(Application mobile pour une alimentation saine - NutriGuide AI) 1. INTRODUCTION ET DÉFINITION DU PROBLÈME Aujourd'hui, une alimentation irrégulière, un mode de vie sédentaire et l'augmentation de la consommation d'aliments transformés favorisent le développement de maladies chroniques telles que l'obésité, le diabète de type 2, l'hypertension artérielle et les maladies cardiovasculaires. Lorsque les individus souhaitent adopter une alimentation adaptée à leur état de santé, ils se heurtent généralement à deux obstacles majeurs : Ils ne savent pas comment adapter leur alimentation en fonction de leurs données biométriques instantanées (glycémie, tension artérielle, etc.). Ils ont du mal à composer des repas à la fois sains et adaptés à leurs besoins de santé du moment à partir des ingrédients limités disponibles chez eux. Objectif du projet L'objectif de ce projet est de développer une application mobile alimentée par l'intelligence artificielle qui analyse les données de santé en temps réel provenant de technologies portables et des déclarations des utilisateurs, détermine leurs besoins nutritionnels en macro et micronutriments, puis propose des recettes personnalisées optimisées à partir des ingrédients disponibles à domicile. 2. ARCHITECTURE DU SYSTÈME ET PRINCIPE DE FONCTIONNEMENT Le système est constitué de trois couches principales : la collecte de données, l'analyse dynamique des besoins et l'optimisation des recettes. +-------------------------------------------------+ | 1. COUCHE DE COLLECTE DES DONNÉES | | - Montre connectée (tension, fréquence | | cardiaque, activité physique) | | - Saisie manuelle / CGM (glycémie, | | triglycérides) | +------------------------+------------------------+ | v +-------------------------------------------------+ | 2. ANALYSE DES BESOINS (MOTEUR ALGORITHMIQUE) | | - Analyse des données biométriques | | - Détermination des besoins nutritionnels | +------------------------+------------------------+ | v +-------------------------------------------------+ | 3. COUCHE DE RECOMMANDATION ET DE RECETTES | | - Sélection des aliments non transformés | | - Correspondance avec la base de données | | - Génération de recettes | +-------------------------------------------------+ 2.1. Couche de collecte des données (technologies portables et saisie utilisateur) • Intégration des appareils portables : Grâce à une montre connectée Spovan Electro 2X (ou équivalent), les données relatives à la tension artérielle, à la fréquence cardiaque et à l'activité quotidienne sont suivies en temps réel. • Données de laboratoire et capteurs : Les données sensibles que les appareils ne peuvent pas mesurer directement, telles que la glycémie et la concentration en triglycérides, sont intégrées au système via un dispositif de mesure continue du glucose (CGM) ou par saisie manuelle des résultats d'analyses médicales récentes dans l'interface mobile. 2.2. Moteur d'analyse des besoins L'application analyse les données métaboliques saisies et applique un filtrage algorithmique afin de déterminer les nutriments à privilégier ou à éviter. • Analyse de la glycémie : La glycémie représente la quantité de glucose présente dans le sang. Lorsque celle-ci est élevée, le système limite les glucides simples à indice glycémique élevé (farines raffinées, aliments riches en amidon, sucres) et augmente la place des aliments riches en fibres et en protéines. • Analyse de la tension artérielle : La tension artérielle correspond à la pression exercée par le sang sur les parois des vaisseaux sanguins. En cas d'hypertension, le système réduit l'apport quotidien en sodium (sel) et privilégie les aliments riches en potassium et en magnésium, tels que les légumes à feuilles vertes. • Analyse des triglycérides : Les triglycérides reflètent le niveau de lipides dans le sang. Lorsque ce niveau est élevé, le système élimine totalement les acides gras trans et les graisses saturées tout en favorisant les acides gras oméga-3 et les huiles végétales insaturées, comme l'huile d'olive ou l'avocat. 2.3. Recommandations intelligentes de repas et optimisation des recettes • Gestion de l'inventaire : L'utilisateur sélectionne, via des cases à cocher dans l'interface de l'application, les aliments non transformés dont il dispose à son domicile (par exemple : épinards, blanc de poulet, huile d'olive, boulgour, tomates). • Base de données nutritionnelles : Une base de données relationnelle (SQL/NoSQL) stocke les quantités de glucides, lipides, protéines, vitamines et minéraux contenues dans 100 grammes de chaque aliment non transformé. • Algorithme de génération de recettes : Le système croise les ingrédients disponibles avec les besoins de santé de l'utilisateur. Par exemple, si un utilisateur présentant une glycémie et des triglycérides élevés dispose de pommes de terre, de poulet et d'huile d'olive, le système réduit fortement ou élimine les pommes de terre et recommande une recette de Poulet rôti à l'huile d'olive, accompagnée des quantités précises et des conseils de préparation. 3. ASPECTS INNOVANTS DU PROJET • Gestion dynamique des menus : Contrairement aux applications diététiques classiques proposant des menus prédéfinis, le système génère instantanément des recommandations adaptées à l'état physiologique actuel de l'utilisateur et aux ingrédients disponibles chez lui. • Zéro gaspillage et durabilité : En valorisant les aliments déjà présents au domicile de l'utilisateur, l'application contribue à réduire le gaspillage alimentaire. • Médecine préventive : L'application aide les personnes présentant des risques de maladies chroniques à maintenir l'équilibre de paramètres tels que la glycémie ou la tension artérielle grâce à une alimentation quotidienne adaptée. 4. DÉVELOPPEMENTS FUTURS (FEUILLE DE ROUTE) 1. Intégration des modèles d'intelligence artificielle (LLM) Renforcement du moteur de création de recettes grâce aux API de ChatGPT, Gemini ou à d'autres futurs modèles d'intelligence artificielle afin de proposer des recettes plus créatives et gastronomiques. 2. Intégration avancée de capteurs Connexion directe avec les futures montres intelligentes capables d'effectuer des mesures non invasives (sans aiguille) de la glycémie. 3. Système de lecture de codes-barres Ajout d'un système permettant d'intégrer rapidement les aliments emballés ou non transformés dans l'application grâce à la lecture de codes-barres via la caméra du smartphone. Rédigé par : Emre Pelit