Le MIT travaille actuellement sur un projet qui devrait intéresser celles et ceux qui comptent se mettre au régime pour retrouver la ligne avant l’été. En effet, l’institut est en train de développer une nouvelle technologie de reconnaissance vocale censée nous aider à compter les calories que nous ingurgitons tout au long de la journée.
A la base, tous les régimes reposent sur une simple… soustraction. On compte les calories absorbées, on enlève les calories dépensées et il suffit que le résultat soit négatif pour que nous perdions un peu de poids.
Le MIT travaille sur une nouvelle techno pour nous aider à garder une trace de ce que nous mangeons.
Bon, après, il y a plein d’autres variables à prendre en compte mais l’idée de départ est là.
Ce n’est pas facile de garder une trace des calories consommées
Le marché des wearables étant ce qu’il est, mesurer le nombre de calories dépensées n’a rien de très difficile puisque la plupart des coachs électroniques sont équipées d’une fonction de ce type.
Non, le plus compliqué finalement c’est de garder une trace de tous les aliments qui franchissent le seuil de nos lèvres.
Là dessus, toutes les applications se ressemblent un peu et elles demandent ainsi à l’utilisateur de saisir à la main le nom de tout ce qu’ils mangent. C’est plutôt contraignant et autant dire que la plupart des gens arrêtent de tenir le compte au bout d’une semaine, parfois moins.
Fort heureusement, le MIT travaille actuellement sur une alternative reposant sur un système de reconnaissance vocale. L’idée, c’est donc de délaisser l’écrit au profit… de la voix. Si l’institut arrive à atteindre ses objectifs, alors les gens n’auront qu’à lister les plats et les aliments consommés pour mettre à jour leur base de données personnelle et pour obtenir le nombre de calories consommées tout au long de la journée.
Au lieu de chercher à réinventer la roue, les chercheurs qui travaillent sur le projet ont fait le choix de s’appuyer sur des technologies existantes, comme le système de reconnaissance vocale développé par Google ou encore la base de données de l’USDA.
Le MIT n’a pas voulu réinventer la roue
Ils ont donc concentré leurs efforts sur les algorithmes d’apprentissage automatique afin que le programme puisse facilement évaluer chaque plat. Etonnamment, la valeur nutritionnelle d’une patate n’est pas la même avec du fromage fondu dessus et un morceau de lard en prime.
Cette étape a été la plus compliquée et le MIT s’est donc appuyé sur le machine learning pour gagner du temps. Ils ont ainsi demandé à plusieurs volontaires d’enregistrer leurs repas et de classer les différents mots composant leur nom en autant de catégories.
En tout, ils ont enregistré environ 10 000 entrées différentes et les algorithmes ont pris le relai ensuite.
Sur le papier, cette techno est évidemment très prometteuse mais nous ne sommes sans doute pas près d’en profiter.