Ce matin, j’ai voulu verifier si les resultats nutritionnels obtenus depuis 2017 pouvaient me permettre d’apprendre sur l’alimentation.
Je me demandais quel etait le rapport entre poids des aliments et poids des nutriments qu’ils contiennent. En premier lieu, j’ai fait une premiere verification sur une periode seulement. J’ai pu etablir que pour cette periode, le poids de l’aliment etait nettement superieur aux poids combines des nutriments. On sait bien par exemple que les vegetaux sont composes d’environ 80-90% d’eau. Alors j’ai decide d’etablir le rapport entre poids des aliments et poids des nutriments pour la periode 2017 a aujourd’hui:
Resultats (en milligrammes):
Poids total des aliments achetes: 3548568000 mg
Poids total des nutriments
contenus dans les produits achetes: 1604617173mg
Poids des nutriments/Poids des aliments: 45%
Nombre de jours: 2875
Nombre de transactions alimentaires: 5034 produits
Il semblerait que l’hypothese que l’eau puisse etre un element
important de l’alimentation.
J’ai pose la question suivante a Gemini Google
Quelle est la proportion du poids des nutriments par rapport au poids des aliments?
La proportion du poids des nutriments par rapport au poids total des aliments varie énormément selon le type d’aliment. Il n’y a pas de pourcentage fixe, car les aliments sont composés majoritairement d’eau, et les nutriments (macronutriments comme les protéines, glucides et lipides, et micronutriments comme les vitamines et minéraux) représentent une fraction de ce poids total.
Voici quelques points clés pour comprendre cette proportion :
- Macronutriments vs. Micronutriments:
- Les macronutriments (protéines, glucides, lipides) sont mesurés en grammes (g) et représentent la majeure partie du poids sec d’un aliment (c’est-à-dire sans l’eau). Par exemple, 1 gramme de protéines ou de glucides apporte 4 calories, tandis que 1 gramme de lipides apporte 9 calories.
- Les micronutriments (vitamines et minéraux) sont mesurés en milligrammes (mg) ou en microgrammes (mcg), des quantités beaucoup plus faibles que les grammes. Ils contribuent donc de manière infime au poids total de l’aliment, mais sont essentiels pour la santé.
- Teneur en eau des aliments:
- De nombreux aliments, en particulier les fruits et légumes, sont composés à plus de 80-90% d’eau. Cela signifie que le poids des nutriments est concentré dans les 10-20% restants de matière sèche.
- Même dans les aliments plus “secs” comme les céréales ou les légumineuses, l’eau représente une part significative du poids avant cuisson.
- Densité nutritionnelle:
- On parle de densité nutritionnelle pour décrire la quantité de nutriments par rapport au nombre de calories d’un aliment. Les aliments “densément nutritifs” sont ceux qui fournissent beaucoup de vitamines, de minéraux, de fibres et de protéines pour un nombre relativement faible de calories.
- Par exemple, une portion de légumes verts à feuilles aura une faible proportion de nutriments par rapport à son poids total (car principalement de l’eau), mais une très haute densité nutritionnelle (beaucoup de vitamines et minéraux pour très peu de calories). À l’inverse, une barre chocolatée peut avoir une plus grande proportion de glucides et de lipides par rapport à son poids, mais une faible densité nutritionnelle car elle apporte beaucoup de calories pour peu de vitamines ou minéraux essentiels.
En résumé, il est plus pertinent de considérer la densité nutritionnelle d’un aliment (sa richesse en nutriments par rapport à ses calories) plutôt que la simple proportion du poids des nutriments par rapport à son poids total, qui serait fortement influencée par la teneur en eau.
Pourriez-vous me donner un exemple d’aliment qui vous intéresse spécifiquement afin que je puisse vous donner une idée plus précise de sa composition?
Commentaire: Il semblerait que mon hypothese tienne le coup.
Poursuivons la discussion avec Google Gemin…
Qu’est-ce que la densite nutrititionnelle?
