Docteur en chimie et data scientist, Jean-Baptiste Coffin a reçu le Prix Coup de Cœur du GDRO3 2025 pour ses travaux novateurs menés à l’Institut de Chimie de Nice et au sein de la start-up Perfumist.
Sa recherche, consacrée à la spectrométrie de masse assistée par l’intelligence artificielle, ouvre de nouvelles perspectives pour la mesure de la similarité moléculaire dans le domaine des arômes et des parfums.
Fonds de Dotation Per Fumum : Pouvez-vous nous expliquer en quelques mots votre sujet de recherche et ce qui vous a donné envie d’explorer l’usage de l’intelligence artificielle dans la parfumerie ?
Jean-Baptiste Coffin : “Mon sujet de recherche s’intitule « Comparaison de parfums par combinaison de l’apprentissage automatique et de la chimie analytique ».
Concrètement, j’utilise la chimie analytique — en particulier la spectrométrie de masse — et j’applique des outils d’intelligence artificielle, ou plus précisément d’apprentissage automatique, pour analyser ces données. L’objectif est de détecter une signature olfactive à partir des spectres de masse.
Dans les travaux que j’ai présentés au GDRO3, je ne me concentre pas sur les parfums dans leur ensemble (c’est-à-dire les mélanges complexes de matières premières), mais plutôt sur les molécules qui les composent. Chaque molécule est analysée dans un spectromètre de masse, qui la fragmente et produit un spectre : un motif d’ions détectés.
Habituellement, ce spectre est utilisé pour identifier les molécules. Moi, je l’utilise autrement : je m’en sers pour mesurer la similarité moléculaire entre différents spectres de masse, et ainsi tenter d’en déduire une similarité olfactive.
Ce travail répond à une problématique posée par les parfumeurs : comment comparer les parfums, non plus à travers des descripteurs olfactifs ou des pyramides, mais directement à partir du signal chimique, c’est-à-dire des molécules elles-mêmes.
Mon parcours s’y prêtait bien : j’ai une formation en chimie et en chimie analytique, mais aussi des compétences en informatique, que j’ai acquises très jeune. Cette double compétence m’a naturellement conduit à collaborer avec Perfumist, et à explorer comment l’intelligence artificielle peut aider à mieux comprendre la similarité moléculaire entre arômes ou parfums.”
Fonds de Dotation Per Fumum : De quelle manière l’intelligence artificielle peut-elle aider à mieux comprendre la similarité moléculaire, et avec quel objectif menez-vous ces recherches ?
Jean-Baptiste Coffin : “Il existe de nombreuses façons d’utiliser l’apprentissage automatique pour mesurer la similarité entre molécules.
L’approche que j’ai choisie repose sur les spectres de masse, donc sur le signal lui-même, sans connaître à l’avance les molécules présentes dans un mélange.
D’autres équipes ont déjà travaillé à partir des structures moléculaires, en créant des « cartes » de l’espace chimique grâce à des algorithmes. Ces cartes positionnent les molécules selon leurs propriétés : florales, animales, éthérées, etc.
Mais dans le cas des parfums, les formules sont confidentielles, donc nous n’avons pas accès aux molécules exactes. D’où l’intérêt d’utiliser directement les signaux analytiques (spectrométrie de masse, lumière infrarouge ou ultraviolette, résonance magnétique nucléaire, etc.) pour mesurer des similarités structurelles ou olfactives.
La particularité de ma thèse, c’est qu’on ne travaille plus sur une classification des odeurs (fougère, gourmand, etc.), mais sur une mesure de distance, c’est-à-dire une tâche de régression.
Au lieu de dire « c’est identique / ce n’est pas identique », on quantifie : similarité de 0,5, 0,8, 0,9, etc. Cela permet une approche plus fine, plus nuancée.
J’aime cette démarche, car les parfumeurs sont des artistes. Et tout comme les peintres s’appuient sur une théorie des couleurs, les parfumeurs pourraient demain s’appuyer sur une théorie des odeurs encore en construction.
Notre recherche apporte, je l’espère, une nouvelle pierre à cet édifice pluridisciplinaire.”
Fonds de Dotation Per Fumum : Votre parcours mêle science des données et création olfactive. Comment souhaitez-vous concilier ces deux univers après votre thèse ?
Jean-Baptiste Coffin : “Les apports de l’apprentissage automatique à la parfumerie sont multiples.
