Depuis quelque temps, j’ai entrepris de reflechir sur les options me permettant de generer des listes d’achats aleatoires qui auraient du sens sur le plan nutritionnel. D’autant plus que je dois aussi envisager de tenir compte des changements survenus dans les standards qui seront en vigueur en 2026.
Ce n’est pas une mince affaire. Ce genre de programme requiert des ressources de calcul importantes.
J’ai du apporter plusieurs changements dont la prise en compte des nouveaux standards, mais aussi de la prise en compte des donnees cumulees a date. Un autre element a prendre en consideration consiste aux differentes periodicites des donnees reelles car dependant de la periodicite retenue, le cumul des donnees anterieures ne sera pas le meme et les resultats qui seront valables pour une liste d’achat aleatoire imposera un mix de produit different pour un meme indice de bien etre recherche(appele niveau de precision).
Un vrai exercice de reflexion sachant que pour un ensemble de 1286 produits il y a des centaines de millions de combinaisons possibles. La seule limite etant la suivante: Une liste d’achat ne doit pas exceder le poids moyen des achats mensuels.
Aujourd’hui, j’ai procede a une mise a jour de tous les programmes impliques dans la production des listes d’achats aleatoires avec les standards nutritionnels de 2026.
Par la suite je suis passe en mode operationnel: Generer des listes d’achats aleatoires qui satisfont 2 criteres: poids de la liste d’achats aleatoire inferieur ou egal au poids moyen mensuel de tous mes achats reels. Le second critere etant la precision, en l’occurence l’Indice de bien-etre de la liste d’achat aleatoire.
Resultats: Pour obtenir 100 listes d’achats aleatoires rencontrant les criteres, le programme a genere 4639 listes dont 4539 ne rencontraient pas nos criteres. Seulement 2% des listes generees etaient acceptables. Pour ces 100 listes, Le nombre de produits par liste varie entre 19 et 43 produits par liste avec une moyenne de 32 produits.
Constat: Plus le niveau de precision est eleve, plus il y aura de listes rejetees et PLUS CELA PRENDRA DU TEMPS(d’ou l’idee que la puissance de calcul devient une variable technique importante pour une alimentation saine). Cela nous permettrait de repondre a la question suivante: Quelles sont les meilleures listes d’achats mensuelles possibles(*) compte tenu des informations que l’on a sur les produits disponibles? Et si on devait prendre en compte le prix des produits? C’est la question economique a laquelle le citoyen doit repondre!
(*)Les chroniqueurs parlent generalement du panier d’epicerie mensuel.
Aujourd’hui, j’ai decide d’ajouter 400 autres listes d’achats aleatoires pour un total de 500 listes. Pour obtenir ces 400 nouvelles listes cela a requis 1 heure et 45 minutes.
Le nombre de produits par liste (Nbre de liste: 500) varie entre 19 et 44 pour une moyenne de 31 produits par liste,
Au total, pour ces 500 listes Black Box Logiciels DMSB a inclus 409 (32%) produits differents sur 15731 produits au total proposes comme achat possible, choisis dans un ensemble 1288 produits. Il va sans dire ici, que ces 500 listes rencontrent le critere de inferieur au poids moyen observe dans mes achats mensuels et le critere de superieur ou egal au niveau de precision (IBE).
(Commentaire humoristique: Cela etant, c’est moins difficile de comprendre comment Black Box Logiciels DMSB etabli ses choix de produits que de comprendre comment un citoyen lambda procede dans la realite).
Exercice:
Apres avoir generer mes 500 listes d’achats aleatoires j’ai execute le programme Preparation & Calculs qui determine les 12 meilleures listes d’achats aleatoires (en mode 2, i.e. en tenant compte des 15 dernieres periodes d’achats.) Cela donne toutes les listes d’achats qui nous permettent d’avoir le meilleur IBE.
Ce n’etait pas assez pour me convaincre. J’ai transfere les 4 listes suivantes (486,
214, 472 et 269) dans mes listes d’achats habituelles. Puis j’ai fait etablir les resultats
que j’obtiendrais si je choississais les memes listes et dans le meme ordre dans le but
de savoir quel serait le IBE a la fin des 12 periodes.
Au final, les resultats, dans les 2 methodes de calcul (2 programmes differents) ne different que de 1%, ce qui est probablement du a l’arrondissement des resultats qui different..
Dans la 1ere situation, les listes d’achats sont crees a partir des listes d’achats aleatoires generes par le systeme. Par la suite, le programme selectionne les 12 meilleures listes, periode par periode jusqu’a un maximum de 12 periodes.
Dans la 2e situation, les listes d’achats anticipes sont construites par moi, en ajoutant, retirant des produits selon mes preferences en esperant qu’elles amelioreront mes resultats (IBE). Le programme Prospectives… calcule les resultats pour 1 a 12 periodes.
Ce que j’ai fait de particulier ici, c’est que j’ai transfere des listes d’achats aleatoires dans mes listes d’achats anticipees(elles ont toutes 2 le meme format).
A ce moment-ci, ce qui manque le plus pour obtenir des resultats plus eleves c’est la puissance de calcul car je pourrais accroitre le niveau de Precision.
