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Google prend en main le projet Delta et s'attaque au gaspillage alimentaire

Initié par X (ex-Google X Lab), filiale d’Alphabet, le projet Delta passe entre les mains de Google. Visant à lutter contre le gaspillage alimentaire tout en fournissant les denrées à ceux qui en ont besoin à partir de technologies d’intelligence artificielle, son transfert à Google préfigure un déploiement à l’échelle.
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Google prend en main le projet Delta et s'attaque au gaspillage alimentaire
Google prend en main le projet Delta et s'attaque au gaspillage alimentaire © Google

En 2018, X (ex-Google X Lab), le laboratoire de recherche d'Alphabet, lançait le Projet Delta. Incubé pendant deux ans au sein du géant américain, il est transféré à Google, comme le révèle un billet de blog daté du 8 décembre et rédigé par Emily Ma, qui dirige le programme Food for Good de Google.

Pas de données standard pour faire correspondre l’offre et la demande
Le projet Delta est né d’un constat. 820 millions de personnes dans le monde n’ont pas accès à la nourriture dont elles ont besoin, mais un tiers de la nourriture mondiale est gaspillée. Aux Etats-Unis plus précisément, 30 à 40% des denrées alimentaires sont gaspillées alors qu’un Américain sur huit ne mange pas à sa faim.

Outre son coût, estimé à 57 milliards de dollars par an aux commerçants qui n’écoulent pas ces marchandises, ce gaspillage implique la consommation inutile d'énormes quantités d'eau, de carburant, d'électricité, d'engrais et de main-d'œuvre, sans compter le méthane produit à partir des aliments jetés, un gaz à effet de serre.

Or si l’offre, c’est-à-dire les invendus, ne répond pas à la demande, soit les gens dans le besoin, c’est à cause des silos de données. "L'information se trouve également dans des silos au sein des organisations, détaille Emily Ma. Il n’existe pas de moyen simple pour les fournisseurs pour partager des informations sur les produits disponibles ni pour les banques alimentaires de communiquer leurs besoins".

La chercheuse prend l’exemple d’une association texane qui travaille avec un producteur d’oranges en Floride pour récupérer ses surplus alors qu’un magasin situé à quelques kilomètres de l’association a lui-même des oranges dont il veut se débarrasser. Par ailleurs, l’équipe X se rend compte que l’absence d’une donnée standard entre Etats empêche d’optimiser les échanges d’informations.

Rendre le circuit de redistribution intelligent
Delta se concentre sur l’allocation des ressources alimentaires. Les équipes planchent alors sur un système alimentaire intelligent, qui permettrait d’identifier les surplus pour les diriger là où sont les besoins.

Deux axes de travail ont été privilégiés. Le premier est un prototype d’un réseau de distribution alimentaire intelligent, baptisé "dana-bot". Il vise à automatiser le circuit de la redistribution alimentaire. Jusque-là, l’acheminement par camion est déterminé principalement sur la base d’appels téléphoniques, de visites sur place et l’expérience des milieux associatifs.

X a donc mis au point un logiciel prototype basé sur Google Cloud. Il s’appuie sur un ensemble de données fournies par la Southwest Produce Cooperative, un réseau de banques alimentaires, qui permettent d’identifier les aliments et de les catégoriser et de les  normaliser via des modèles d’apprentissage automatique. La data est standardisée et utilisée pour faire correspondre les denrées disponibles et les besoins en temps réel partagées par l’association Feeding America.

Un réseau auquel s’est également greffé le géant américain de la distribution Kroger afin d’y écouler ses invendus alimentaires, notamment des produits frais comme de la charcuterie. Selon Emily Ma, cette solution prend en compte l’état de la marchandise – peut-être en s’appuyant sur des données comme la date de péremption ou la date de consommation optimale, ce qui pourrait se révéler très pertinent pour l’écoulement des produits périssables en toute sécurité pour le consommateur.

La vision par ordinateur pour identifier les déchets alimentaires
Un deuxième prototype se base sur un système de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique pour capturer des images de nourriture jetée dans les cuisines d’une vingtaine de restaurants de la société-mère Alphabet. X a essayé de comprendre comment les déchets étaient générés, triés et suivis, un processus très chronophage manuellement. Alimenté pendant 6 mois, "ce système est désormais capable de collecter automatiquement deux fois plus d'informations sur les déchets alimentaires de la cuisine qu’en manuel". Concrètement, si le système reconnaît qu'il y a beaucoup de riz jeté, il recommande de transformer le surplus en nouveau à partir d'autres ingrédients sur le point d'être jetés ou en stock.



Ces deux axes de travail, qui ne sont qu’une petite partie du projet, passent aujourd’hui sous l’égide de Google. L’idée est, selon Emily Ma, de "commencer à lutter contre le gaspillage et l’insécurité alimentaires à plus grande échelle". L’équipe prévoit de déployer son système de vision par ordinateur davantage dans davantage de lieux de restauration d’Alphabet et d’utiliser les ressources de Google pour étendre le réseau de distribution alimentaire intelligent à d’autres organisations.

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