L’IA dans la nutrition : faciliter une alimentation saine grâce à la vision par ordinateur
Explore comment l’IA appliquée à la nutrition peut servir à suivre les apports alimentaires, suggérer des recettes, proposer des services personnalisés de diététique et influencer le secteur médical.
Manger sainement et rester en forme est un objectif que nombre d’entre nous s’efforcent d’atteindre. Selon une enquête, 70 % des personnes veulent être en meilleure santé et, pour 50 % d’entre elles, manger plus sainement est une priorité absolue. De temps à autre, nous pouvons nous fier aux conseils de médecins et de diététiciens. Cependant, cela peut prendre du temps et nécessiter des rendez-vous ainsi qu’un suivi des repas. Le suivi des repas, en particulier, peut être fastidieux et sujet aux erreurs.
L’IA et la vision par ordinateur peuvent rendre une alimentation saine plus simple et plus accessible. Elles peuvent aider à analyser ce que tu manges, à suivre tes apports nutritionnels et même à suggérer des recettes en fonction de tes objectifs de santé. Ces technologies peuvent également aider à identifier les allergènes afin de rendre la planification des repas plus simple et plus sûre pour les personnes ayant des restrictions alimentaires. Dans cet article, nous examinerons de plus près comment ces technologies peuvent être utilisées pour des tâches telles que le suivi nutritionnel et la suggestion de recettes. Nous verrons également comment l’IA dans la nutrition transforme le secteur des soins de santé. Commençons !
Fig. 1. Utiliser l’IA pour compter le nombre de calories dans un repas.
La vision par ordinateur pour le suivi nutritionnel et l’analyse des aliments#
Divers problèmes de santé peuvent découler d’apports nutritionnels inadaptés. Des chercheurs ont constaté que consommer trop ou trop peu de certains aliments et nutriments peut augmenter le risque de maladie cardiaque et d’accident vasculaire cérébral. C’est pourquoi il est très important de suivre tes apports nutritionnels. Traditionnellement, le suivi des apports nutritionnels consiste à noter manuellement les aliments que tu manges, à estimer les tailles des portions et à rechercher les informations nutritionnelles, ce qui peut prendre du temps et comporter une marge d’erreur. Grâce à l’IA et aux technologies de vision par ordinateur, le suivi nutritionnel est désormais plus facile que jamais.
Lorsque tu t’installes pour manger, tu peux prendre une photo de ton bol ou de ton assiette, puis les modèles de vision par ordinateur peuvent analyser l’image afin d’identifier les différents aliments. Le système d’IA peut ensuite estimer la taille des portions et fournir des informations nutritionnelles détaillées. Par exemple, grâce à la détection d’objets, les systèmes de vision par ordinateur peuvent identifier avec précision les aliments présents dans ton assiette.
Fig. 2. Utiliser le modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8 pour détecter des fraises.
Ces aliments identifiés peuvent ensuite être associés à une vaste base de données d’informations nutritionnelles. Des algorithmes avancés, comme l’estimation de profondeur, peuvent aider à estimer la taille des portions. Une fois les aliments identifiés et la taille des portions estimée, le système peut calculer les calories, les macronutriments (comme les protéines, les lipides et les glucides) ainsi que les micronutriments (tels que les vitamines et les minéraux), afin de fournir une analyse nutritionnelle détaillée de ton repas.
Applications de suivi des repas alimentées par la vision par ordinateur#
L’une des applications les plus populaires de la vision par ordinateur dans le suivi des repas passe par les applications mobiles. Jetons rapidement un coup d’œil à quelques options intéressantes de suivi des repas basées sur l’IA.
SnapCalorie est une application qui utilise la vision par ordinateur pour estimer la teneur en calories et les macronutriments à partir d’une photo. Entraînée sur 5 000 repas, elle réduit les erreurs d’estimation des calories à moins de 20 % et surpasse la plupart des êtres humains. Les résultats peuvent être consignés dans un journal alimentaire ou exportés vers des plateformes de fitness comme Apple Health.
