L'optimisation bayésienne est une approche statistique puissante qui accélère la découverte de molécules, de formulations, de produits, d'emballages et de procédés en guidant efficacement les expériences séquentielles, ce qui la rend idéale pour les études coûteuses ou chronophages. Cette présentation illustre les applications de l'optimisation bayésienne JMP pour optimiser la conception de produits et de formulations. Nous présentons une étude de cas complexe comportant plus de 100 ingrédients de formulation et de nombreuses catégories d'ingrédients, avec des contraintes à la fois au niveau des catégories et au niveau des ingrédients. En générant un ensemble de formulations candidates répondant à ces contraintes complexes, puis en appliquant l'optimisation bayésienne JMP, nous avons identifié et validé expérimentalement des formulations candidates améliorées.