La densité nutritionnelle est un concept fondamental en nutrition humaine qui mesure la quantité de nutriments essentiels (vitamines, minéraux, protéines, fibres, etc.) qu’un aliment fournit par rapport à son contenu énergétique (calories). En d’autres termes, elle indique la richesse d’un aliment en micronutriments par rapport à l’énergie qu’il apporte. Comprendre la densité nutritionnelle
Pour mieux comprendre, imaginez deux aliments :
Un aliment à haute densité nutritionnelle fournit une grande quantité de vitamines, minéraux et autres nutriments importants pour peu de calories. C'est le cas des fruits, des légumes, des légumineuses, des céréales complètes, des poissons gras, des œufs et des abats. On parle de "calories pleines" car elles sont accompagnées d'un grand intérêt nutritionnel.
Un aliment à faible densité nutritionnelle (souvent appelé "calories vides") apporte beaucoup de calories mais très peu de nutriments essentiels. C'est le cas des sodas, des bonbons, des viennoiseries, des chips et des produits très transformés riches en sucres ajoutés, en graisses saturées et en sel.Pourquoi est-ce important ?
Prioriser les aliments à haute densité nutritionnelle est crucial pour une alimentation équilibrée et une bonne santé. Cela permet de :
Couvrir les besoins nutritionnels de l'organisme sans apporter un excès de calories.
Prévenir les carences en vitamines et minéraux.
Favoriser la satiété, car les aliments riches en fibres et en protéines ont tendance à mieux rassasier.
Maintenir un poids santé, car on consomme moins de calories pour un même volume d'aliments riches en nutriments.En pratique
Pour augmenter la densité nutritionnelle de votre alimentation, privilégiez :
Une grande variété de fruits et légumes colorés.
Les légumineuses (lentilles, pois chiches, haricots).
Les céréales complètes (riz brun, quinoa, avoine).
Les sources de protéines maigres (poisson, volaille, œufs, tofu).
Les fruits à coque et graines.En intégrant ces aliments à vos repas quotidiens, vous maximisez l’apport en nutriments essentiels tout en contrôlant votre apport calorique.
Avez-vous des questions sur des aliments spécifiques ou des exemples concrets pour mieux comprendre ce concept ?
Qu’est-ce que cela nous apprend si on se refere a nos donnees?
Densite nutritionnelle de mon alimentation
Quantite de nutriments dans mon alimentation(mg)
Quantite d’energie(calories) dans mon alimentation kCal
1608548008/7474781= 215,1966737219
Selon Sante Canada le nombre de calories /jour recommande pour mon age serait autour de 2383 calories par jour et ici, je consomme legerement plus de calories que recommande,…i.e. j’excede 2383 cal/jour de 8%.
Autre mesure: Quantite de nutriments recommandes VS Quantite de nutriments achetes
Donnees par jour en milligrammes
lipides 75000 gr
satures 20000 gr
cholesterol 300 mg
sodium 2300 mg
glucides 300000 gr
fibres 28000 gr
sucre 100000 gr
vit c 90 mg
calcium 1300 mg
fer 18 mg
phosphore 1200 mg
potassium 3400 mg
Si on voulait obtenir exactement les resultats identiques au Valeur quotidienne recommandee(Standards de Sante Canada) pour les nutriments(version 2026), il faudrait consommer 531608mg de nutriments par jour et pour la periode indiquee ici, cela serait egal a 1528373000 mg pour cette periode de 2875 jours.
Consommations reelles nutriments (total): 1608548008 mg
Standard pour cette periode: 1528373000 mg
Ma consommation totale de nutriments excedent de 0,0524577495 % le Standard… sur quasi 8 ans…
Tableau
Evolution du rapport nutriments achetes VS Normes Canadiennes
selon le nombre de mois consideres
Nbre de mois Nbre de jours Nutriments Reels ______ Normes ___ ___Ecart%
__95______________2875__________1608548008 mg______1528516750 mg +5.5236%
__83______________2511__________1393645904 mg______1334993238 mg +4.3934%
__71______________2146__________1161781922 mg______1140938068 mg +1.8269%
__59______________1780___________932153105 mg_______946351240 mg -1.5003%
__47______________1415___________727962183 mg_______752296070 mg -3.2346%
__35______________1050___________562896885 mg_______558240900 mg +0.8340%
__23_______________685____________370538036 mg_______364185730 mg +1.7442%
Graphique de l’evolution
Mes indices de bien-etre donnent une meilleure precision car il tient compte des proportions reelles de chaque nutriments.