De même, une innovation intéressante qui stimule le suivi nutritionnel par l’IA est la LogMeal API. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage profond entraînés sur de vastes jeux de données d’images d’aliments pour détecter et reconnaître ces aliments avec précision. Les modèles de LogMeal atteignent une précision de 93 % sur 1 300 plats et fournissent une analyse nutritionnelle détaillée, une détection des ingrédients et une estimation de la taille des portions. La LogMeal API peut être facilement intégrée à des applications pour créer des solutions de suivi des repas destinées aux restaurants, aux bornes de commande en libre-service, aux startups de la foodtech, aux professionnels de santé et à d’autres consommateurs.
Fig. 3. Identifier des aliments à l’aide de LogMeal.
Utiliser l’IA pour suggérer des recettes#
L’IA peut suggérer des recettes saines en fonction de ce que tu as dans ta cuisine. Des techniques de vision par ordinateur comme la segmentation peuvent identifier les différents ingrédients sur une image de ton réfrigérateur ou de ton garde-manger. À partir de là, un grand modèle de langage (LLM) comme ChatGPT peut suggérer des recettes à l’aide de l’IA générative. Comme tu peux fournir des instructions à un LLM, tu peux également préciser des restrictions alimentaires, comme une alimentation végétalienne, sans gluten ou pauvre en glucides, et le système d’IA sélectionnera des suggestions de recettes adaptées à tes critères.
Fig. 4. Reconnaître des ingrédients grâce à la vision par ordinateur.
« Sous-chef », une version personnalisée de ChatGPT, est un excellent exemple de cette technologie. Il peut suggérer des recettes en fonction de ce que tu as. Tu peux soit saisir les ingrédients sous forme d’invite, soit importer une image de ce que tu as dans ton réfrigérateur.
Tu te demandes peut-être si nous avons vraiment besoin d’un tel système. Les systèmes de suggestion de recettes par IA offrent de nombreux avantages, comme la réduction du gaspillage alimentaire grâce à une bonne utilisation des ingrédients disponibles et l’augmentation de la variété des repas avec des plats gastronomiques. Ils peuvent également t’aider à maintenir une alimentation équilibrée. Par exemple, des plans de repas personnalisés suggérés par un générateur de recettes basé sur l’IA peuvent t’aider à atteindre tes objectifs de forme physique. Ces systèmes peuvent aussi rendre la cuisine beaucoup plus amusante et créative.
Les startups qui innovent avec l’IA dans le secteur de la nutrition#
De nombreux travaux fascinants sont menés sur l’IA dans le secteur de l’alimentation et de la nutrition. Examinons quelques-unes des startups qui intègrent l’IA aux aliments que nous consommons chaque jour.
Journey Foods, une startup basée aux États-Unis, fournit des informations sur les ingrédients afin de développer et de lancer de nouveaux produits alimentaires conditionnés. Sa plateforme de data science, JourneyAI, analyse des millions d’ingrédients ainsi que des données de chaîne d’approvisionnement pour trouver l’ingrédient idéal pour chaque produit. Elle collecte et stocke de vastes quantités de données sur les substances chimiques et les nutriments afin de créer les meilleures formulations de produits alimentaires. La plateforme permet également aux entreprises de fabrication de produits alimentaires conditionnés de mieux gérer l’intégralité du cycle de vie des produits grâce à la découverte alimentaire fondée sur les données.
Une autre startup innovante du secteur de la nutrition est Viome. Viome utilise l’intelligence artificielle et la technologie de séquençage de l’ARN messager (mRNA) pour proposer des recommandations personnalisées en matière de nutrition et de bien-être. Elle fournit des tests à domicile qui analysent le microbiome et l’expression génétique afin de donner des informations précises sur la santé d’une personne. Ces informations aident à identifier les causes sous-jacentes des déséquilibres microbiens et de l’inflammation. À partir de ces données, Viome prescrit des compléments personnalisés et des recommandations alimentaires adaptés à la biochimie unique de chaque personne. En mettant l’accent sur la prévention des maladies chroniques et le traitement des problèmes de santé à leur origine, Viome rend la gestion avancée de la santé accessible et personnalisée.
