Des Cheetos plus parfaits : comment PepsiCo utilise le Project Bonsai de Microsoft pour élever la barre (des collations)

Leah Culler17 décembre 2020

J'ai mangé beaucoup de Cheetos dans ma vie. Ainsi, lorsque j'ouvre un sachet, je sais exactement à quoi m'attendre : un croquant satisfaisant de l'original délicieusement orange, une légèreté fondante dans la bouche du feuilleté cuit au four ou un presque trop épicé (mais dans le bon sens) feu de l'une des variétés Flamin' Hot.

Ce à quoi je n'ai jamais vraiment réfléchi, cependant, c'est la quantité de travail nécessaire pour créer cette bouchée parfaite. Il s’avère qu’il existe un certain nombre d’intrants individuels complexes et de spécifications détaillées du produit – du rapport d’eau à la vitesse de coupe – qui interagissent pour créer chaque collation parfaite. Et cette perfection est primordiale pour PepsiCo, car Cheetos est l'une des marques milliardaires les plus appréciées de l'entreprise.

Dans le but d'augmenter l'efficacité tout en maintenant cette cohérence et cette qualité, PepsiCo a développé une solution d'IA de Microsoft Project Bonsai. Cette solution, qui utilise les données d'un système de vision par ordinateur pour formuler des recommandations ou des ajustements chaque fois qu'un produit ne répond plus aux spécifications, a fait ses preuves dans une usine pilote et sera bientôt déployée dans une usine de production.

C'est une bonne nouvelle pour les amateurs de Cheetos comme moi. Et c’est une excellente nouvelle pour l’entreprise, qui explore désormais d’autres voies pour utiliser cette technologie.

« L'innovation est un ingrédient clé de notre succès chez PepsiCo et nous aide à proposer de nouveaux produits passionnants, des avancées technologiques et même de nouvelles méthodes de travail, tout ce qu'il faut pour garantir que nous continuons à faire sourire nos consommateurs chaque jour », a déclaré Denise Lefebvre, directrice principale. Vice-président de la R&D Global Foods chez PepsiCo. « Les Cheetos, l'une de nos marques milliardaires les plus appréciées, sont produites dans 22 pays et se déclinent en plus de 50 saveurs. La technologie Project Bonsai nous aide à garantir que chaque [collation Cheetos] est parfaite, et nous sommes enthousiasmés par son potentiel. Ce n'est que le commencement."

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PepsiCo a choisi le feuilleté cuit au four Cheetos comme premier produit test pour le projet Bonsai. Les choux Cheetos sont fabriqués sur une machine appelée extrudeuse. Historiquement, un opérateur sélectionnait manuellement quelques Cheetos sortant de l'extrudeuse à des intervalles définis, vérifiait leurs qualités telles que leur forme et leur densité apparente et ajustait les entrées sur l'extrudeuse si quelque chose n'allait pas.

La solution Project Bonsai peut surveiller le produit presque en continu, à l'aide de capteurs pour surveiller ces qualités. Il sait immédiatement si un produit s'écarte d'une plage définie et peut soit formuler des recommandations à approuver par un opérateur, soit ajuster lui-même les paramètres s'il fonctionne de manière autonome.

Les premiers résultats du projet pilote suggèrent également que le « cerveau » du Bonsaï est capable de faire un bon travail d’ajustement indépendant de l’extrudeuse afin de maintenir la qualité et l’homogénéité du produit malgré les perturbations, telles que les changements de lots de semoule de maïs.

Dylan Dias, PDG de Neal Analytics, qui s'est associé à PepsiCo sur le projet pilote, affirme que cet effort est un excellent exemple de conception et de mise en œuvre de systèmes autonomes.

« Le projet a rassemblé un puissant mélange de technologie, de compétences en modélisation appliquée et d'expertise en la matière pour créer de l'innovation dans l'usine », explique Dias.

L'expertise en la matière à laquelle Dias fait référence provient d'opérateurs experts et d'ingénieurs PepsiCo, dont la formation et l'expérience ont été utilisées par les développeurs pour programmer la solution d'IA et créer un environnement de simulation pour reproduire l'extrudeuse.

Le projet a rassemblé un puissant mélange de technologie, de compétences en modélisation appliquée et d'expertise en la matière pour créer de l'innovation dans l'usine.

Une fois que les développeurs ont créé ce cadre de simulation, l’algorithme d’IA apprend par essais et erreurs ainsi que par les retours des opérateurs – un processus appelé apprentissage par renforcement. Dans la simulation, la solution d'IA peut simuler une journée de course en seulement 30 secondes.

Cela signifie que la solution d’IA a facilement subi plus d’exécutions simulées qu’un opérateur ne pourrait en voir au cours de nombreuses vies. Et sa puissance de calcul lui permet de proposer la bonne option beaucoup plus rapidement. De plus, elle a appris auprès des opérateurs et des experts Cheetos les plus qualifiés de l'entreprise, ce qui lui permet de surveiller les fluctuations de la qualité et de la productivité avec le plus haut niveau d'expérience.