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[Initiative] Une empreinte carbone estimée plus finement par lecture des tickets de caisse alimentaires

OnlyOne, alternative engagée aux banques traditionnelles, continue d’améliorer la finesse de ses outils d’aide à la transition écologique en lien avec son budget et notamment, la granularité de son éco-coach.

L’éco-compte a développé une version bêta d’estimation carbone de ses achats alimentaires dans le détail du ticket de caisse qui sera finalisée en mars : une technologie encore inédite en France, basée sur le machine learning pour offrir une compréhension plus fine et raisonnée de sa consommation.


Une empreinte carbone estimée plus finement

Sur une simple prise en photo de son ticket de caisse et sous réserve d’une qualité recevable, le compte courant OnlyOne est désormais capable d’en calculer un macro-bilan carbone comme d’en faire une présentation micro : d’une synthèse d’un niveau de pollution global, le détail de chaque produit acheté sera rendu intelligible.

Inspiré des applications de scan des codes-barres attribuant une note à la composition des produits de consommation, l’algorithme se constitue de deux briques :

- L’extraction d’information, qui détecte les données (le nom du produit, son prix, la marque, son poids, le réseau de distributeur…)

- La classification de ses données en catégories de pollution, calculées sur la base de références carbones nationales d’Agribalyse et de l’Ademe (les différentes étapes du cycle de vie d’un produit alimentaire, comme sa production, son emballage, son acheminement…)

« Nous souhaitons offrir le choix d’une meilleure compréhension de l’impact de quelque chose d’aussi trivial que des courses. Une mesure précise et personnalisée de ses propres émissions carbones pourrait induire un mode de vie plus raisonnable et moins polluant : la technologie doit donner toutes les clefs possibles aux citoyens », commente Kamel Naït-Outaleb, co-fondateur et CEO d’OnlyOne.

Une version bêta à l’épreuve

Actuellement, la version bêta développée par le compte écologique figure un taux de réussite très haut et est testée auprès de quelques utilisateurs. Prochaine étape pour OnlyOne : rendre l’algorithme plus robuste et apprécier ses performances en confrontation à une grande quantité de scan de tickets, avant de le proposer à la totalité de ses utilisateurs en mars.

Afin de performer, à terme, aussi bien qu'une analyse humaine, OnlyOne travaille sur une compréhension plus fine de la subtilité du langage par l’algorithme : ainsi, l’achat d’un “samosa poulet” inscrit sur le ticket de caisse devra être compris comme celui d’un plat qui incorpore du poulet.

Benoît Ané, Data Scientist chez Onlyone, ajoute« Il existe des erreurs acceptables comme par exemple un article nommé "Spritz", qui peut être le gâteau traditionnel allemand ou la marque d'alcool Spritz. Il est difficile de savoir, en l'absence d'une info sur le poids ou le volume, dans quel cas on se situe. Notre algorithme prend en compte cette information si elle est présente pour départager, ainsi que le niveau de prix. »

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