J'ai Analysé Plus De 600 Recettes De Pâtisserie Et Développé De Nouveaux Produits Grâce À L'apprentissage Automatique

Après des milliers d’années d’accumulation, les humains ont développé une variété d’aliments délicieux, mais nos papilles gustatives ne sont jamais satisfaites. Afin d’explorer de nouvelles possibilités, un développeur d’IA chez Google a utilisé l’IA pour développer de nouvelles recettes de desserts. L’IA sera-t-elle plus imaginative que les humains dans le domaine du développement de recettes ?

Les produits de boulangerie ont toujours occupé une place importante dans les différentes spécialités culinaires du monde. Le pain moelleux, les gâteaux délicats et les biscuits croustillants sont tous irrésistibles.

La pâtisserie n’est pas seulement une technique de cuisson, mais aussi un art. En mélangeant de la farine, des œufs, du beurre, du sucre et d'autres matières premières dans différentes proportions et en passant par une série de réactions physiques et chimiques, vous obtiendrez des collations aux saveurs et aux textures différentes, comme des œuvres d'art exquises.

À ce jour, les maîtres pâtissiers ont développé des dizaines de desserts classiques tels que les tartes aux œufs, les feuilletés et les mille-feuilles. Cependant, afin d'apporter de nouvelles expériences et de stimuler les papilles gustatives des gourmets, ils recherchent et développent constamment de nouveaux produits.

En tant que passionnée de pâtisserie, Sara, ingénieure en IA chez Google, explore également de nouvelles possibilités. Elle combine ce passe-temps avec son travail, en utilisant l'IA pour développer de nouvelles recettes de pâtisserie.

En utilisant l'apprentissage automatique pour créer et développer deux nouveaux produits en quelques minutes

Comme beaucoup de gens, Sara, ingénieure en IA chez Google Cloud, a passé beaucoup de temps dans la cuisine alors qu'elle était obligée de rester à la maison en raison de l'épidémie.

Sara aime cuisiner, mais elle trouve que la plupart des gens cuisinent en recherchant des recettes toutes faites sur Internet et en les suivant étape par étape. Cette approche est certes sûre, mais elle présente de grandes limites et il est difficile d’innover. Mais si vous les associez au hasard, vous risquez d’échouer et de gaspiller du matériel et du temps.

Il est donc important de comprendre les principes scientifiques qui sous-tendent les recettes de pâtisserie afin de pouvoir clairement comprendre les différents effets apportés par chaque ingrédient et les différentes proportions, rompant ainsi avec les limites des recettes fixes.

En tant qu’ingénieur en IA, Sara pensait que cette tâche était parfaitement adaptée à l’apprentissage automatique. « Nous formons le modèle d'apprentissage automatique avec des données existantes, le laissons maîtriser les règles, puis créons la nouvelle formule que nous souhaitons. »

Sur la base de cette idée, Sara a rapidement construit un modèle d’IA.Après avoir appris 600 recettes de pâtisserie, le modèle peut déterminer avec précision si le résultat de cuisson d'une recette d'entrée est du pain, un gâteau ou un biscuit.

Ensuite, Sara a demandé au modèle d'IA, qui avait maîtrisé le secret des ratios d'ingrédients de cuisson, de créer une recette de mélange de gâteau et de biscuits, qu'elle a nommée « cakie » (gâteau + biscuit).

Le modèle d’IA a répondu aux attentes et a généré la recette exacte dont Sara avait besoin. Sara a mené ses propres expériences et a découvert que, grâce à cette nouvelle recette, le « gâteau » cuit au four était tout à fait conforme aux attentes et avait un goût très agréable.

Par la suite, Sara a demandé au modèle d'IA de créer une recette de «breakie» (pain + biscuit), et le résultat l'a également satisfaite.

Boulanger IA : familiarisé avec les principes du mélange de pâtisserie

Sara a détaillé le processus de construction de ce modèle dans son blog. Voyons comment l’IA peut être formée pour devenir un boulanger professionnel.

Organisation des jeux de données 

Tout d’abord, Sara et ses collègues ont collecté plus de 600 recettes sur Internet pour constituer un ensemble de données de recettes, comprenant du pain, des gâteaux et des biscuits. Alors,Les matières premières de base couramment utilisées ont été extraites, un total de 16 types, dont la farine, la levure, le lait, l'eau, le sel, les œufs, etc.

