Un réseau de neurones artificiel (ANN) est un modèle d’étalonnage qui repose sur la structure neuronale du cerveau humain. Les modèles d’étalonnage ANN ont été mis au point depuis le début des années 1990 au fur et à mesure de l’accroissement des puissances de calcul, qui permettent des étalonnages sur des ensembles de données très vastes.
La notion d’ensemble de données est importante lorsqu’un grand nombre de variables, telles que des matières premières fluctuantes, des variétés de produits différentes et des paramètres multiples, sont impliquées. Un seul étalonnage ANN utilisé dans l’industrie laitière peut couvrir tous les produits d’un groupe de produits. Par exemple, l’étalonnage du FOSS FoodScan pour le fromage couvre les fromages à pâte dure et mi-dure ainsi que les fromages à pâte molle, à la crème, et les fromages fondus, sur un ensemble de paramètres comme la matière grasse, l’humidité, la matière sèche totale, le taux matière grasse dans la matière sèche, le sel et les protéines.
L’étalonnage peut intégrer plusieurs milliers de points de données. Autre exemple, l’étalonnage ANN pour la viande de FOSS couvre les paramètres suivants : matière grasse, humidité, protéines et collagène. Il a été mis au point à l’aide d’environ 20 000 spectres collectés dans le monde entier par plus de 1 000 analyseurs de viande dédiés de FOSS depuis 1989. Le nombre très élevé de spectres assure un étalonnage solide et souple.
Quand utiliser les étalonnages ANN ?
L’un des principaux avantages de l’étalonnage ANN par rapport à d’autres méthodes est que vous pouvez couvrir un large éventail de paramètres sans enchaîner les étalonnages particuliers. Par exemple, lorsqu’il teste de la viande, l’opérateur peut conserver le même étalonnage pour différentes fourchettes de matière grasse et différents produits au lieu de devoir décider ou non de changer d’étalonnage puis de l’appliquer à l’instrument.
Dès qu’ils sont utilisés, les étalonnages ANN permettent de gagner du temps et de faciliter la tâche de l’opérateur tout en réduisant son risque d’erreur.
Le recours à l’ANN implique également une réduction des étalonnages de vérification, ce qui abaisse le temps de validation et les coûts induits. Lorsque de nombreux produits et paramètres sont en jeu, cet aspect permet de réaliser des économies importantes par rapport à un autre type d’étalonnage.
Apprentissage machine et ANN
Actuellement, les esprits s’échauffent au sujet de la possibilité de programmer toutes sortes de machines (y compris des instruments d’analyse) pour réaliser des tâches de plus en plus complexes.
Comme expliqué dans cette vidéo, ces progrès sont en cours dans le domaine de l’analyse alimentaire et agricole depuis de nombreuses années grâce aux étalonnages ANN. Cette technique est particulièrement intéressante pour la prise en charge d’échantillons de différentes natures comme la viande et le fromage, qui doivent être testés dans les secteurs de la viande et de l’industrie laitière.