C’est probablement un des facteurs qui fait que mon Indice de masse corporelle est stable et dans la categorie ‘moindre risque’.
Voici les resultats compares des Nutriments achetes VS Standards sur une base mensuelle (95 periodes), et suivra le graphique portant sur les variations de l’ecart entre Nutriments achetes et Standards en %(des Standards). On ne se trompe pas beaucoup si on conclut que la variation se situe entre + ou – 5% du Standard. (Dans le premier graphique ci-dessous, la courbe bleue represente les nutriments achetes, la courbe verte represente la moyenne mensuelle des nutriments achetes et la ligne en rouge represente les Normes mensuelles [qui varient un peu a cause du nombre de jours que peut contenir un mois donne]).
Si on calcule les donnees de la distribution des pourcentages, on obtient une distribution probabiliste avec une moyenne de 0 et une variance de 0.1. Incidemment dans l’espace de moyenne de 0 et de 3 fois l’ecart-type(.9748) on doit retrouver 95% des donnees. On semble etre en presence d’une distribution de probabilites de type Loi Normale mais tres concentree. Considerant qu’il est difficile d’obtenir ces donnees, cela prend beaucoup de temps, 95 mois… je peux considerer que cette distribution “Normale” suit les lois de la statistique, meme si le nombre de donnees est restreint.
Maintenant que nous avons une approche efficace de mesurer la contribution nutritionnelle d’une liste d’achats aleatoires, je peux entreprendre une reflexion sur leur production. Le but ultime c’est d’etre le plus pres du standard mensuel en terme de qte de nutriments. Ainsi les listes mensuelles d’achats contiendront la quantite de nutriments (milligrammes) recommandee ou presque.
Par la suite, il faudra se pencher sur comment doivent etre redistribuees ces nutriments entre ceux pour lesquelles des VQ existent.
Je sais que cela va m’imposer une revision des algorithmes de production des listes d’achats aleatoires… mais je pense que cela vaut le coup. En cours…
La nouvelle methode
La nouvelle methode de generer nos listes d’achats aleatoires apres de tres nombreux ajustements, a fonctionne d’une maniere acceptable. Les listes d’achats anticipes aleatoires devaient recontrer les criteres suivants:
1-Les cumulatifs des nutriments des produits d’une liste devaient etre egaux aux Standards (ramenes sur une base mensuelle). Pas exactement, mais tres proche. Ici, il faut tenir compte de la maniere dont les produits sont vendus sur le marche. Si le critere avait ete d’accepter seulement les produits dont le cumulatif n’excede pas les standards, dans la pratique, les cumulatifs des nutriments des listes seraient inferieurs aux Standards. Or j’ai decide d’etablir que le Standard pris en compte serait egal a 101% du Standard de Sante Canada… ce qui nous laisse une petite marge qui quelques fois depassera le standard, mais que dans la majorite des cas serait un peu inferieur.
2-Le critere de precision: Ici le critere de precision c’est le calcul de l’IBE de chacune des listes mensuelles. Aujourd’hui, j’ai tente la production des listes avec une precision de 75%.
Resultat: J’ai obtenu 10 listes comportant au total 592 produits (environ 59 produits par liste). Les IBE de ces dix listes varient entre 75% et 76%.
10,000 listes furent rejetees(critere de precision).
Plus de 105,000 nombre aleatoires furent generes(le numero de produit).
Il faut preciser ici que les listes aleatoires ne prennent pas en compte les donnees nutritionnelles actuelles. C’est un peu comme si les listes aleatoires etaient les premieres listes avec aucune donnee anterieure.
Quand je veux tenir compte des donnees actuelles, le programme qui permet de choisir des listes d’achat pour chacune des 12 prochaines periodes on peut choisir ces listes d’achats aleatoires pour evaluer l’impact de ces listes sur notre situation possible… en esperant que ces listes amelioreront les resultats apres 5, 10, 12 periodes.
