Photographier son plat pour avoir le nombre de calories, c'est possible ?



Im2Calories, projet présenté par Google, devrait permettre de calculer le nombre de calories à partir d'une photo de plat. Décryptage - et limites - de cette nouvelle application du "deep learning".


Google a présenté un projet qui devrait permettre de prendre son plat en photo et d'en connaître la quantité de calories. © Koji Hanabuchi / Image Source

Dans le domaine du deep learning, voici le dernier projet de chez Google : analyser une photo de nourriture et estimer combien de calories y sont contenues. L'annonce a été faite par la firme en mai 2015, lors d'un sommet sur l'intelligence artificielle à Boston, comme le rapporte le site Popular Science.
Il suffit que les gens commencent à l'utiliser pour recueillir des données et améliorer l'efficacité"
Le chercheur à l'origine de ce projet, Kevin Murphy, a expliqué que Im2Calories (c'est son nom), pouvait reconnaître les aliments et évaluer leur quantité, à partir d'une analyse visuelle, même si la définition des images n'est pas maximale (une qualité standard de photo de smartphone devant suffire). Comment ? En apprenant au fur et à mesure des photos stockées et en établissant des liens avec de nombreuses données enregistrées sur les calories. Plus concrètement, Im2Calories reconnaîtra d'autant plus précisément un hamburger qu'il possède de nombreuses photos de hamburgers (le logiciel comparant les images, pixel par pixel).
Le deep learning ("apprentissage en profondeur") est une forme d'intelligence artificielle. C'est un ensemble d'algorithmes qui permet à la machine d'apprendre automatiquement au fur et à mesure de l'expérience. Une sorte de réseau de neurones artificiels qui mimerait le fonctionnement du cerveau. L'apprentissage se fait par couches successives : pour chacune, le système analyse des quantité importantes d’images et ajuste certains cœfficients en fonction du nombre d'échecs et de réussites.
Actuellement, son efficacité n'est que de 30%, mais cela n'effraie pas son concepteur. Mais Murphy a prévu le coup. "Nous voulons semi- automatiser", a-t-il déclaré lors de sa présentation. Il devrait donc être possible de corriger à l'aide de listes déroulantes, en cas de confusion entre deux aliments par exemple. "Il suffit que les gens commencent à l'utiliser pour recueillir des données et améliorer l'efficacité", a expliqué Kevin Murphy. Et il semble y croire. D'ailleurs, Google a récemment déposé un brevet pour Im2Calories ; aucune information n'a été fournie sur la date à laquelle l'outil sera disponible.

Juste une killer app ?

Evidemment, le projet semble peu crédible d'un point de vue nutritionnel. En effet, même s'il était capable de reconnaître plus précisément les aliments, comment le logiciel pourrait-il déterminer si ces derniers ont été cuits dans l'huile ou à l'eau ? Alors que cela change tout au niveau de la quantité de calories... Mais que l'on ne s'y trompe pas, au-delà du gadget (à l'efficacité limitée donc), l'objectif à long terme pour cette technologie est de plus grande portée. Un pas supplémentaire dans le deep learning en quelque sorte. "Juste une 'killer app'", rêve Kevin Murphy. Pour d'autres applications futures : en analysant par exemple, une scène de circulation, un logiciel pourrait permettre de prédire la place de stationnement la plus probable. Et dans le domaine, Google compte bien se positionner pour l'avenir. Preuve en est le rachat de Deep Mind, une entreprise de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle, début 2014, pour la modique somme de 400 millions de dollars...
source : sciencesetavenir