L’Oréal et IBM misent sur l’IA générative pour une cosmétique plus durable

En janvier 2025, L’Oréal et IBM annoncent une collaboration qui place l’intelligence artificielle générative au cœur d’un sujet très concret : la composition des produits de beauté. Les deux groupes veulent développer un modèle d’IA conçu spécifiquement pour aider la recherche cosmétique à imaginer et optimiser des formulations plus durables. Derrière cette promesse technologique se joue un enjeu industriel majeur : concilier innovation, qualité des produits et réduction de l’empreinte liée aux matières premières comme au développement.

L’initiative ne consiste pas à demander à un assistant conversationnel de créer une crème ou un shampoing en quelques lignes. L’ambition est plus technique. L’Oréal veut doter ses équipes de recherche d’un outil capable d’exploiter une vaste base de connaissances sur les formulations cosmétiques et les composants des matières premières. L’objectif annoncé est de mieux identifier des combinaisons pertinentes, notamment en augmentant le recours à des ingrédients renouvelables et en limitant le gaspillage de matières et d’énergie.

Un partenariat pour transformer la recherche sur les formules

L’Oréal s’appuie sur les technologies d’IBM pour bâtir un modèle d’intelligence artificielle sur mesure. Il est pensé pour accompagner la conception de nouvelles formules, mais aussi l’optimisation de formules existantes. Le projet vise donc le cœur du travail de recherche et développement, bien avant la commercialisation d’un produit.

Dans les cosmétiques, une formulation est un équilibre complexe. Un produit doit remplir une fonction précise, par exemple nettoyer, hydrater, colorer ou protéger, tout en respectant des critères de stabilité, de texture, de sécurité et de qualité. Modifier un ingrédient peut avoir des conséquences sur plusieurs propriétés à la fois. C’est cette multiplication des paramètres qui rend l’aide informatique particulièrement intéressante.

L’IA ne remplace pas l’expertise des chimistes, des formulateurs et des équipes de développement. Elle peut en revanche aider à parcourir rapidement de nombreuses possibilités, à rapprocher des informations dispersées et à faire émerger des pistes qui méritent ensuite une évaluation scientifique. Dans le cadre de l’accord annoncé, L’Oréal et IBM cherchent à appliquer cette capacité d’analyse à la question des ingrédients et de la durabilité.

Le partenariat s’inscrit aussi dans une transformation numérique plus large du groupe. Stéphane Ortiz, responsable de l’innovation et du développement de produits chez L’Oréal, présente cette démarche comme un moyen d’accélérer l’innovation tout en maintenant des exigences élevées en matière de durabilité et d’inclusivité.

Qu’est-ce qu’un modèle de fondation appliqué à la cosmétique ?

La collaboration repose sur l’idée de modèle de fondation. Cette expression désigne un système d’IA entraîné sur un volume important de données, puis adapté à des tâches spécifiques. Les modèles de fondation les plus connus du grand public sont ceux qui produisent ou résument du texte. Mais le même principe peut être appliqué à d’autres catégories de données, notamment dans la chimie ou l’analyse géospatiale.

Dans le cas de L’Oréal, le système devra traiter des informations concernant les formules cosmétiques et les composants des matières premières. Le mot « générative » renvoie à la capacité de l’IA à proposer de nouvelles possibilités à partir des régularités qu’elle a apprises dans les données, plutôt qu’à se limiter à classer des informations déjà connues.

Il faut néanmoins distinguer une suggestion générée par un système d’IA d’une formule prête à être utilisée. Une proposition informatique constitue un point de départ pour la recherche. Elle doit ensuite être examinée par des spécialistes et soumise aux étapes de validation nécessaires. L’intérêt potentiel est de réduire le nombre de pistes peu prometteuses à étudier et de concentrer les ressources sur celles qui répondent le mieux aux critères définis.

IBM souligne que les modèles de fondation peuvent ouvrir des applications dans plusieurs disciplines scientifiques. Pour la cosmétique, l’enjeu est de relier les données disponibles aux choix de formulation, sans perdre de vue les contraintes propres au secteur : performance du produit, qualité, production et attentes des consommateurs.

Pourquoi la durabilité se joue aussi dans la formulation

Lorsqu’on évoque un cosmétique durable, l’attention se porte souvent sur l’emballage. Or la formule elle-même est un levier décisif. Le choix des matières premières, leur caractère renouvelable, leur compatibilité avec la fabrication à grande échelle et les ressources nécessaires au développement font partie des décisions qui précèdent l’arrivée d’un produit en rayon.

