Plus besoin d’aller en boutique pour tester rouges à lèvres, fonds de teint ou crèmes hydratantes. Depuis quelques années, les consommateurs commencent à manipuler une myriade d’applications en ligne pour essayer virtuellement les produits. À l’aide du téléphone, une photo du visage permet d’analyser le grain de peau et les irrégularités, de prendre en compte des paramètres locaux comme la température, la météo, l’humidité ou l’indice UV, et d’appliquer virtuellement les solutions produits préconisées pour un rendu immédiat en images.
Avec la simulation des rendus ou la personnalisation des produits avant achat, l’intelligence artificielle (IA) et la réalité augmentée ont révolutionné expérience client et marketing, apportant une contribution majeure à l’envolée de l’e-commerce pour les cosmétiques. Une aubaine pour le marché en pleine pandémie. En 2020, pendant les confinements, le géant L’Oréal affichait une croissance de ses ventes digitales de plus de 62 % ! En parallèle, le marché de l’IA pour la beauté et les cosmétiques semble en plein boom. Selon une analyse du cabinet indien InsightAce Analytic publiée début 2022, il représentait 2,7 milliards de dollars (2,5 milliards d’euros) en 2021, et pourrait dépasser 13,3 milliards de dollars (12,5 milliards d’euros) dès 2030, avec une croissance moyenne annuelle de près de 20 %.
Si cette utilisation de l’IA a pris une belle longueur d’avance, elle se déploie aussi en amont, en particulier en R & D, mais aussi en production. En coulisses, les enjeux ne sont pas exactement les mêmes. Il est question « de naturalité, de réduction du temps de mise sur le marché et de réponse aux formulateurs et aux réglementations », souligne Julien Romestant, le directeur market intelligence de Cosmetic Valley.
Avec le durcissement régulier des réglementations sur les produits, qui génère des interdictions graduelles d’ingrédients, et la demande de composants plus naturels pour satisfaire les consommateurs et améliorer le profil environnemental des producteurs, la substitution d’ingrédients suspects ou dangereux, sans altérer la nature ni la performance des produits, est devenue un axe majeur pour les fabricants de cosmétiques. Or le recours à l’IA « permet de reformuler plus rapidement et aussi de prendre en compte un certain nombre de données comme l’analyse du cycle de vie, l’impact carbone, les besoins en eau ou d’autres facteurs environnementaux », reprend Julien Romestant.
De fait, pour la R & D, l’IA est en plein essor. EcoMundo, spécialiste situé en France des substances chimiques et des réglementations environnementales, a mis au point un logiciel pour réduire les tests de mesure d’efficacité de conservation des cosmétiques. S’appuyant sur 4 000 formulations et autant de résultats associés issus de données publiques et sur un système de machine learning, le logiciel peut prédire des résultats et conseiller des améliorations en amont. Nataliya Muller, la responsable commerciale du pôle cosmétique, constate que les acteurs « passent beaucoup de temps sur les tests. Or un programme de R & D peut toujours s’arrêter pour devoir repartir de zéro. Ce genre d’outil permet de gagner du temps sur des tâches à faible valeur ajoutée mais indispensables, comme ces tests. »
Fondée à Lyon (Rhône) en 2018, la start-up ChemIntelligence se focalise de son côté sur l’aide à la formulation. Son outil permet de limiter les expérimentations en s’appuyant sur des masses de données existantes, disponibles à travers toutes les réglementations mais pas encore très exploitées, pour mieux cibler les pistes de développement. «Nous estimons entre 30 et 50 %, voire 60 %, la réduction du nombre d’expériences», se félicite Thomas Galeandro-Diamant, le fondateur qui a appliqué son outil au développement, entre autres, de crèmes hydratantes ou solaires. À Orléans (Loiret), la PME Greenpharma, spécialiste en chimie, biochimie, phytochimie et qui effectue de la R & D sous contrat, s’est aussi positionnée sur l’IA en déterminant par exemple l’impact potentiel d’un produit. De quoi assurer plus rapidement le développement d’un shampoing antipelliculaire à base de fleurs blanches. Quoc-Tuan Do, associé et responsable chémioinformatique, évoque par exemple la possibilité de « déterminer très rapidement grâce à l’IA des structures tridimensionnelles à partir de séquences d’acides aminés » afin de concevoir et de caractériser au mieux les ingrédients dans le développement de produits.
Encore un marché de niche en France
En parallèle de la R & D, l’industrie 4.0 se déploie dans les usines cosmétiques, comme dans tous les autres secteurs. Hébergée à l’incubateur de Paris Polytechnique, la start-up Niagara a développé une plateforme no code, donc accessible à tout collaborateur de l’usine sans être ingénieur informaticien, qui connecte applications, machines, systèmes de production et tous les fichiers réglementaires. Cela permet «la maintenance prédictive, la détection d’anomalies, et la corrélation de données», explique son PDG Pierrick Boissel. De quoi agir en temps réel sur les erreurs d’une ligne de production, améliorer les procédés, jusqu’à créer un jumeau numérique de l’usine. Rexroth, filiale du groupe Bosch, a mis au point avec la start-up francilienne InUse un système associant logiciels, IA et capteurs optiques pour optimiser les cycles de lavage des lignes de conditionnement, réduisant les besoins en eau et les temps de nettoyage entre les multiples productions.
D’autres entreprises se concentrent sur le contrôle qualité. La start-up parisienne Scortex a développé un système de détection implantable sur des lignes de contrôle intégrant lumières, caméra, unité informatique et logiciel pour traquer le moindre défaut des contenus et des contenants. Anotherbrain, autre start-up parisienne, a conçu un bras robotique adaptable, également doté de lumières, d’une caméra et d’un logiciel, afin d’apprendre à la machine la conformité des produits et détecter toute altération.
Start-up et solutions dopées à l’IA sont ainsi en pleine émergence en France. Mais comme en Europe, «nous sommes au tout début de l’utilisation de l’IA, c’est encore un marché de niche» pour les cosmétiques, relève Julien Romestant. Selon lui, «les acteurs asiatiques ont des dizaines d’années d’avance en la matière. Les Coréens disposent par exemple d’un time to market de trois à six semaines en raison d’un gain de production permis par ce type de technologies.» Or si les enjeux de naturalité et de conformité sont cruciaux dans les cosmétiques, celui du renouvellement de gamme demeure le nerf de la guerre sur ce marché hyperconcurrentiel. Reconnus et sollicités mondialement, les cosmétiques made in France ne peuvent sans doute plus se passer d’une arme comme l’IA pour conserver leurs positions.
Vous lisez un article de L'Usine Nouvelle 3715 - Mars 2023
