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Graph Attention Network pour la modélisation des préférences consommateurs

Client : Givaudan International SA

Initiative R&D qui s’inscrit dans un enjeu d’amélioration du processus de création des fragrances du client. Développement de réseaux de neurones hiérarchiques et de modèles de graphes pour l’apprentissage de représentations latentes des parfums. Croisement des données issues des résultats de tests consommateurs et de compositions des parfums afin de modéliser la préférence consommateur par marché.

Décomposition bayésienne p(x|y) ∝ p(y|x)·p(x) : modèle génératif, modèle discriminant et modèle de fragrance
Approche bayésienne : un modèle discriminant de la préférence combiné à un modèle génératif des fragrances.

Un projet data ou IA ?

Parlons de vos objectifs : je vous aide à cadrer le besoin, à chiffrer le projet et à le mener jusqu’à la mise en production.