Des chercheurs du MIT ont développé une interface capable de proposer la recette d'un plat photographié. Si l’algorithme est encore perfectible, les chercheurs y voient déjà un nouveau vecteur de démocratisation culinaire.

D’abord, il y eu Pinterest et son Shazam spécial nourriture. Puis la Silicon Valley, qui s’est excitée autour d’une appli capable d’identifier ce qui est ou n’est pas un hot dog. Désormais, même le prestigieux MIT s’intéresse à la reconnaissance visuelle appliquée au domaine culinaire.

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Dans une étude publiée jeudi 20 juillet, des chercheurs du MIT, affirment avoir rassemblé une base de données de plus d’un million de recettes et un million d’images. Ils l’ont utilisée pour entraîner un algorithme à réaliser des associations entre des ingrédients et leurs résultats cuisinés, tels qu’ils apparaissent en photos.

Scanner pour reproduire chez soi

À partir de ce système, ils ont ainsi créé une interface, dénommée Pic2Recipe, qui, une fois confrontée à l’image d’un plat, est capable de reconnaître les ingrédients et proposer une recette.

À en croire les chercheurs, cette innovation pourrait faciliter le suivi de l’alimentation dans des circonstances où les détails nutritionnels d’un plat ne sont pas accessibles. En démocratisant un éventail de recettes afin de partager les connaissances culinaires. "Imaginez que les gens utilisent ce modèle pour surveiller leur nutrition ou pour, une fois qu'ils sont au restaurant, scanner ce qu’ils ont dans leur assiette pour pouvoir le reproduire à la maison", avance le MIT dans un communiqué.

Pas entièrement fonctionnel

Pour l’heure, l’algorithme doit encore progresser. Le taux de réussite est de seulement 60 %, avec une mention spéciale pour les desserts comme les muffins ou les cookies facilement identifiés. Mais à l’inverse, incapable de distinguer la texture ou le goût, l’algorithme n’est pas à abri de confondre houmous et pâte de soja, purée de concombre et avocat, oignons et champignons… Les aliments qui peuvent se ressembler deviennent indifférenciables. Tout comme les aliments mixés dans des smoothies ou des jus que l’algorithme a là aussi du mal à reconnaître.

Autre problème rencontré par Pic2Recipe : sélectionner une recette lorsque des centaines de possibilités sont disponibles. Face aux nombreuses difficultés, les chercheurs vont donc continuer à améliorer leur algorithme, et se donnent l'objectif d'atteindre un taux de réussite de 95 à 100 %.

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