Penn State: IA et experts accélèrent l'analyse alimentaire
Une équipe conduite par Xu Zhou, professeur assistant en science alimentaire à Penn State, a montré que des agents d’intelligence artificielle encadrés par des experts humains peuvent exploiter des décennies de littérature scientifique pour constituer une base de données sur les propriétés physiques des aliments. Le travail est disponible en ligne avant sa parution dans le numéro de mars 2027 du Journal of Food Engineering. Il répond à un problème récurrent pour les ingénieurs alimentaires: les données nécessaires à la modélisation et à la simulation sont dispersées dans des milliers d’articles, sous forme de tableaux, de figures et d’équations. L’outil, baptisé AgentXtract, fait collaborer plusieurs agents IA pour lire les publications, extraire les valeurs numériques, les valider, les normaliser puis les organiser dans une base interrogeable. Les chercheurs ont comparé dix grands modèles issus d’OpenAI, Google et Anthropic selon la précision, la rapidité et le coût. Avec cette méthode, plus de 4 000 enregistrements expérimentaux ont été collectés et structurés en trente minutes, alors qu’un chercheur aurait pu y consacrer six mois ou plus. Au-delà de l’efficacité, la base a révélé une relation mathématique inédite entre la constante diélectrique et le facteur de perte de plus de 100 aliments. Ces grandeurs décrivent leur interaction avec les ondes électromagnétiques, notamment les micro-ondes. Cette relation n’avait jamais été identifiée car elle exigeait la réunion manuelle d’une quantité de données jusqu’ici trop difficile à rassembler. Enfin, les auteurs ont relié la base à un système de question-réponse de type RAG. Un utilisateur peut interroger les propriétés diélectriques d’un produit à une fréquence donnée et obtenir une réponse sourcée, expliquant aussi l’effet sur le chauffage micro-ondes. Pour Xu Zhou, cette approche combine la puissance des modèles génériques et la fiabilité des données vérifiées par des scientifiques, avec des prolongements possibles au-delà de la science alimentaire.
