Le Koolhydraatteller fonctionne-t-il avec l'IA ?

Comment fonctionne l'IA dans une application nutritionnelle

L'IA signifie intelligence artificielle. Les systèmes d'IA sont des systèmes « intelligents » autonomes, capables d'« apprendre » seuls en trouvant des liens entre des données et des étiquettes. Ainsi, un système d'IA destiné à une application nutritionnelle doit recevoir de nombreux exemples, par exemple des photos de repas d'une part et des étiquettes (la description du repas ; le résultat) d'autre part. Par ailleurs, l'IA peut être utilisée pour obtenir de nouvelles informations à partir de celles que vous encodez : estimer le poids d'un aliment scanné, la quantité de calories ou de glucides, par exemple.

Il existe aussi des systèmes d'IA qui calculent vos besoins sur la base de vos données personnelles (âge, poids, objectifs fixés), vous aident à atteindre vos objectifs et proposent par exemple des recettes en fonction de vos préférences. Il ne s'agit toutefois pas d'une véritable application de l'IA, mais plutôt d'un résultat basé sur vos préférences et souhaits encodés, sur des calculs de base et sur une banque de données sous-jacente.

L'étude de Li et al. (2024), qui comparait des applications nutritionnelles avec et sans IA, a montré que les applications intégrant l'IA offraient de meilleures fonctionnalités, mais que l'estimation de la quantité d'énergie était inexacte, surtout pour les plats composés. Dans l'application nutritionnelle moyenne, l'apport en glucides était surestimé de 20 % de l'apport énergétique. L'étude précise en outre qu'elle a été menée dans des conditions idéales : luminosité maîtrisée, arrière-plan net, même distance et angle idéal pour prendre la photo et estimer ainsi les portions. Or, ces conditions sont difficiles à réunir dans la vie réelle, ce qui peut accroître l'écart.

Les avantages des systèmes d'IA peuvent être :

• Déterminer la taille des portions, de sorte que vous ne deviez plus encoder de grammes ni de portions ; cela reste toutefois une estimation, qui n'est pas encore totalement exacte. Des facteurs comme la luminosité ou l'arrière-plan jouent un rôle.
• Reconnaître des aliments. Cela fonctionne surtout pour les produits peu transformés et bien reconnaissables : une tranche de pain, des pommes de terre cuites dans l'assiette, une pomme…
• Proposer parfois des suggestions de menus à partir de vos plats préférés.

Ce qu'un système d'IA ne peut pas encore faire :

• Les informations nutritionnelles sous-jacentes doivent toujours provenir d'une banque de données alimentaire. Le scanner photo ne peut pas encore analyser la valeur nutritionnelle d'un repas à partir d'une simple photo.
• Les plats composés, par exemple une purée aux épinards, des spaghettis bolognaise, de la confiture ou une crêpe, ne peuvent pas être décomposés en leurs ingrédients : la valeur nutritionnelle peut varier selon les proportions utilisées (beaucoup ou peu de légumes), la quantité et le type de matière grasse de cuisson, l'ajout de sucre, de crème, etc.
• Le système d'IA ne peut pas distinguer les ajouts « invisibles » tels que le sucre, le miel, le sel, la crème ou l'huile utilisés lors de la préparation. Par exemple, un système d'IA ne peut pas encore faire la différence entre une confiture classique et une confiture à teneur réduite en sucre, ou entre un cake préparé avec du sucre et un cake préparé avec des édulcorants.
• Lorsqu'il donne des conseils, un système d'IA ne peut pas tenir compte, par exemple, de votre glycémie, de votre niveau de stress, de vos activités (ou de la planification de celles-ci), etc.

L'application Koolhydraatteller fonctionne-t-elle aussi avec l'IA ?

À l'heure actuelle, l'application Koolhydraatteller ne fonctionne pas encore avec l'IA et la banque de données nutritionnelles fait l'objet d'un contrôle humain. La reconnaissance photo n'est pas intégrée dans l'application. Elle ne donne pas encore aujourd'hui les résultats souhaités pour tous les types de repas et de produits. En cas de diabète, il est particulièrement important que la quantité estimée de glucides soit assez précise, et la plupart des applications ne peuvent pas encore tenir compte de tous vos paramètres, ni de l'insuline active, du niveau de stress, des activités (prévues), d'une maladie, etc.

L'avantage du Koolhydraatteller est qu'il s'agit d'un produit véritablement belge. Il reprend des produits issus de la banque de données alimentaire belge, une banque de données de nutrition sportive constituée en interne, complétée par des produits de marque. Chaque jour, de nouveaux produits viennent enrichir l'application, avec des tailles de portions et des termes tels qu'ils sont utilisés en Belgique, et sous le suivi d'une diététicienne.

En coulisses, les développeurs du Koolhydraatteller étudient bien la manière dont l'IA pourrait être utilisée pour maintenir la banque de données nutritionnelles à jour et exacte, afin de préserver la convivialité de la recherche au sein de l'application.

Quelles sont les possibilités futures de l'IA dans le Koolhydraatteller ?

Le Koolhydraatteller souhaite investir à l'avenir dans les possibilités de l'IA pour développer et entretenir la banque de données nutritionnelles. Les personnes, entreprises et organisations intéressées par une collaboration peuvent prendre contact avec erika.vanhauwaert@ucll.be et danny.volkaerts@ucll.be

Sources :

Li X. et al (2024) Evaluating the quality and comparative validity of manual food logging and artificial intelligence-enabled food image recognition in apps for nutrition care. Nutrients, 16, 2573

www.koolhydraatteller.be

Auteurs : Erika Vanhauwaert & Danny Volkaerts (UCLL)