L’intelligence artificielle de Nutri AI combine plusieurs technologies de pointe pour offrir une expérience nutritionnelle unique et profondément personnalisée. Découvrez comment nos algorithmes travaillent pour vous.
🧠 Architecture technique de notre IA
| Composant | Technologie | Rôle | Exemple concret |
|---|---|---|---|
| Vision par ordinateur | Réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) | Reconnaissance visuelle des aliments | Différencie une carotte râpée d’un fromage râpé |
| Traitement langage naturel | Transformers (architecture similaire à GPT) | Compréhension des préférences textuelles | Comprend « je n’aime pas le poisson mais j’adore les fruits de mer » |
| Recommandation | Filtrage collaboratif + contenu | Suggestion de repas personnalisés | Sait que les utilisateurs comme vous aiment tel substitut végétal |
| Optimisation | Algorithmes génétiques | Création de plans alimentaires optimaux | Trouve le meilleur compromis goût/nutrition/budget |
| Prédiction | Réseaux neuronaux récurrents (RNN) | Anticipation de vos besoins futurs | Devine que vous aurez besoin de plus de fer pendant vos règles |
| Apprentissage fédéré | Privacy-preserving ML | Amélioration continue sans accès aux données brutes | Apprend des patterns généraux sans voir vos repas individuels |
📸 Reconnaissance d’aliments avancée
- Base de données :
- +100 000 images d’aliments étiquetées manuellement
- +15 000 produits alimentaires avec codes-barres
- +5 000 plats typiques régionaux
- Mise à jour mensuelle avec nouveaux produits
- Capacités de reconnaissance :
- Aliments individuels : Fruits, légumes, viandes, etc.
- Plats composés : Salades, sandwichs, plats cuisinés
- Préparations culinaires : Sauces, marinades, mélanges
- Niveau de cuisson : Saignant, à point, bien cuit
- Formes de découpe : Râpé, en dés, en lamelles
- Estimation des quantités :
- Deep learning 3D à partir d’images 2D
- Références d’échelle automatiques (assiettes standards)
- Correction perspective (angle de la photo)
- Densité des aliments prise en compte
- Limites et améliorations :
- Difficulté : Aliments très mélangés (ex: paella)
- Solution : Demande de clarification à l’utilisateur
- Amélioration continue : Apprentissage des corrections
- Contribution communautaire : Ajout de nouveaux aliments
⚡ Analyse nutritionnelle en temps réel
- Sources de données :
- Ciqual (ANSES) : Base officielle française
- USDA FoodData Central : Base internationale
- Manufacturers : Données fournisseurs (Nestlé, Danone, etc.)
- Contributions vérifiées : Nutritionnistes et communauté
- Calculs effectués :
- Calories : Formule d’Atwater améliorée
- Macronutriments : Protéines, glucides (dont sucres), lipides (dont saturés)
- Fibres : Solubles et insolubles
- Micronutriments : 30+ vitamines et minéraux
- Autres : Index glycémique, charge glycémique, score NOVA (transformé)
- Personnalisation des calculs :
- Absorption individuelle : Basée sur âge, sexe, santé digestive
- Biodisponibilité : Prise en compte des combinaisons alimentaires
- Cuisson : Modification des valeurs selon mode de cuisson
- Variétés : Différence entre riz basmati et riz complet
🎯 Système de recommandation hyper-personnalisé
- Profil utilisateur multidimensionnel :
- Données explicites : Ce que vous avez déclaré (allergies, préférences)
- Données implicites : Ce que vous faites (ce que vous mangez réellement)
- Données contextuelles : Où, quand, avec qui vous mangez
- Données dérivées : Votre « palais » appris par l’IA
- Algorithmes de matching :
- Similarité contenu : « Les utilisateurs qui aiment X aiment aussi Y »
- Filtrage collaboratif : « Les utilisateurs comme vous préfèrent Z »
- Modèles hybrides : Combinaison des approches pour plus de précision
- Exploration vs exploitation : Équilibre entre sécurité et découverte
- Facteurs considérés :
- Nutritionnels : Équilibre, densité nutritionnelle
- Sensoriels : Goût, texture, apparence
- Pratiques : Temps de préparation, coût, complexité
- Contextuels : Saison, météo, humeur, énergie disponible
- Culturels : Traditions, habitudes familiales, croyances
🔄 Apprentissage continu et adaptation
- Feedback loops :
- Explicite : Notes, « j’aime/j’aime pas », corrections
- Implicite : Temps passé à regarder une recette, préparation ou non
- Comportemental : Repas sautés, quantités ajustées
- Contextuel : Changements dans la routine, voyages
- Mémoire à long terme :
- Préférences stables : « Toujours éviter les aubergines »
- Préférences cycliques : « En hiver, j’aime les plats réconfortants »
- Évolution des goûts : « Depuis 6 mois, j’apprécie plus les légumes crus »
- Apprentissage de nouveaux aliments : Exposition progressive
- Adaptation aux changements :
- Vieillissement : Ajustement automatique des besoins
- Changement d’activité : Révision des apports énergétiques
- Grossesse/allaitement : Mode spécial avec suivi médical
- Pathologies : Adaptation en collaboration avec professionnels
🔒 Vie privée et éthique
- Données anonymisées :
- Apprentissage fédéré : L’IA apprend sans voir vos données individuelles
- Chiffrement bout-en-bout : Vos photos et notes sont chiffrées
- Pseudonymisation : Identifiants uniques non liés à votre identité réelle
- Consentement granularisé : Vous choisissez ce qui est partagé
- Transparence algorithmique :
- Explications : « Pourquoi cette recommandation ? »
- Contrôle : Possibilité de désactiver certains types d’apprentissage
- Audit : Algorithmes audités régulièrement pour biais
- Correction : Signalement des recommandations inappropriées
- Éthique nutritionnelle :
- Pas de promotion de régimes dangereux
- Respect de l’image corporelle
- Encouragement à la relation saine avec la nourriture
- Collaboration avec professionnels de santé
🚀 Améliorations futures prévues
- IA générative :
- Création de recettes uniques à partir de zéro
- Adaptation d’images : « À quoi ressemblerait ce plat avec moitié de sel ? »
- Dialogue naturel : Conversations fluides avec les experts IA
- Intégration biométrique :
- Glucose continu : Recommandations basées sur glycémie réelle
- Microbiote : Suggestions probiotiques personnalisées
- Génétique : Adaptation aux variants génétiques (APOE, MTHFR, etc.)
- Prédiction avancée :
- Détection précoce de carences
- Alertes préventives basées sur tendances
- Optimisation des performances sportives
🔧 Comment contribuer à l’amélioration de l’IA
- Corrections : Lorsque l’IA se trompe, corrigez-la
- Feedback : Notez les recommandations (étoiles, commentaires)
- Contributions : Ajoutez des aliments ou plats manquants
- Tests bêta : Participez aux nouvelles fonctionnalités
- Communauté : Partagez vos découvertes avec d’autres utilisateurs
Cet article vous a-t-il été utile ?