J’ai fait l’exercice avec un indice IBE actuel (23 dernieres periodes) de 70%. Par la suite j’ai choisi les 10 listes aleatoires comme futures listes d’achats et le IBE etait descendu a 63%. Cependant, si je n’avais tenu compte des 5 premieres listes d’achats aleatoires, l’IBE aurait ete de 72%.
Ici, la variable importante c’est le nombre de listes aleatoires generees qui nous permettra de choisir les listes aleatoires qui permettraient de faire augmenter l’IBE a la fin de toutes les periodes. Et ici, ca prend du temps… beaucoup de temps.
Au prochain essai, je prendrai aussi compte du temps requis.
Humour: J’ai lu dans les medias que le Canada avait demande a ses fonctionnaires d’evaluer si l’IA de DeepSeek serait compatible avec les valeurs canadiennes. La quantite innombrable d’IA qui s’inspiront du modele de DeepSeek en ‘open source’ ca va rendre difficile une evaluation objective.
Cela etant, au Quebec, a tout le moins, ce n’est pas dans les habitudes de la societe de vouloir avoir une saine alimentation et de vouloir ameliorer la situation… faut vivre avec nos calamites.
Le prochain essai c’etait aujourd’hui.
Comme mentionne precedemment, j’ai procede a la production de 100 listes d’achats aleatoires qui doivent satisfaire essentiellement 2 criteres:
1-Le poids des nutriments de la liste doit etre <= a 101% du poids des nutriments selon Sante Canada.
2-L’indicateur IBE de la liste doit avoir une valeur de 75%.
C’est une procedure tres longue et exige que vous consacrez un ordinateur a cette seule tache et pour de tres nombreuses heures.
Cependant, l’avantage d’avoir 3 ordis sur lesquels je pouvais lancer Black Box Logiciels DMSB cela m’a permis d’accelerer la production des listes.
Resultats: 100 listes d’achats aleatoires satisfaisant aux criteres ci-avant mentionnes.
Temps Total requis: 397min 30 soit environ 133 minute/ordinateur
Nombre de listes valides: 100(environ 1 liste sur 1000 est valide)
Nombre de listes rejetees: 81016
Nombre aleatoires generees: 4356388
Nombre de produits: 1323
Les listes contiennent 5842 produits (faisant partie des 1323 ci-haut)
Apres fusion des listes dans une seule et meme table, j’ai effectue un tri alphanumerique sur la valeur de l’IBE de la liste. Il ressort que toutes les listes ont un IBE superieur a 75% et que 20 ont un score superieur ou egal a 77%. Deux d’entre elles atteignent un score de 79%.(C’est quand meme ce que l’on souhaitait etre aussi pres que possible de 80%.)
Ces 100 listes sont et seront toujours valables en soi. C’est a moi, a identifier quelles sont les meilleures listes qui me rapprocheront le plus de ces resultats.
Je ne peux terminer la redaction de cet article sans entrevoir l’utilite de ces listes. Voici la demarche.
Est-ce que ces listes d’achats aleatoires peuvent m’etre d’une quelconque utilite?
Actuellement, dans la plus courte periodicite, elle compte des donnees nutritionnelles cumulees de 23 periodes. Avec le programme Prospective nutritionnelle, je peux evaluer ce que pourrait etre la situation nutritionnelle dans les prochains 12 mois. J’ai donc decider d’evaluer ma situation nutritionnelle dans un an, en me basant sur mes listes d’achats aleatoires que je viens tout juste de sortir du four… Evidemment, par souci de qualite, j’ai choisi les 12 listes d’achats aleatoires qui avaient un IBE eleve… variant entre 77% et 79%.
Voici les resultats possibles, voire probables. Capture d’ecran.
Periode apres periode mes scores IBE semblent s’ameliorer regulierement.
Pour etre ‘mechant’ avec les economistes, maintenant que notre qualite alimentaire pour la prochaine annee est bien precisee, on peut allouer du temps periode par periode pour trouver sur le marche des alternatives moins couteuses pour des produits qui ont des profils nutritionnels equivalents.
