Basé sur les progrès récents de différents domaines relatifs à l’Intelligence Artificielle, le laboratoire d’intelligence artificielle et d’ingénierie des systèmes d’IMT Mines Alès a pu développer un outil d’automatisation d’analyses sensorielles non-orientées.

Les Industries de la Mode et du Luxe accordent une importance toute particulière à la perception de leurs produits. Afin d’assurer le respect des standards de qualité particulièrement élevés ou pour évaluer des maquettes avant commercialisation, ces industries tirent fréquemment parti d’analyses sensorielles (vue, ouïe, odorat, goût, toucher). Les approches d’analyse sensorielle standard requièrent un apprentissage chronophage et délicat qui assujettit de facto ces dernières à l’utilisation exclusive et onéreuse de panels restreints d’experts entraînés et empêche ainsi la mise en place d’évaluations auprès de larges échantillons du public visé.

Le projet I3AS a mis en oeuvre des techniques d’analyse de données permettant d’évaluer la proximité sémantique d’appréciations sensorielles retranscrites en langage naturel. Ces techniques sont couplées à l’utilisation de représentations des connaissances (ontologies), capables de modéliser l’expertise métier et de caractériser les composantes sémantiques qui donneront à la machine la possibilité d’apprécier les liens entre descripteurs qui méritent d’être intégrés. Le croisement de ces différentes technologies permet la définition d’une chaîne de traitements algorithmiques capables d’envisager une retranscription fidèle et pertinente de l’appréciation de larges panels non-spécialistes, voire néophytes

Carnot M.I.N.E.S I Centre LGI2P - IMT Mines Alès
Sébastien Harispe I Enseignant-chercheur