Construction d’une base de données alimentaire tunisienne et d’une interface de conversation pilotée par l’Intelligence Artificielle pour évaluer la composition nutritionnelle des aliments

Dans l'optique de remédier au déficit d'accès aux informations nutritionnelles en Tunisie, notre étude propose la création d'une base de données alimentaire et d'un Chatbot intelligent, exploitant les avancées de l'intelligence artificielle. Matériel et méthodes : Les données ont été recueillies auprès de trois sources distinctes, puis normalisées pour former une base de données accessible via un fichier Access. Le développement du site web et du Chatbot a été réalisé à l'aide des langages de programmation Python et Shiny. Résultats : Cette étude a abouti à la création d'une base de données exhaustive, comprenant 3179 aliments et 64 constituants spécifiques à la cuisine tunisienne. L'accessibilité à cette base se fait via GitHub avec un fichier Access ou à travers un site web. L'interface du site propose deux fonctionnalités majeures : une recherche détaillée par aliment ou nutriment et un Chatbot alimenté par l'intelligence artificielle. Ces outils facilitent aux utilisateurs la recherche rapide d'informations nutritionnelles et l'interaction pour poser des questions sur les aliments et les nutriments. Conclusion : La mise en place de la Table de Composition des Aliments Tunisiens représente une avancée significative pour l'amélioration de la santé publique en Tunisie. Cependant, une recherche approfondie est nécessaire pour maximiser l'impact des technologies émergentes en santé dans ce contexte. With the aim of addressing the deficit in access to nutritional information in Tunisia, our study proposes the creation of a food database and an intelligent Chatbot, leveraging advances in artificial intelligence. Materials and methods: Data were collected from three distinct sources, then normalized to form an accessible database through an Access file. The development of the website and Chatbot was carried out using the programming languages Python and Shiny. Results: This study resulted in the creation of a comprehensive database, encompassing 3179 Tunisian foods and 64 specific constituents. Accessibility to this database is provided through GitHub with an Access file or via a website. The website interface offers two major functionalities: a detailed search by food or nutrient and a Chatbot powered by artificial intelligence. These tools facilitate users in quickly finding nutritional information and interacting to inquire about foods and nutrients. Conclusion: The establishment of the Tunisian Food Composition Table represents a significant advancement in improving public health in Tunisia. However, in this context, further research is needed to maximize the impact of emerging health technologies.