Si on regardait ce qui se passe si l’on considere les donnees nutritionnelles des 59 dernieres periodes mensuelles(presque 5 ans), comme le revele la prochaine capture d’ecran, on remarquerait que l’IBE passe de 75% a 77%… une legere amelioration. Puis a partir de la periode 64, l’indice demeure inchangee.
06-06-2025
Revoici donc ce que ces listes d’achats aleatoires ajoutees aux donnees actuelles nous permettent d’evaluer a la fin des prochains 12 mois. C’est moi qui a choisi ses 12 listes d’achats aleatoires sur la base de leur IBE respectif.
Tableau des 12 meilleures listes aleatoires
Nous avons une autre option qui nous permet de selectionner les listes d’achats aleatoires sans tenir compte des donnees actuelles reelles mais par contre, cette nouvelle option detremine a chaque periode quelle est la meilleure liste d’achat aleatoire qui nous permet de cumuler periode par periode, les selections de la meilleure liste d’achat possible a cette periode(qui donne le plus grand IBE possible) parmi les 100 listes d’achats aleatoires.
Si on ne tenait compte uniquement des listes d’achats aleatoires, cette nouvelle option nous permettrait d’obtenir un score respectable de 83%. Cette situation serait une excellente solution pour une personne qui n’a aucune donnee historique cumulee. Il faut remarquer certaines choses: certaines listes aleatoires reviennent plusieurs fois(liste 95) qui a un score de 79%. Incidemment les 2 premieres listes d’achats aleatoires sont les 2 premieres listes que j’ai choisi pour les prospectives nutritionnelles. Pour les autres periodes, le choix se fait sur la base du meilleur IBE pour les prochaines listes sachant quelles sont les listes retenues auparavant.
Voici les IBE des listes retenues ci-haut:
Liste 29: IBE 79%
Liste 95: IBE 79% (a 4 reprises)
Liste 17: IBE 77%
Liste 71: IBE 76%
Liste 84: IBE 75%
Liste 93: IBE 77%
Liste 62: IBE 76%
Liste 94: IBE 75%
Liste 85: IBE 75%
5 des 12 listes ont un IBE inferieur a 77%. Cela s’explique par la maniere dont la masse totale des nutriments est repartie entre tous les nutriments. Dans la realite, a une periode donnee un IBE peut etre faible parce que la contribution du calcium est tres faible: 800 mg/jour. Dans la periode suivante, la contribution du calcium est de 1600 mg/jour… ce qui fait que cumulativement les resultats passent de sous-contribution et sur-contribution a une contribution moyenne cumulee a la periode suivante.
L’idee, ici, ce serait de generer plus de listes d’achats aleatoires avec un niveau de precision plus eleve… mais il y a un prix… ca prend plus de temps, et surtout des machines ultra-rapides… l’avantage c’est qu’une fois generee, elles le sont definitivement.
Evidemment, il faudrait aussi s’ajuster avec certaines donnees de sante comme les allergies, les problematiques alimentaires de certaines maladies ou pathologies, des besoins particuliers… etc…i.e. des listes personalisees…
Aujourd’hui j’ai revise mes approches pour le choix des listes en portant une attention particuliere au calcul des IBE.
Il y a 2 modes de calcul pour les listes d’achats aleatoire. Le Mode 2 tient compte des transactions nutritionnelles anterieures.
Le prochain tableau c’est la selection des 12 listes d’achats aleatoires en tenant compte des donnees historiques(consommation actuelle) et sans intervention de ma part(se basant uniquement sur la valeur des IBE recalculee pour chacune des listes).
Tableau 2
Le second tableau affiche d’abord le resultat actuel de l’IBE puis le resultat apres l’ajout manuel des listes d’achats aleatoires(ici j’ai choisi les memes listes d’achat que celles apparaissant dans le premier tableau. Ainsi j’ai pu constater que dans les 2 tableaux le resultat apres la 12e periode, etait le meme.