L’Oréal et IBM affichent deux objectifs étroitement liés : accroître l’utilisation de matières premières durables et réduire les déchets de matériaux et d’énergie. L’IA doit aider les équipes à mieux exploiter leurs données afin de rendre ces arbitrages plus efficaces. Il ne s’agit donc pas uniquement de trouver une alternative à un ingrédient, mais de comprendre comment cette alternative peut s’intégrer dans une formule complète et dans un processus de fabrication.

Cette approche est particulièrement pertinente quand les possibilités se multiplient. Une équipe de recherche peut devoir comparer de nombreux composants et leurs interactions possibles. Un système entraîné pour analyser ces informations peut accélérer l’exploration, tout en laissant aux scientifiques la responsabilité de décider quelles options sont réalistes et pertinentes.

Alessandro Curioni, consultant chez IBM, met en avant la possibilité de transformer des données en informations concrètes afin de soutenir les objectifs opérationnels du groupe. Sa lecture du projet dépasse le seul secteur de la beauté : l’IA générative pourrait devenir un outil pour traiter des problèmes de durabilité lorsqu’elle est adaptée aux données et aux métiers d’une industrie.

Ce que l’intelligence artificielle peut apporter, et ce qu’elle ne garantit pas

Le projet repose sur une promesse d’accélération. En théorie, mieux analyser des données de formulation peut permettre aux équipes de consacrer davantage de temps aux pistes les plus crédibles. L’IA peut également aider à structurer une grande quantité d’informations et à évaluer plus tôt l’adéquation de certaines options avec les critères fixés par l’entreprise.

Mais un tel modèle ne garantit pas, à lui seul, qu’une formule sera plus écologique, plus efficace ou immédiatement industrialisable. Ces résultats dépendront de la qualité des données intégrées, des critères définis pour l’outil et du travail des équipes qui l’utilisent. La notion de durabilité elle-même recouvre plusieurs dimensions qui doivent être prises en compte au-delà d’une seule caractéristique d’un ingrédient.

L’annonce ne détaille ni le calendrier de déploiement du modèle ni les futurs produits précis qui pourraient résulter de son usage. Elle pose néanmoins un jalon : L’Oréal veut intégrer un outil d’IA générative directement dans la phase de formulation, là où une grande partie des choix techniques est effectuée.

Une recherche augmentée, plutôt qu’automatisée

L’expression « recherche augmentée » décrit bien l’orientation du projet. L’intelligence artificielle est ici envisagée comme un support aux spécialistes, et non comme un substitut à la science cosmétique. Les équipes humaines restent indispensables pour interpréter les recommandations, formuler les hypothèses, conduire les validations et assurer la qualité finale du produit.

Cette dimension est importante dans un domaine où les données ne suffisent pas à elles seules. Une IA peut identifier des corrélations ou proposer des options, mais la décision de retenir une piste implique une expertise sur les ingrédients, les contraintes de formulation et la possibilité de produire le résultat à grande échelle.

Le modèle personnalisé envisagé par les deux entreprises devra donc être utile dans le quotidien des équipes de L’Oréal, et non seulement performant en démonstration. L’un des critères de sa valeur sera sa capacité à rendre l’information exploitable par les chercheurs : une recommandation doit pouvoir être comprise, questionnée et transformée en protocole de travail.

L’enjeu touche aussi à la diversité des besoins. L’Oréal évoque des standards élevés d’inclusivité, en même temps que ses objectifs de durabilité. Si l’IA peut accélérer certaines analyses, elle devra être encadrée par les critères scientifiques et industriels du groupe, ainsi que par les décisions de ses experts.

Ce qu’il faut surveiller

Cette collaboration est présentée comme le développement du premier modèle de fondation centré sur les formulations dans l’industrie cosmétique. Si cette ambition se concrétise, elle pourrait donner un exemple d’usage de l’IA générative moins visible que les assistants conversationnels, mais potentiellement structurant : celui de l’IA intégrée aux activités de recherche industrielle.

Les prochaines étapes à observer seront la manière dont ce modèle s’insérera dans les processus de recherche de L’Oréal, les résultats concrets obtenus sur l’emploi de matières premières renouvelables et la réduction des déchets matériels ou énergétiques. Il sera également intéressant de voir si d’autres acteurs de la beauté, ou d’autres industries dépendantes de formulations complexes, adoptent des démarches comparables.

Pour IBM, le partenariat illustre une stratégie plus large : proposer des applications d’IA sur mesure dans des secteurs où les données et les contraintes métier exigent davantage qu’un outil généraliste. Pour L’Oréal, il s’agit de faire de la donnée et de l’intelligence artificielle un levier supplémentaire de son innovation durable. À ce stade, le projet ouvre une voie de recherche. Sa portée réelle se mesurera à sa capacité à produire, dans le temps, des améliorations vérifiables dans le développement des cosmétiques.