IA générative : créer des arômes en quelques secondes

En agroalimentaire, la plupart des innovations « visibles » se jouent sur l’emballage, le prix… ou le marketing. Mais ce qui fait qu’un produit est racheté, encore et encore, tient souvent à quelque chose de beaucoup plus intime : l’odeur et le goût. Et c’est précisément là que l’IA générative commence à peser lourd.

En 2024, NotCo a présenté un modèle baptisé Generative Aroma Transformer (GAT), capable de convertir un simple prompt texte en formulation chimique d’un parfum ou d’un arôme. Dit autrement : on décrit une sensation (“note de cerise confiserie, cœur vanille, fond cerise”), et le système propose une recette moléculaire cohérente. Pour une industrie où la formulation peut prendre des semaines, c’est un changement de rythme — et donc de stratégie.

Cette avancée dépasse largement le monde du parfum. Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », on parle souvent d’IA pour les rendements, la surveillance des cultures ou la traçabilité. Ici, on touche l’autre extrémité de la chaîne : la conception produit. Et c’est un point clé pour générer de la valeur, réduire les cycles R&D et accélérer l’innovation alimentaire.

De quoi parle-t-on exactement : du “texte vers molécule”

GAT illustre un principe simple : on peut “traduire” le langage humain en langage chimique. Le prompt décrit une intention sensorielle (ambiance, notes, intensité), et le modèle génère une formulation (un assemblage de molécules volatiles) susceptible de produire l’odeur ou l’arôme recherché.

Dans l’approche décrite par NotCo, le modèle s’appuie sur deux briques :

• Un transformeur encodeur-décodeur : l’encodeur comprend la demande (notes de tête/cœur/fond, style olfactif, etc.), le décodeur produit une séquence de “tokens” correspondant à une composition.
• Une représentation moléculaire structurée : les molécules ne sont pas juste des “ingrédients” nommés, elles sont décrites par leur structure atomique (valence, charge formelle, hybridation, etc.). Le système transforme ces graphes moléculaires en vecteurs via un modèle de type GNN (Graph Neural Network) pour repérer les similarités et construire des combinaisons plausibles.

Le point important pour les décideurs agroalimentaires : on ne parle pas d’un générateur de texte qui “imagine” une recette. On parle d’un système qui travaille au niveau de la structure chimique et des interactions entre volatils — donc au niveau où se décide réellement la perception.

Pourquoi ça compte en agroalimentaire (et pas seulement en parfumerie)

L’arôme, c’est de la performance produit. C’est aussi :

• un levier de différenciation (marque, signature sensorielle),
• un outil de reformulation (moins de sucre, moins de sel, alternatives végétales),
• un facteur de constance (même goût malgré variabilité matières premières).

Si l’IA raccourcit la boucle “idée → prototype → test → ajustement”, elle devient une brique de l’agroalimentaire de précision : non pas dans le champ, mais dans le produit.

Ce que NotCo revendique : un niveau proche des experts

NotCo indique que les premiers tests seraient très positifs, avec des résultats où des fragrances générées seraient difficiles à distinguer de créations humaines lors de tests à l’aveugle. Le signal est fort, notamment dans un secteur où l’expertise est rare : l’article d’origine rappelle qu’il n’existerait qu’environ 600 parfumeurs certifiés dans le monde.

Je prends quand même une position claire : l’IA ne remplace pas “le nez”, elle remplace surtout une partie du temps passé à explorer des pistes qui ne mèneront nulle part. Les meilleurs profils (aromaticiens, formulateurs, responsables qualité) restent indispensables pour :

• cadrer le brief (ce qu’on veut vraiment obtenir),
• vérifier la robustesse (stabilité, interactions matrice),
• assurer la conformité (réglementaire, allergènes, sécurité),
• piloter l’industrialisation (coût, disponibilité, supply).

La valeur de l’IA générative ici, c’est un mot : itération.

Le vrai changement : passer de semaines à des cycles courts

L’impact principal est économique et organisationnel : réduire le temps de développement. Historiquement, une IA n’était “utile” en R&D arômes que si elle aidait à classer des données, prédire une note, optimiser un mélange existant. Là, on franchit une étape : proposer des formulations candidates immédiatement.

Des bénéfices concrets pour les équipes R&D

On voit rapidement trois effets, très opérationnels :

1. Plus d’exploration, à budget constant
   • Au lieu de tester 10 pistes, vous en testez 100. Le coût marginal baisse.
2. Moins de retours en arrière
   • Le modèle peut intégrer des contraintes (familles olfactives, exclusions d’ingrédients, objectifs de coût) et éviter des formulations irréalistes.
3. Meilleure “transmission” entre marketing et formulation
   • Le prompt devient un brief plus structuré : notes, ambiance, intensité, cible. La conversation gagne en précision.

Un pont direct avec l’agriculture de précision

Dans notre thématique “IA & agriculture”, on insiste sur la variabilité du vivant. Côté formulation, c’est pareil : les matières premières (vanille, cacao, fruits, huiles essentielles) varient selon les récoltes.