En fin d’apres-midi, il ne restait qu’a verifier quels seraient les resultats de ces listes d’achats aleatoires si on ne tenait pas compte des donnees anterieures(ici on ne tiendra pas compte des donnees des 15 periodes passes).
Comme on peut le remarquer apres seulement 12 periodes, j’obtiens un IBE de 70%. Pas mal du tout. Personnellement, cela m’a pris plus de temps que ca pour obtenir un tel score(Periode 57: presque 5 ans).
Finalement, il ne restait plus qu’a creer l’installateur blackbox-logiciel-linux-2-1En fin d’apres-midi, il ne restait qu’a verifier quels seraient les resultats de ces listes d’achats aleatoires si on ne tenait pas compte des donnees anterieures(ici on ne tiendra pas compte des donnees des 15 periodes passes).
Comme on peut le remarquer apres seulement 12 periodes, j’obtiens un IBE de 70%. Pas mal du tout. Personnellement, cela m’a pris plus de temps que ca pour obtenir un tel score.
Finalement, il ne restait plus qu’a creer l’installateur blackbox-logiciel-linux-2-1-rev2026.tar.gz et le sauvegarder en 7 exemplaires. Et j’ai aussi mis a jour les programmes modifies dans tous mes OS linux Mint. La version …2-1-0-rev2026.tar.gz avait ete produite, il y a presqu’un an, en novembre 2023.
Cette derniere evaluation des listes d’achats aleatoires ne tenait pas compte des donnees accumulees a date. J’ai transfere ces listes aleatoires dans mes listes d’achats anticipees et j’ai fait recalculer les Prospectives nutritonnelles. voici les resultats (qui cette fois-ci tiennent compte des donnees historiques: periode 15). Nous obtenons des IBE variant de 71% a 72%, resultats assez proches des resultats des Prospective Nutritionnelle ci-avant avec des listes d’achats aleatoires qui tenaient compte des donnees historiques.
Ici, ce qui est interessant, c’est que le present exercice peut etre repris pour les prochaines periodes.
Calcul des resultats nutritionnels des periodes precedentes, reinitialiser la preparation des donnees aleatoires, generer 500 autres listes, preparer et calculer les resultats des listes aleatoires avec ou sans donnees historiques, transferer les listes d’achats aleatoires dans les listes d’achats anticipes, recalculer les resultat de ces listes d’achats anticipes et etablir les nouvelles donnees de la prospective…. en pratique, la situation devrait s’ameliorer graduellement.
Et bien evidemment il faut faire l’achat des produits de ces listes aussi proche que possible pour que l’exercice soit concluante, parce qu’il n’est pas dit que les produits suggeres seront disponibles, que vous ne souhaitez pas manger certains produits que vous n’aimez pas du tout… etc…
Envie de reflechir sur l’Art et l’Intelligence artificielle?
Dans ce cas la lecture de l’article suivant devrait stimuler votre reflexion.
“Hidden traces of humanity: what AI images reveal about our world”
“As generative AI advances, it is easy to see it as yet another area where machines are taking over – but humans remain at the centre of AI art, just in ways we might not expect”
par Rachel Ossip(*)/The Guardian The Long Read
Commentaire: Je comprends bien cet article, mais ce qui me fait reflechir c’est qu’une Image
generee a l’aide d’une ia Generative est une finalite en soi. Je m’explique. Un peintre qui
s’assied sur le bord de la Tamise avec tous ces peinceaux, huiles, cannevas… souhaitant peindre
les navires qui flottent sur l’eau. Comme artiste, il a la liberte de peindre une oeuvre sur cette thematique, oeuvre qui pourrait etre completement differente de celle qu’il voit de ses yeux, par exemple, la couleur de l’eau pourrait etre rouge ‘sang’…
Que cette idee lui soit suggeree par les navires qui evoluent, par une photo de la Tamise, ou par une IA, l’artiste restera toujours libre de presenter sa propre interpretation de la thematique abordee…
Ce qui importe a mes yeux, ce n’est pas tant l’idee, mais l’oeuvre produite en bout de piste… car celle, celui qui assistera a l’exposition de l’artiste, n’a que l’oeuvre devant lui et c’est cette oeuvre qui doit etre consideree comme oeuvre d’art.
Exemple (deja presente)
Si je n’avais pas affiche l’idee originale ci-avant, qu’est-ce que l’on aurait pu dire sur cette toile? Quelle idee de fou? Qu’est-ce qu’il veut dire avec cette oeuvre? C’est quoi sa maladie???
Une oeuvre inspiree par l’IA et d’autres sources(Netflix…Jessica Jones)
Ici, pour faire court, dans l’oeuvre celebre La Joconde, Mona Lisa est la fille d’un riche marchand… faisant partie de l’elite italienne de l’epoque…. Dans cette oeuvre, j’ai voulu presenter l’anti-these de Mona Lisa a travers le personnage Jessica Jones, journaliste paumee…. abusee, qui ne souriait jamais… plus proche de la situation des jeunes femmes d’aujourd’hui…
(*)Rachel Ossip is the deputy editor of Triple Canopy and a contributing editor at n+1
