OPENFOOD

Une base de données est nécessaire

Une base de données publique sur les produits alimentaires portant un code-barre est nécessaire
Prof. Marcel Salathé, fondateur d’openfood

 

Nous sommes heureux aujourd’hui de lancer openfood.ch – une base de données publiques sur les produits alimentaires portant un code barre vendus en Suisse.

Une telle base de données est-elle nécessaire ? Absolument. Actuellement, il n’existe aucune base de données sur les produits alimentaires suisses qui soit vraiment publique, libre et – c’est peut-être le plus important – accessible sous l’angle de la programmation via une API. Ce dernier aspect est crucial puisqu’il permet la création d’un écosystème autour des données publiques sur l’alimentation, l’un des principaux objectifs d’openfood.ch.

Ce que nous lançons aujourd’hui n’est que la première version d’openfood.ch. Nous ne prétendons pas que les données soient complètes, mais avec plus de 14’000 produits dans la base de données, nous prenons un bon départ. Nous espérons inciter les gens à nous aider à développer et à maintenir une base de données de haute qualité. Dans un avenir proche, nous allons étendre de manière substantielle la fonctionnalité de crowdsourcing du site.

Cela dit, nous savons qu’il existe un grand nombre de données publiques sur l’alimentation en Suisse. Dans un effort pour rassembler ces diverses sources, notre prochaine étape sera les open food data hackdays, qui auront lieu les 10 et 11 février 2017, simultanément à l’EPFL à Lausanne et au Zhdk à Zurich. On trouvera davantage d’informations sur cet évènement, ainsi qu’un formulaire d’inscription, sur food.opendata.ch.

Cela n’est que le début d’un long voyage. D’une part, nous aimerions offrir beaucoup plus de données sur les produits alimentaires que ce qui figure habituellement sur les étiquettes. Par exemple, alors que les analyses ADN deviennent moins couteuses chaque jour, il est parfaitement possible que nous puissions bientôt être en mesure de permettre aux utilisateurs de charger des séquences ADN de produits alimentaires (voir, pour s’inspirer, https://opensnp.org).

D’autre part, il est clair que beaucoup d’aliments consommés ne portent pas de code-barre – pensez aux plats que nous mangeons dans les restaurants, par exemple. Dans ce cas, nous aurons besoin d’une autre approche pour saisir la valeur nutritive des aliments, par exemple l’estimer à partir d’une image. L’équipe d’openfood.ch travaille dur sur ce problème et ouvrira bientôt une deuxième API basée non pas sur les codes-barres, mais sur les images (une API de reconnaissance des images). Soyez assuré qu’elle sera publique, elle aussi !

 

Portrait

Marcel Salathé est un épidémiologiste digital qui travaille à l’interface entre biologie des populations, sciences informatiques et sciences sociales. Il a obtenu son doctorat à l’EPF de Zurich et passé deux ans à Stanford en tant que postdoc, avant de rejoindre en 2010 la faculté de Penn State au Center for Infectious Disease Dynamics. En 2014, il a été visiting assistant professor à Stanford pendant six mois. En été 2015, Marcel est devenu Professeur associé à l’EPFL, où il dirige le Digital Epidemiology Lab au nouveau Campus Biotech. En 2016, il a également été nommé Directeur académique de l’EPFL Extension School, dont la mission est de prodiguer un  enseignement en ligne de haute qualité dans le domaine de la technologie numérique.

Il a publié de nombreux articles dans les domaines de la biologie, de la médecine et de l’informatique, et écrit un livre intitulé «Nature, in Code». Marcel a dirigé le développement du MOOC «Epidemics – The Dynamics of Infectious Disease», un cours en ligne populaire à grande échelle, et vient de lancer un nouveau MOOC de l’EPFL: «Nature, in Code: Biology in JavaScript». Il est co-fondateur de PlantVillage, une plate-forme de partage de connaissances sur les maladies des plantes, et fondateur de openfood.ch, une API de données sur l’alimentation conçue pour promouvoir un écosystème d’applications autour des données sur l’alimentation et la nutrition. Il a aussi fondé CrowdAI, une plate-forme de challenges sur les données publiques dont le but est d’accélérer la recherche sur de vastes données dans de multiples domaines scientifiques. Il est également Deputy Editor de PLOS Computational Biology, et Editor à EPJ Data Science.

Marcel a passé quelques années dans l’industrie technologique comme développeur d’application web. Il a participé à la renommée Y Combinator  startup accelerator’s class de l’hiver 2014.

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