15 août 2024
Découvrez comment l'IA dans le domaine de la nutrition peut être utilisée pour suivre la consommation alimentaire, suggérer des recettes, offrir des services de diététique personnalisés, et son impact sur l'industrie médicale.
Manger sainement et rester en forme est un objectif que beaucoup d'entre nous s'efforcent d'atteindre. Selon une enquête, 70 % des personnes souhaitent être en meilleure santé, et pour 50 % d'entre elles, manger plus sainement est une priorité absolue. Parfois, nous nous en remettons aux conseils des médecins et des diététiciens. Cependant, cela peut prendre du temps et impliquer des rendez-vous et un suivi des repas. Le suivi des repas, en particulier, peut être fastidieux et sujet à des erreurs.
L'IA et la vision par ordinateur peuvent rendre l'alimentation saine plus simple et plus accessible. Elles peuvent aider à analyser ce que vous mangez, à suivre votre alimentation et même à vous suggérer des recettes en fonction de vos objectifs de santé. Ces technologies peuvent également aider à identifier les allergènes afin de rendre la planification des repas plus facile et plus sûre pour les personnes ayant des restrictions alimentaires. Dans cet article, nous allons examiner 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 le domaine de la nutrition affecte le secteur des soins de santé. C'est parti !
Un apport nutritionnel inadéquat peut entraîner diverses complications pour la santé. Les chercheurs ont constaté que la consommation excessive ou insuffisante de certains aliments et nutriments peut augmenter le risque de maladies cardiaques et d'accidents vasculaires cérébraux. C'est pourquoi il est très important de suivre ses apports nutritionnels. Traditionnellement, le suivi de l'apport nutritionnel implique de noter manuellement les aliments consommés, d'estimer la taille des portions et de rechercher les informations nutritionnelles, ce qui peut prendre du temps et impliquer une marge d'erreur. Grâce à l'IA et aux technologies de vision par ordinateur, le suivi nutritionnel est plus facile que jamais.
Lorsque vous vous asseyez pour manger, vous pouvez prendre une photo de votre bol ou de votre assiette, et des modèles de vision artificielle peuvent analyser l'image pour identifier les différents aliments. Le système d'IA peut alors estimer la taille des portions et fournir des informations nutritionnelles détaillées. Par exemple, grâce à la détection d'objets, les systèmes de vision artificielle peuvent identifier avec précision les aliments dans votre assiette.
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Ces aliments identifiés peuvent ensuite être associés à une vaste base de données d'informations nutritionnelles. Des algorithmes avancés, comme l'estimation de la 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 graisses et les glucides) et les micronutriments (comme les vitamines et les minéraux), pour vous donner une répartition nutritionnelle détaillée de votre repas.
L'une des applications les plus populaires de la vision artificielle dans le suivi des repas est celle des applications mobiles. Jetons un coup d'œil rapide à quelques options passionnantes de suivi des repas par l'IA.
SnapCalorie est une application qui utilise la vision artificielle pour estimer la teneur en calories et en 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 humains. Les résultats peuvent être enregistrés dans un journal alimentaire ou exportés vers des plateformes de fitness comme Apple Health.
De même, l'API LogMeal constitue une innovation intéressante pour le suivi nutritionnel par l'IA. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage profond formés sur de vastes ensembles de données d'images d'aliments pour détecter et reconnaître les 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. L'API de LogMeal peut être facilement intégrée dans des applications afin de créer des solutions de suivi des repas pour les restaurants, les kiosques de commande automatique, les startups de la technologie alimentaire, les prestataires de soins de santé et d'autres consommateurs.
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L'IA peut suggérer des recettes saines en fonction de ce que vous avez dans votre cuisine. Des techniques de vision par ordinateur, telles que la segmentation, permettent d'identifier les différents ingrédients sur une image de votre réfrigérateur ou de votre garde-manger. Sur cette base, un modèle de langage étendu (LLM) comme ChatGPT peut alors suggérer des recettes à l'aide de l'IA générative. Étant donné que vous pouvez demander à un LLM de vous suggérer des recettes, vous pouvez également spécifier des restrictions alimentaires telles que végétalien, sans gluten ou à faible teneur en glucides, et le système d'IA sélectionnera des suggestions de recettes qui répondent à vos critères.
"Sous Chef", une version personnalisée de ChatGPT, est un excellent exemple de cette technologie. Elle peut suggérer des recettes en fonction de ce que vous avez. Vous pouvez soit indiquer les ingrédients, soit télécharger une image de ce que vous avez dans votre réfrigérateur.
Vous vous demandez 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 grâce à des plats gastronomiques. Ils peuvent également vous aider à maintenir une alimentation équilibrée. Par exemple, les plans de repas personnalisés suggérés par un générateur de recettes d'IA peuvent vous aider à atteindre vos objectifs de remise en forme. Ces systèmes peuvent également rendre la cuisine beaucoup plus amusante et créative.
