Alors que la nourriture humide pour chats continue de gagner en popularité, les propriétaires d'animaux accordent une importance croissante à l'expérience gustative, considérant l'appétence comme un voyage multisensoriel plutôt que comme une simple question de goût. Le goût et l'arôme sont importants, mais la texture est également cruciale pour la façon dont les chats perçoivent et acceptent la nourriture humide. Par ailleurs…
Exploiter l'intelligence artificielle pour prédire l'appétibilité des aliments pour animaux de compagnie
Comment l'IA transforme le développement palatant
Sciences et technologies, AFB International
POURQUOI C'EST IMPORTANT
L'appétibilité est un facteur déterminant du succès des aliments pour animaux de compagnie. Pourtant, la prédire reste complexe. Le développement repose encore largement sur des essais itératifs sur les animaux, longs et coûteux, qui permettent souvent d'identifier les problèmes tardivement.
Chez AFB, nous révolutionnons cette approche en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour prédire les résultats palatants avant même les tests. En combinant données historiques et connaissances en formulation, nous contribuons à transformer le développement, basé sur l'expérimentation, en un processus plus ciblé et efficace.
LE DÉFI
L'appétibilité résulte de multiples facteurs interagissant, notamment les ingrédients, leur dosage, le type de matières grasses, le procédé de fabrication et la variabilité animale. Ces interactions sont complexes et non linéaires, ce qui rend les résultats difficiles à prévoir.
Du fait de cette complexité, les approches traditionnelles peinent à explorer efficacement l'espace des formulations et à fournir systématiquement des solutions performantes.
UNE NOUVELLE APPROCHE : DU TESTÉ À LA PRÉDICTION
Au lieu de nous fier uniquement aux expériences, nous intégrons les données issues de différents essais et formulations afin d'identifier des tendances et de prédire les résultats.
Nos modèles transforment des données d'entrée telles que la composition des recettes, les quantités d'ingrédients et les conditions de traitement en indications claires : quelles solutions ont le plus de chances de réussir et lesquelles comportent un risque plus élevé.
DES DONNÉES AUX DÉCISIONS
Notre approche transforme des ensembles de données complexes en informations pratiques qui orientent le développement. Plutôt que de nous concentrer uniquement sur la performance, nous prenons également en compte la fiabilité de chaque résultat.
En associant performance et fiabilité, nous établissons des priorités claires quant aux tests à effectuer ensuite. Cela permet aux équipes de se concentrer sur les formulations les plus prometteuses et d'éviter les essais inutiles.
CE QUE CELA PERMET
Cette approche prédictive nous permet de :
- Identifiez plus tôt les solutions à fort potentiel.
- Réduire la charge expérimentale
- Concentrez-vous sur les ingrédients les plus importants
- Améliorer la cohérence des résultats
En pratique, de vastes espaces expérimentaux peuvent être réduits à un ensemble plus restreint de candidats à haute fiabilité, accélérant ainsi le développement et améliorant les résultats.
UNE FAÇON PLUS INTELLIGENTE DE DÉVELOPPER LES PALLATANTS
L’intelligence artificielle ne remplace pas l’expertise ; elle la complète. Le savoir scientifique demeure essentiel à l’interprétation et à la validation, tandis que les modèles prédictifs contribuent à orienter les décisions et à réduire l’incertitude.
En combinant données, science et IA, nous permettons une approche plus efficace et plus sûre du développement de la palatabilité.