Fig. 5. Recommandations alimentaires basées sur l’IA et le séquençage génomique.
Évaluer les inconvénients des diététiciens basés sur l’IA#
Bien que les systèmes nutritionnels améliorés par l’IA offrent de nombreux avantages, nous devons également comprendre certains de leurs inconvénients. La confidentialité et la sécurité des données constituent un problème majeur. Ces systèmes doivent accéder à des informations personnelles sensibles sur la santé et l’alimentation. Si ces données ne sont pas correctement protégées, elles pourraient être utilisées à mauvais escient ou volées.
Il existe également des inquiétudes concernant les biais dans les algorithmes d’IA. Si les données d’entraînement ne sont pas suffisamment diversifiées, les recommandations pourraient ne pas être précises pour tout le monde, ce qui pourrait conduire à de mauvais conseils pour certains groupes de personnes. Un autre problème est le risque de devenir trop dépendant de la technologie. L’IA peut fournir des informations utiles, mais elle ne doit pas remplacer l’expertise des nutritionnistes et des professionnels de santé.
L’impact sur le secteur médical#
Les systèmes de suivi nutritionnel et de diététique alimentés par l’IA devraient transformer le secteur médical, en modifiant le rôle des diététiciens et des professionnels de santé. Ils offrent également au public davantage d’options pour obtenir des conseils sur les apports nutritionnels. Environ 40 % des personnes ne pensent pas avoir besoin de consulter leur médecin avant d’ajouter un complément à leur routine quotidienne. L’IA facilite l’accès à un avis d’expert et peut encourager le public à demander davantage de conseils avant de modifier ses apports nutritionnels.
Il est probable qu’une transformation portée par l’IA puisse modifier fondamentalement la manière dont la nutrition et la gestion alimentaire sont prises en charge. Alexandra Kaplan, diététicienne-nutritionniste chez Core Nutrition, à Westchester, dans l’État de New York, déclare : « En supposant qu’elle soit précise (l’IA), elle pourrait être très utile, car elle m’aiderait à connaître la portion exacte de ce qui se trouve dans l’assiette, puis ce que contient l’aliment. Elle pourrait donc aider les patients à savoir ce qu’ils mangent au cours de ce repas. »
Plutôt que de remplacer les diététiciens, l’IA peut servir d’outil puissant qui complète leur expertise. Elle peut fournir des informations fondées sur les données pour soutenir la prise de décision clinique, ce qui aide les diététiciens à élaborer des plans de traitement plus efficaces. Par exemple, l’IA peut identifier des tendances dans les habitudes alimentaires d’un patient qui contribuent à des maladies chroniques, et permettre aux diététiciens d’intervenir plus tôt et plus efficacement.
En résumé : l’IA dans la nutrition#
La vision par ordinateur et l’IA peuvent grandement faciliter le suivi de ce que nous mangeons et peuvent même faire office de diététicien personnel. Ces technologies peuvent contribuer à améliorer la santé des patients en assurant un suivi précis et en proposant des plans alimentaires personnalisés, tout en réduisant les coûts des soins de santé grâce à l’optimisation de la plupart des processus complexes des diététiciens. Bien que l’IA ait certaines limites, comme des problèmes de précision et l’absence de contact humain personnalisé, les innovations en matière d’IA peuvent compléter l’expertise humaine et améliorer la prise en charge nutritionnelle globale. Nous sommes peut-être encore loin des réplicateurs alimentaires de Star Trek, mais l’IA dans la nutrition redéfinit l’avenir.
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