Dans le Mode 1, c’est un peu different. Le Mode 1 ne tient pas compte des donnees nutritionnelles passees. En utilisant ces memes 12 listes dans le programme Prospective nous obtenons une importante difference entre les resultats du mode 1 et ceux du programme Prospective… Ce n’est pas difficile a comprendre l’ecart. Dans le Mode 1, le calcul des 12 listes considerent qu’une liste est utilisee pour 30 jours, au total 360 jours pour les listes d’achats aleatoires. Avec le programme Prospective, aux 360 jours des 12 listes, il faut ajouter les 701 jours applicables aux donnees passees. Quand on calcule une moyenne par jour… doubler(presque) le nombre de jours cela diminue d’une maniere drastique les resultats des IBE.
Tableau 1
Tableau des 12 selections de listes aleatoires
Maintenant je suis satisfait de l’uniformite des methodes de calcul des nutriments et des indicateurs.
Si on regarde plus haut, sous le titre “Tableau des 12 meilleures listes aleatoires”, on remarquera qu’a la fin des 12 periodes, l’IBE resultant est 75%. Et, sous le “Tableau des 12 selections de listes aleatoires” l’IBE resultant est aussi 75%. Bien que certaines listes sont presentes dans les 2 tableaux, ce qu’il faut comprendre que si on n’a pas atteint 100%, en pratique, il est fort possible d’avoir un nombre indetermine de combinaisons de listes aleatoires differentes mais ayant un IBE identique. Ceci est tout a fait conforme a la theorie de H. Simon sur la rationalite procedurale.
Dernieres stats:
Nombre de produits: 1329
Nombre de listes aleatoires mensuelles: 100
Nombre de produits par liste(moyenne): 58
Nombre de produits referes dans toutes les listes: 5842
Nombre de produits differents utilises dans les listes: 1259 0,95% (1329)
Nombre de produits utilises plus d une fois: 1031 0,78% (1329)
Une tres bonne utilisation de la diversite des produits.
Et, tout ca se termine par la creation d’une nouvelle version de l’installateur de Black Box Logiciels DMSB:
blackbox-logiciel-linux-2-2-rev2026.tar.gz
(sauvegarder en 6 copies. rev2026 signifie que les standards nutritionnels pris en compte sont ceux de Sante Canada qui entreront en vigueur en 2026)
J’ai voulu savoir quel etait le niveau de difficulte associe a la production des listes d’achats alimentaires. J’ai donc pose la question a GeminiL Voici le contenu de la discussion
https://g.co/gemini/share/3077b953f326
C’est la justification ULTIME des options nutritionnelles de Black Box Logiciels DMSB… Les ordres professionnels du Quebec devront rehausser leurs qualifications… Et, ce qui est interessant c’est que cela avait ete pris en compte par Herbert Simon dans ses travaux sur la rationalite humaine.
Un bref rappel:
Je me suis demande s’il etait possible d’evaluer le niveau de difficulte de la production de ces listes d’achats… J’ai demande a Gemini…
Voici la discussion:
https://g.co/gemini/share/3077b953f326
Apres avoir lu la reponse de Gemini, j’ai decide d’approfondir legerement la discussion, reponse qui demontre d’une maniere evidente a l’incapacite des agents a evaluer toutes les combinaisons de produits possibles, ce qui a pour effet de remettre en cause l’hypothese de la rationalite des agents,
Moi: La science economique a vu apparaitre de nombreuses theories explicatives du comportement des agents. La theorie du systeme des prix qui etabli une equation d’equilibre entre la demande et l’offre. Est-ce que cette theorie prend en compte l’hypothese de la rationalite des agents?
Gemini: Voir la discussion ci apres…
https://g.co/gemini/share/cf89bc3dbdff
Apres avoir pris connaissance de la reponse de Gemini vous pouvez vous interroger sur ce qui adviendra… en accedant au lien ci-bas!