L'auteur a ensuite standardisé les unités de mesure des différents ingrédients de ces recettes. Par exemple, certains étaient mesurés en « tasses » et d’autres en « cuillères ». L'auteur les a tous convertis en « onces » (1 once ≈ 28,35 grammes).

Construisez des modèles, apprenez des recettes 

Ils ont construit un modèle de classification en utilisant les tables AutoML de Google.

Une fois que vous avez créé un nouveau modèle tabulaire, vous pouvez importer des données directement à partir d'un fichier CSV, de Google Sheets ou d'une base de données BigQuery. Une fois les données importées, vous pouvez les voir dans l'onglet « Formation » :

Après avoir entraîné le modèle avec ces données, le modèle maîtrisera les caractéristiques de la recette correspondant à chaque produit cuit, afin de pouvoir faire des prédictions plus précises.

Analyse de l'interprétabilité du modèle 

Grâce à l’analyse, Sara a mieux compris la base sur laquelle le modèle d’IA faisait ses prédictions. Les résultats montrent que pour le modèle d'IA, l'importance de chaque ingrédient de la recette de pâtisserie pour la prise de décision est classée comme suit :

Bien sûr, en réalité, les recettes de divers desserts sont très complexes et les indicateurs ci-dessus ne sont pas fixes. Par exemple, Sara a analysé les résultats de prédiction d’une certaine recette de « gâteau » et a découvert que les œufs, le beurre et le bicarbonate de soude sont des indicateurs de jugement importants pour la prédiction de l’IA.

En fait, dans le domaine de la boulangerie, les professionnels ont depuis longtemps écrit des livres présentant les principes de la boulangerie, tels que « Comprendre le « pourquoi » du pain de manière scientifique » et « La Bible du pain », mais les amateurs n'ont peut-être pas assez de temps ou de patience pour les étudier.

Les boulangers IA nous épargnent cette étape. Vous n’avez pas besoin de maîtriser les principes scientifiques, vous pouvez laisser l’IA vous aider à créer des desserts qui correspondent à vos goûts. N’est-ce pas merveilleux ?

Lorsqu’il s’agit de développer de nouveaux plats, l’IA est-elle plus fiable que les humains ?

Fatigués des plats conventionnels, de plus en plus de gens ont commencé à se tourner vers des plats innovants ces dernières années. Cependant, la réalité est que si vous n'y prenez pas garde, les plats innovants se transformeront en plats sombres dont les gens ont peur : légumes sautés aux oranges, gâteaux de lune sautés aux poivrons, pastèques sautées aux bananes...

Avant que l’IA n’apprenne à développer des recettes de pâtisserie, elle était déjà impliquée dans la recherche et le développement de recettes. Sera-t-il plus fiable que les chefs humains, innovant tout en évitant les échecs ?

En 2019, le fabricant de tartes britannique Piglet's Pantry s'est associé à Esme Loans, une plateforme de prêts aux entreprises, pourL'algorithme a été alimenté par des milliers de recettes de tartes spécifiques au Royaume-Uni (totalisant près d'un million de caractères de texte), puis a appris à inventer des milliers de nouvelles recettes de tartes.

Par la suite, après un criblage expérimental manuel et une amélioration, cinq nouvelles recettes de tartes ont été sélectionnées pour la production. Après les avoir essayés, certains clients ont dit qu'ils étaient délicieux.

Cependant, une IA avec trop d’imagination et trop d’innovation est vouée à commettre des erreurs.

Auparavant, même après avoir appris 30 000 recettes, une IA ne parvenait toujours pas à maîtriser la combinaison de divers aliments et générait des recettes qui semblaient désagréables.

Par exemple, la combinaison myrtille + épinards + fromage feta, bacon + avocat + pêche, etc.

Il semble que les compétences de l’IA dans le développement de recettes ne soient pas suffisamment stables et qu’il s’agisse parfois simplement de combinaisons aléatoires. Les gourmets doivent donc être mentalement préparés à confier la tâche de créer des plats innovants à l’IA. Même si cela permet de gagner du temps, cela comporte également certains risques.

Source de l'information :

https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/baking-recipes-made-ai