Un système de génération/optimisation peut aider à stabiliser la perception en suggérant des ajustements lorsque :

• un lot de matière première est moins aromatique,
• une alternative locale remplace un ingrédient importé,
• une contrainte de coût impose de substituer une molécule.

On parle alors d’un couplage intéressant : données amont (agricoles) + IA formulation aval.

Cas d’usage en agroalimentaire : là où l’IA générative est rentable

L’IA générative d’arômes devient rentable dès qu’il y a fréquence de lancement, complexité d’arômes, ou enjeu de reformulation. Voici les scénarios les plus crédibles.

1) Reformulation “moins de sucre” sans perdre l’expérience

Quand on réduit le sucre, on ne perd pas seulement de la douceur, on perd du “corps” aromatique et des notes de caramélisation. Une IA orientée formulation peut générer des profils qui :

• renforcent certaines notes (vanillé, fruité, lacté),
• compensent la perception (équilibre acidité/fruité),
• s’adaptent à la matrice (boisson, yaourt, biscuit).

2) Alternatives végétales : le goût avant la promesse

Les produits plant-based échouent rarement sur la nutrition. Ils échouent sur : l’odeur, l’arrière-goût, la note “verte” ou “carton”. Générer des formulations anti-notes (masking) et des profils gourmands plus rapidement, c’est du chiffre d’affaires.

3) Innovation saisonnière (un vrai sujet en décembre)

Nous sommes le 20/12/2025. C’est la période où beaucoup de marques testent ou préparent des éditions : épices, cacao, agrumes, notes “réconfort”.

Une IA générative peut :

• créer des variations rapides autour d’un thème (pain d’épices, chocolat-orange, vanille torréfiée),
• proposer une “signature” propre à la marque,
• accélérer les tests consommateurs avant le gel industriel.

4) Optimisation coûts et résilience supply

Quand un ingrédient flambe ou devient rare, la formulation doit bouger vite. Les systèmes de génération peuvent proposer des substitutions structurellement proches (au sens moléculaire) tout en tenant compte :

• du coût cible,
• de la disponibilité,
• des contraintes d’étiquetage.

Questions que les industriels se posent (et réponses nettes)

“Est-ce que ça veut dire qu’on peut automatiser toute la R&D arômes ?”

Non. On automatise surtout la génération de candidats et une partie de l’optimisation, mais la validation reste humaine et expérimentale (tests sensoriels, stabilité, compatibilité process, sécurité).

“Quid de la réglementation et de la sécurité ?”

C’est le nœud du passage à l’échelle. Un déploiement sérieux impose :

• des listes d’ingrédients autorisés par marché,
• des règles d’exclusion (allergènes, substances restreintes),
• une traçabilité des versions de modèles et des formulations proposées.

“Et la propriété intellectuelle ?”

C’est le deuxième nœud. Il faut clarifier :

• sur quelles données le modèle est entraîné,
• comment on évite de régénérer des formulations trop proches d’existants,
• qui possède la formulation finale (éditeur, industriel, co-développement).

Mon avis : sans gouvernance IP claire, l’IA restera cantonnée à des POC.

Mode d’emploi : comment évaluer un outil d’IA générative d’arômes

Le bon test n’est pas “est-ce que c’est impressionnant ?”, mais “est-ce que ça réduit un cycle et un coût ?” Si vous évaluez une solution, je recommande un protocole en 4 étapes :

1. Choisir un brief business réel
   • Exemple : “réduire de 15% le sucre d’une boisson fruitée, goût perçu identique, coût arôme +5% max”.
2. Définir des contraintes non négociables
   • Marchés visés, listes d’ingrédients, exclusions, coût cible, disponibilité.
3. Comparer sur des tests à l’aveugle
   • Pas un seul panel. Plusieurs itérations, et un protocole stable.
4. Mesurer un KPI de délai
   • Temps entre brief et 3 prototypes testables.

Un indicateur simple et parlant : nombre de prototypes pertinents obtenus en 10 jours (versus votre baseline interne).

Ce que ça annonce pour l’agroalimentaire en 2026

L’IA générative dans l’agroalimentaire ne va pas seulement optimiser les champs, elle va accélérer la création de produits. Les entreprises qui gagnent ne sont pas celles qui “font de l’IA”, mais celles qui savent intégrer l’IA dans une boucle très concrète : data → formulation → test → industrialisation.

Ce type d’outil ouvre une voie claire : passer d’une innovation rare et lourde à une innovation plus fréquente et mieux ciblée. Et dans un marché où les attentes évoluent vite (santé, durabilité, prix, plaisir), c’est une assurance.

Si vous travaillez en R&D, qualité, achats ou innovation, la bonne question n’est pas “est-ce que l’IA peut créer un arôme ?”. C’est plutôt : quelle part de notre pipeline produit pourrait passer en cycles courts, dès ce trimestre, sans sacrifier la conformité ni le goût ?

Phrase à garder en tête : « En agroalimentaire, la vitesse d’itération devient un avantage sensoriel. »