Alors qu'il travaillait chez Google, Wade Norris souhaitait créer un projet qui pourrait avoir un impact positif sur la vie des gens. Il a été co-fondateur de Google Lens, l'application de vision par ordinateur de Google qui fournit des informations relatives aux objets qu'elle identifie. Mais ce ne fut pas un succès « complet ».
Il y a plusieurs années, Norris s'est associé à Scott Baron, ingénieur système dans l'industrie aérospatiale, pour lancer une startup axée sur la santé appelée SnapCalorie. SnapCalorie, alimenté par l'intelligence artificielle, tente d'obtenir un nombre précis de calories et la répartition des macronutriments d'un repas à partir d'une seule photo prise avec un smartphone.
SnapCalorie a levé 2 millions de dollars de financement auprès d'investisseurs dont Accel, Index Ventures, l'ancien PDG de CrossFit Eric Roza et Y Combinator. La société avait déjà levé 125,000 XNUMX $ auprès d'investisseurs anonymes lors d'un précédent tour de table.
"Les humains sont très mauvais pour estimer visuellement la taille d'une portion d'une assiette de nourriture", a déclaré Norris. "SnapCalorie améliore le statu quo en combinant une variété de nouvelles technologies et algorithmes."
Autrement dit, SnapCalorie n’est pas la première application basée sur la vision par ordinateur pour compter les calories. Des applications comme Calorie Mama, Lose It, Foodadviser et Bite.AI ont tenté de relever le défi, avec plus ou moins de succès. Mais ce qui différencie SnapCalorie, dit Norris, c'est l'utilisation de capteurs de profondeur sur des appareils compatibles pour mesurer la taille des portions et l'équipe d'examinateurs humains pour « une couche supplémentaire de qualité ».
"En moyenne, l'équipement peut réduire l'erreur calorique à moins de 20 %", explique Norris. "Il existe d'autres applications capables d'utiliser l'IA pour le suivi des aliments à partir de photos, mais aucune d'entre elles ne permet d'estimer la taille des portions, l'élément le plus important pour réduire les erreurs."
Crédits images : SnapCalorie
Il existe beaucoup de scepticisme dans le secteur de la santé à l’égard des outils d’estimation des calories basés sur des photos, et pour cause. En 2020 en étudiant Certains des compteurs de calories basés sur l'IA les plus populaires, le plus précis, Calorie Mama, ne se sont révélés exacts que dans 63 % des cas environ.
Alors, comment SnapCalorie s’est-il amélioré ? Au-delà de l'utilisation de capteurs de profondeur et d'examinateurs, Norris souligne un algorithme développé par la société qui peut apparemment surpasser une personne dans l'estimation des calories contenues dans un aliment. À l'aide de l'algorithme, SnapCalorie identifie les types d'aliments sur une photo et mesure la portion de chacun pour estimer la teneur en calories.
Les résultats peuvent être enregistrés dans le journal alimentaire SnapCalorie ou exportés vers des plateformes alimentaires. suivi de la condition physique comme Apple Health.
Les bonnes performances signalées par l'algorithme proviennent de son ensemble de données d'entraînement unique de 5000 XNUMX aliments, explique Norris, que SnapCalorie a créé en prenant des milliers de photos de chaque repas, par exemple des soupes, des wraps, des huiles, des « sauces mystères » et bien plus encore. plate-forme.
"Nous nous sommes assurés qu'ils étaient confrontés à toutes les conditions diverses et difficiles que vous verriez dans le monde réel et avons pesé chaque ingrédient sur une balance", a déclaré Norris. « Le processus traditionnel de formation d'un modèle d'IA consiste à télécharger des images Web publiques, à demander aux utilisateurs de marquer les images, puis d'entraîner le modèle à prédire ces balises. "Cela n'est pas possible pour la nourriture, car les gens sont très imprécis lorsqu'il s'agit d'estimer visuellement la taille des portions, vous ne pouvez donc pas amener les gens à étiqueter les images après coup."
Norris admet que l'algorithme de SnapCalorie peut être biaisé en faveur de la nourriture américaine, puisque l'équipe a collecté la plupart de ses données de formation initiale sur les cuisines américaines par rapport aux cuisines d'autres cultures.
On pourrait affirmer que, quelle que soit la précision de l’algorithme, aucune application ne peut donner un compte vraiment précis du nombre de calories que vous consommez par repas. Il existe une variété de variables que les applications ne prennent pas en compte, telles que les différentes méthodes de cuisson et le temps nécessaire pour décomposer les aliments individuels.
Norris ne prétend pas que SnapCalorie est précis à 100 %, ce qui suggère que les outils d'estimation des calories de cette application devraient être considérés simplement comme une pièce du puzzle nutritionnel plus vaste. Il a souligné l'autre fonctionnalité majeure de SnapCalorie, un chatbot alimenté par ChatGPT, qui fournit des suggestions de repas et les préférences passées d'un utilisateur, ainsi que la base de données de valeurs nutritionnelles de SnapCalorie.
Crédits images : SnapCalorie
« Nous avons constaté que les gens s'intéressent de plus en plus à ce qu'ils mangent. Les impacts négatifs sur la santé de choses comme les aliments transformés deviennent plus clairs », a déclaré Norris. "Nos utilisateurs aiment beaucoup SnapCalorie, surtout lorsqu'ils sortent manger, car de nombreux restaurants ne publient pas les valeurs nutritionnelles et n'auraient autrement aucun moyen d'enregistrer ce qu'ils mangent."
En ce qui concerne la popularité, SnapCalorie semble croître à un rythme sain : il est en passe d'atteindre 1,000 XNUMX nouveaux utilisateurs ce mois-ci. À cette époque, la société se concentrait sur l'expansion plutôt que sur la monétisation, mais Norris a décrit le taux de combustion comme "très conservateur".
« Notre incroyable taux de croissance organique semble indiquer que notre proposition de valeur trouve un bon écho auprès des consommateurs : les gens l'essayent et la recommandent à leurs amis et à leur famille », a-t-il déclaré.
