“Machine learning” et gaspillage alimentaire : le projet Delta transféré à Google

En 2018, X-Lab, le laboratoire de recherche d’Alphabet, lançait le Projet Delta.

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.

Outre son coût, 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.

Si cette vérité est globale, elle l’est d’autant plus aux Etats-Unis où en moyenne 415kg de nourriture est jetée par an et par habitant (contre 115kg en France).

Delta souhaite donc s’attaquer au problème et mettre efficacement en lien l’offre et la demande pour éviter le gaspillage en mettant en place un système alimentaire intelligent permettant d’identifier en temps réel 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. Ce prototype 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.

  • Un deuxième prototype se base lui 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 et ainsi alerter et proposer des recettes alternatives à partir des produits présents dans la cuisine.


Le prototype d’identification et de catégorisation de la nourriture jetée utilise le “machine learning” pour identifier automatiquement les différents types d’ingrédients jetés. Ici il distingue en différentes couleurs la laitue et le pomelo.

Ces deux axes de travail passent aujourd’hui sous l’égide de Google.  L’idée étant de “commencer à lutter contre le gaspillage et l’insécurité alimentaires à plus grande échelle“.

Pour aller plus loin sur le sujet : https://blog.x.company/a-new-home-for-project-delta-a39f8286b6d7

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