On peut travailler sur les matières premières, sur les odeurs, sur la qualité ou la traçabilité. Je ne me considère pas comme un artiste, mais comme quelqu’un qui cherche à mieux comprendre le « catalogue » des odeurs, un peu comme on comprend le nuancier des couleurs.
Pendant ma thèse industrielle, j’ai travaillé avec Perfumist, financée en partie par l’Agence Nationale de la Recherche et de la Technologie (ANRT).
Cela m’a permis de découvrir l’écosystème industriel de la parfumerie : les salons professionnels comme le TFWA de Cannes, le SIMPPAR, ou encore le Barcelona Perfumery Congress.
Et j’ai constaté à quel point l’IA, la data et la recherche sont attendues par ce secteur.
L’avenir, selon moi, réside dans la collaboration entre maisons de composition, marques et chercheurs, pour mieux comprendre les matières premières, détecter des fraudes ou des contrefaçons, ou encore anticiper des aléas climatiques affectant la production.
Le potentiel est immense — il faut juste réunir les bonnes personnes autour de la table.”
Fonds de Dotation Per Fumum : Quelles ont été les principales difficultés rencontrées dans vos travaux de recherche ?
Jean-Baptiste Coffin : “La principale difficulté, mais aussi la richesse, c’est la donnée.
Chez Perfumist, nous avons l’information que nous communiquent nos partenaires, mais la formulation est souvent très confidentielle. Les formules de parfums n’étant pas protégées par le droit, elles font l’objet d’une protection renforcée. Afin de pouvoir travailler sur le jus, nous avons donc dû créer notre propre base de données spécifique, sans jamais chercher à identifier les molécules ni à « déformuler » les parfums.
C’était une exigence éthique importante pour moi : je ne voulais pas que mon algorithme puisse être utilisé pour faire du dupe (copie illégale). L’objectif est de générer de la valeur, pas d’en détruire.
Autre difficulté : la pluridisciplinarité.
Mon travail réunit la chimie analytique, l’intelligence artificielle et l’industrie du parfum. Nous avons donc réuni des experts de chaque domaine pour croiser nos approches et avancer ensemble.
Je tiens à remercier toutes les personnes rencontrées sur ce chemin, notamment au SIMPPAR et au BPC, ainsi que les parfumeurs avec qui j’ai pu échanger et tester la pertinence de mes hypothèses.”
Fonds de Dotation Per Fumum : Que représente pour vous le Prix Coup de Cœur du GDRO3 ?
Jean-Baptiste Coffin : “C’est une immense émotion.
Je n’ai manqué aucune édition du GDRO3 depuis le début de ma thèse : Paris, Dijon, Nice, puis cette année à Lyon.
C’est la première fois que je pouvais présenter un chapitre libéré de ma thèse — le second est d’ailleurs en cours de brevet.
Recevoir ce prix, c’est une reconnaissance scientifique de la pertinence de nos travaux, à la fois du point de vue académique et industriel.
Je remercie chaleureusement le jury et toute la communauté du GDRO3 pour cette distinction.”
Fonds de Dotation Per Fumum : Comment imaginez-vous l’avenir de la parfumerie à l’ère de l’intelligence artificielle ?
Jean-Baptiste Coffin : “Je pense que l’IA peut devenir un allié du parfumeur.
Elle peut enrichir sa palette, lui offrir plus de finesse et de précision, tout en préservant son rôle créatif.
L’IA peut aussi aider à prévenir des interactions indésirables, à anticiper des allergies, ou à éviter l’usage de molécules problématiques.
L’intérêt de l’IA, c’est aussi sa capacité à surprendre. Parfois, les modèles trouvent des solutions auxquelles nous n’aurions pas pensé.
C’est ce que j’aime dans cette discipline : elle nous pousse à mieux formuler nos questions, pas seulement à chercher des réponses.
Je voudrais insister sur l’importance du financement de la recherche, notamment des thèses.
Les chercheurs, enseignants-chercheurs ou directeurs de recherche ne peuvent pas tout faire seuls. Les doctorants sont essentiels au progrès scientifique.
C’est pourquoi je tiens à encourager l’industrie du parfum à s’engager davantage dans les dispositifs de thèses CIFRE, soutenues par l’ANRT.
C’est ainsi que nous pourrons continuer à faire avancer la compréhension de l’olfaction, de l’odeur et des parfums.”