https://g.co/gemini/share/5b53476c9a6f
Validation des listes d’achats aleatoires:
Il y a une question que je n’ai pas aborder encore et c’est a propos de ces listes d’achats aleatoires. C’est l’ordinateur qui choisit les numeros de produits a inclure dans les differentes listes d’achats. Pour ce faire, il utilise une fonction ‘Random’ (c’est vrai pour Lazarus Free Pascal). Cette fonction produit un nombre aleatoire basee sur une sequence de nombre quasi illimitee. Cette sequence debute avec une valeur initiale appelee ‘seed’. A partir de cette variable seed, il genere une sequence de nombre. Quand on a 2 nombres a trouver, si la variable seed est identique, la sequence de nombre sera identique. Cela aura un impact car, il pourrait fort bien arriver que des listes d’achats aleatoires soient identiques. Si dans 100 listes d’achats aleatoires, il y avait 30 ou 40 listes d’achats equivalentes, cela ne serait pas tres utile. Pour etre utile, les listes d’achats aleatoires doivent avoir des variables nutritionnelles differentes(non equivalentes).
Pourquoi exclure des listes equivalentes au lieu des listes ‘egales’? C’est a cause de la nature des ‘combinaisons de produits’. Notre programme cree des listes d’achats aleatoires a partir de sequence de nombres aleatoires. Deux listes d’achats pourraient contenir les memes produits, mais pas dans le meme ordre. Ex(Liste 1: produits 4, 8, 543, 1234… et la Liste 2: produits 543, 8, 1234 et 4. Ces deux listes ne sont pas identiques mais sur le plan nutritionnel, le total des nutriments dans les 2 listes sera le meme et donc equivalentes).
D’ou la necessite de verifier l’existence de listes d’achats aleatoires equivalentes. Presentement je suis en train de ‘valider’ le code source… me permettant d’identifier ces listes equivalentes, qui sont un peu comme les ‘doublons’ dans la structure des fichiers… cela n’empeche pas les programmes, mais cela affecte la performance… aux difficultes du choix des produits alimentaires, il faut eviter d’ajouter des difficultes supplementaires. Ce que je sais c’est que reconnaitre manuellement 2 listes d’achats aleatoires identiques sauf en ce qui concerne l’ordre d’apparition des produits prendra certainement du temps surtout si les listes comptent 50, 60 produits.
S’il y a quelque chose que j’ai appris avec mon dossier de recherche c’est bien les limites de la rationalite humaine. Cela etant, les ordinateurs, les logiciels aussi imposent des contraintes, et font face a des limites, limites qu’il faut reconnaitre et trouver des solutions. Les sequences de nombre aleatoires en sont une. Mais il y en a d’autres: la precision requise, le nombre de produits, la vitesse des ordinateurs, etc. Reference(l’existentialisme). Au final; cette ‘procedure’ en est d’une sur la qualite des resultats: des listes d’achats aleatoires non redondantes.
Comme le montre la capture d’ecran ci-apres, il ne semble pas y avoir de listes d’achats aleatoires redondantes dans les 100 listes aleatoires qui reposent sur le poids des nutriments plutot que sur lepoids des aliments. Je poursuis donc les tests.
Lorsque la verification de la qualite des 100 listes sera terminee, je compte accroitre le nombre de listes aleatoires dans le but d’avoir un nombre interessant de listes dont le IBE serait superieur ou egal a 80%(au minimum 12).
Ainsi, l’approche de Herbert Simon aura ete verifiee, tout en sachant que la theorie du systeme des prix n’a pas pu(ni ne pourra) 12 listes d’achats mensuels dont les IBE seraient >= a 80%.
Je pourrai conclure alors que la theorie economique du systeme des prix est inefficace pour assurer les consommateurs d’une saine alimentation, s’appuyant uniquement sur cette theorie comme l’a demontre les donnees canadiennes sur le surpoids et l’obesite. Au Canada, Sante Canada pourrait se voir attribuer cette mission en collaboration avec le CNRC.
A ce moment-ci, le rapport ‘validation.txt’ m’indique que toutes les listes sont differentes, meme si les IBE identiques pourraient le laisser croire. Voir la capture d’ecran ci-apres.
Legende:
QT1 et QT2 sont les nombres de produits des 2 listes que l’on compare.
NUT1 et NUT2 sont les quantites totales de nutriments des 2 listes que l’on compare.
Aucune des listes, evaluer 2 a 2 n’ont, a la fois, le meme IBE, le meme nombre de produits et la meme quantite totale de nutriments. Nous devons conclure que toutes les listes sont differentes.
