles et en combinaison avec d'autres composés aromatiques.
En utilisant les différents ensembles de données, l'équipe a construit des modèles basés sur l'apprentissage automatique - une forme d'IA - pour prédire le goût d'une bière et son appréciation, en fonction de sa composition.
Ils ont ensuite utilisé les résultats pour améliorer une bière commerciale existante, en y ajoutant des substances identifiées par les modèles comme étant des prédicteurs importants de l'appréciation globale, tels que l'acide lactique et le glycérol.
Les résultats du panel de dégustation ont révélé que les ajouts amélioraient les notes des bières alcoolisées et non alcoolisées sur des paramètres tels que la douceur, le corps et l'appréciation globale.
Bien que les modèles aient des limites, notamment le fait qu'ils n'ont été développés qu'à partir d'ensembles de données basés sur des bières commerciales de haute qualité, Verstrepen a déclaré que leur plus grande application pourrait être l'amélioration des bières non alcoolisées.
Mais les amateurs de bière ne doivent pas craindre que les nouvelles technologies ne viennent perturber un riche patrimoine, Verstrepen soulignant que les compétences des brasseurs restent essentielles.
« Les modèles d'IA prédisent les changements chimiques susceptibles d'optimiser une bière, mais c'est toujours aux brasseurs qu'il incombe d'y parvenir en partant de la recette et des méthodes de brassage », a-t-il déclaré.
Source : résultats de la recherche
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