YumLens — défi de cuisine par photo d’ingrédients (IA)

Concevoir de bout en bout un produit complet combinant IA et données ouvertes : une API REST, un site web et une application mobile partageant la même base.

Le principe : l’utilisateur photographie ses ingrédients, une IA de vision les identifie, il corrige la liste, puis il lance le défi. L’application doit soit trouver une recette existante, soit reconnaître qu’elle n’en connaît pas, auquel cas le joueur marque des points.

Contraintes que je me suis fixées :

• un temps de réponse court (objectif environ 8 s), avec une attente mise en scène côté interface ;
• un coût IA par recette maîtrisé, pour rendre le modèle économique viable ;
• un score de transparence alimentaire calculé à partir de données vérifiables, pas d’une boîte noire.

• Parcours en trois étapes : photo → correction de la liste d’ingrédients → défi.
• Sur mobile, le navigateur propose directement l’appareil photo ; sur ordinateur, on choisit un fichier (JPEG, PNG, WebP, 8 Mo max). La photo n’est pas conservée.
• Ingrédients illustrés par des émojis, pour une lecture immédiate.
• Recherche de recettes par nom ou par ingrédient, avec mode plats et cocktails, et filtres (moins de 30 min, sans alcool, servi froid, épicé…).
• Site bilingue français / anglais, avec une architecture i18n prête pour d’autres langues.
• Connexion avec Google (OAuth) ou par adresse e-mail.

• Moteur de défi : reconnaissance des ingrédients par IA (modèle hébergé sur OVHcloud AI Endpoints), puis recherche ou génération de recette, avec plusieurs variantes possibles pour les mêmes ingrédients.
• Score de naturalité maison, volontairement distinct du Nutri-Score, sur cinq critères pondérés :
  • groupe NOVA : 35 % ;
  • additifs : 25 % ;
  • labels bio / AB / HVE : 20 % ;
  • part d’ingrédients bruts : 15 % ;
  • origine : 5 %.
  Les données viennent d’Open Food Facts (licence ODbL). La méthode est publiée en entier et le taux de couverture est affiché quand un ingrédient n’est pas documenté.
• Volet communautaire : notes, commentaires, partage de son propre plat en photo (stockée sur OVH Object Storage), et règles de communauté avec signalement d’abus.
• Conformité : CGU, mentions légales, gestion des cookies, page de suppression de compte.

• Stack : Symfony + Twig, API REST, MySQL, IA via OVHcloud AI Endpoints, stockage objet S3 (OVH), Google Tag Manager.
• Hébergement : déploiement sur VPS OVH (Ubuntu).
• En cours : application mobile Expo / React Native branchée sur la même API, interface d’administration pour corriger les données ingrédients (familles, NOVA), puis monétisation par publicité.