Et, en prime, je n’ai pas perdu mon agilete intellectuelle indispensable aujourd’hui.
Il ne restait plus qu’a changer les versions du programme de validation sur les 5 autres OS, ce qui est fait. Et, comme vous devriez vous en attendre, j’ai decide de proceder a l’ajout de plusieurs autres listes d’achats aleatoires. Cette semaine., se terminant le 21-06-2025, je devrais avoir reussi a generer 100 autres listes aleatoires. En fait, j’ai profite de la fin de semaine pour accelerer la production de ces 100 nouvelles listes et ce matin, j’ai 200 listes d’achats aleatoires. Comme ce n’est pas difficile(c’est plutot lent) je vais en ajouter d’autres cette semaine.
Cela etant, j’assiste a un phenomene assez particulier. Si auparavant comme tous les consommateurs la difficulte des choix alimentaires reside dans la determination des produits, des aliments qui pourraient contribuer a obtenir une meilleure alimentation, maintenant, la problematique est transformee radicalement. Avec un nombre suffisant de listes aleatoires, la difficulte du processus decisionnel se transforme et passe du choix des produits alimentaires au choix des listes de produits aleatoires, listes qui devraient contribuer plus efficacement a notre alimentation.
Ainsi… le Miracle s’est finalement produit !!!
Est-ce que l’ajout de 100 listes d’achats aleatoires a change quelque chose?
Selon le mode 1 (sans tenir compte des donnees anterieures), les resultats des 12 meilleures listes sont interessants: l’IBE a la fin des 12 periodes est de 84%, alors qu’auparavant(Tableau 1 ci-avant) il etait de 83%.
Selon le mode 2 (avec les donnees historiques), les resultats de l’IBE pour 100 listes etaient de 74%(Tableau 2 ci-avant), il est passe a 76% avec 200 listes aleatoires.
Donc, le nombre de listes aleatoires semblent avoir un certain effet sur les resultats. Je tire les consequences de ce nouvel etat de la situation pour ajouter 100 autres listes aleatoires. J’ai comme une sorte d’intuition qui m’indique que probablement j’arriverai a un tel resultat qu’ajouter 100 listes de plus n’affectera pas les resultats a la fin de la derniere periode.
En debut d’apres-midi, j’avais genere au total 300 listes d’achats aleatoires. Voici les resultats:
En mode 1, sans donnees nutritionnelles, la meilleure combinaison nous fournit un IBE de 83%, inferieur de 1% a celui obtenu avec 200 !!!
En mode 2, avec les donnees nutritionnelles actuelles, les resultats sont positivement superieurs atteignant 78%, 2% de plus qu’avec seulement 200.
Je sens que j’approche de la limite… sans historique, avoir 200 ou 300 listes ne changent pas beaucoup. En mode 2, l’amelioration de 2% est interessante. Cependant les meilleures listes aleatoires ont un resultat de 79%.
Au point ou j’en suis, pour ameliorer les resultats dans les 2 modes, les solutions ne sont pas tres nombreuses: Ajouter des produits, et exiger un niveau de precision plus eleve. Actuellement il est de 75% et il faudrait passer a 80%. Le probleme c’est qu’a 80% cela prend trop de temps pour obtenir des resultats.
Enfin, j’ai reconstruit l’installateur blackbox-logiciel-linux-2-3-rev2026.tar.gz avec les dernieres corrections mineures et sauvegarder en 6 exemplaires.
Ce qu’il y a d’interessant ici, c’est que les options comptables et nutritionnelles s’appliquent a merveille a la comptabilite, aux calculs nutritionnels. L’alimentation, du point de vue du consommateur est assez complexe, mais pas tellement difficile a comprendre. Elle exige une somme incroyable de calculs, une quantite quasi infinie de combinaisons de produit que seul un ordinateur peut parvenir a resoudre les difficultes liees aux choix alimentaires. Cela aurait du vous sauter aux yeux… car je ne suis pas particulierement doue… pas d’une maniere si differente avec la moyenne de la population…