L'industrie de l'alimentation et de la nutrition réalise de nombreux travaux fascinants sur l'IA. Jetons un coup d'œil à quelques-unes des startups qui intègrent l'IA dans les aliments que nous consommons tous les jours.
Journey Foods, une startup basée aux États-Unis, fournit des renseignements sur les ingrédients pour développer et lancer de nouveaux produits alimentaires emballés. Sa plateforme de science des données, JourneyAI, analyse des millions d'ingrédients et de données de la chaîne d'approvisionnement pour trouver l'ingrédient idéal pour chaque produit. Elle recueille et stocke de vastes quantités de données sur les produits chimiques et les nutriments afin de créer les meilleures formulations de produits alimentaires. La plateforme permet également aux entreprises de fabrication de produits alimentaires emballés de mieux gérer l'ensemble du cycle de vie des produits grâce à la découverte d'aliments guidée par les données.
Viome est une autre startup innovante dans le secteur de la nutrition. Viome utilise l'intelligence artificielle et la technologie de séquençage de l'ARNm pour offrir des recommandations personnalisées en matière de nutrition et de bien-être. L'entreprise propose des tests à domicile qui analysent le microbiome et l'expression des gènes afin de fournir des informations précises sur la santé d'un individu. Ces informations permettent d'identifier les causes sous-jacentes des déséquilibres microbiens et de l'inflammation. Sur la base de ces informations, Viome prescrit des suppléments sur mesure et des recommandations diététiques adaptées à la biochimie unique de chaque personne. En se concentrant sur la prévention des maladies chroniques et en s'attaquant aux problèmes de santé fondamentaux, Viome rend la gestion avancée de la santé accessible et personnalisée.
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Si les systèmes nutritionnels améliorés par l'IA offrent de nombreux avantages, nous devons également comprendre certains de leurs inconvénients. L'un des principaux problèmes est la confidentialité et la sécurité des données. Ces systèmes doivent avoir accès à des informations personnelles sensibles sur la santé et l'alimentation. Si ces données ne sont pas bien protégées, elles pourraient être mal utilisées ou volées.
Par ailleurs, les algorithmes d'IA peuvent être biaisés. Si les données d'entraînement ne sont pas suffisamment diversifiées, les recommandations risquent de ne pas être exactes 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 prestataires de soins de santé.
Les systèmes de suivi nutritionnel et de diététique alimentés par l'IA sont sur le point de remodeler le secteur médical, en modifiant le rôle des diététiciens et des professionnels de la santé. Ils offrent également au public davantage d'options lorsqu'il s'agit d'obtenir des conseils sur l'apport nutritionnel. Environ 40 % des personnes ne pensent pas devoir consulter leur médecin avant d'ajouter un complément à leur routine quotidienne. L'IA facilite l'obtention de l'avis d'un expert et peut encourager le public à obtenir davantage d'informations avant de modifier son apport nutritionnel.
Il est probable qu'une transformation de l'IA puisse modifier fondamentalement la façon dont la nutrition et la gestion des régimes alimentaires sont gérées. Alexandra Kaplan, diététicienne-nutritionniste chez Core Nutrition à Westchester, dans l'État de New York, déclare : "En supposant que l'IA soit précise, elle pourrait être très utile parce qu'elle m'aiderait à connaître la portion exacte de ce qui se trouve dans l'assiette et ce que contient l'aliment, ce qui pourrait aider les patients à savoir ce qu'ils mangent au cours de ce repas."
Plutôt que de remplacer les diététiciens, l'IA peut être un outil puissant qui complète leur expertise. L'IA peut fournir des informations fondées sur des données qui peuvent 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 les habitudes alimentaires d'un patient qui contribuent aux maladies chroniques et permettre aux diététiciens d'intervenir plus tôt et plus efficacement.
La vision par ordinateur et l'IA peuvent faciliter grandement le suivi de ce que nous mangeons et peuvent même devenir votre diététicien personnel. Ces technologies peuvent être utilisées pour améliorer la santé des patients en assurant un suivi précis et en proposant des régimes alimentaires sur mesure, tout en réduisant les coûts des soins de santé en rendant plus efficaces la plupart des processus compliqués des diététiciens. Bien que l'IA présente certaines limites, comme des problèmes de précision et un manque de contact humain, les innovations de l'IA peuvent compléter l'expertise humaine et améliorer l'ensemble des soins nutritionnels. Nous sommes peut-être encore loin des réplicateurs de nourriture de Star Trek, mais l'IA dans le domaine de la nutrition est en train de redessiner l'avenir.
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