Développée en Suisse, une app puise dans l’IA pour veiller au suivi du régime méditerranéen
La start-up suisse Oviva travaille à une application mobile pour aider les utilisateurs à suivre un régime méditerranéen. Développé avec des chercheurs des universités de Berne et Zurich, le système repose sur la reconnaissance d’aliments à partir de photos et le calcul d’un score d’adhésion au régime.
Créée en 2014, la start-up suisse Oviva travaille au développement d’une app diététique. Cette dernière doit permettre aux utilisateurs d’évaluer dans quelle mesure leur alimentation est conforme au régime méditerranéen et ainsi réduire les risques de diabète et de maladies cardio-vasculaires. En collaboration avec des chercheurs de l’ARTORG Center for Biomedical Engineering Research de l’Université
de Berne et de l’Institut d’épidémiologie, de biostatistique et de prévention de l’Université de Zurich, la jeune pousse a développé et évalué un système exploitant l’IA pour analyser les aliments et boissons à partir d’une photo, de manière à établir ensuite un bilan hebdomadaire d’adhésion au régime méditerranéen (principalement légumes, fruits et céréales), ainsi que d’éventuelles recommandations. «Le système devrait alléger la charge de travail des nutritionnistes, prévenir les maladies liées à l’alimentation et, par conséquent, économiser des frais de santé», explique Oviva dans son communiqué.
Reconnaissance d’aliments
Le projet de recherche qui fait l’objet d’un article de Nature Scientific Reports exploite un algorithme (entraîné avec plus de 9’000 images) pour identifier tant les aliments présents sur une photo que leur quantité. Selon l’article, le score d'adhésion au régime calculé par le système ne présente que peu de différence à celui d’un diététicien expert. «Les diététiciennes interrogées ont été unanimes sur le fait que l’enregistrement direct des repas et l’évaluation automatique du régime méditerranéen aident les patients à suivre une alimentation saine à long terme», explique le professeur David Fäh de l’Université de Zurich.
Mieux que l’humain?
La reconnaissance des aliments à partir de la photo affiche cependant un performance moyenne. Le système a obtenu une précision moyenne de 61,8 % pour les données test et de 57,3 % lors d’une étude de terrain avec 24 participants. Difficile dès lors de dire si la performance est meilleure que les méthodes conventionnelles, dont Oviva dit qu’elles sont «fastidieuses et sujettes à erreur en raison de l’évaluation subjective de la taille des portions». Comme dans d’autre apps récentes, il semble que l’on remplace l’évaluation subjective imparfaite par un calcul algorithmique tout aussi imparfait mais cette fois «objectif».
Et si les participants au test ont trouvé l'application conviviale et facile à utiliser, la publication signale qu’ils ont tendance à être plus motivés et à se connecter plus fréquemment au début qu'à la fin de l'étude. Les chercheurs indiquent ainsi «qu’il convient donc d'envisager d'autres moyens d'accroître l'engagement de l'utilisateur».
