IFT-6000

Projet conjoint avec GLO-3002

Stage de maîtrise en informatique

https://www.ulaval.ca/etudes/cours/ift-6000-stage-en-milieu-professionnel

L'Université Laval contribue au développement de la plateforme Open Food Facts au Canada. La communauté OFF du Canada a pour objectif de développer des applications, tout en améliorant la couverture et la qualité des données nationales sur les produits alimentaires.

Voir les références suivantes pour un aperçu de Open Food Facts.

Avec plus de 90 000 produits alimentaires, la BD OFF Canada est très intéressante. Par contre, les données sur les produits sont souvent incomplètes et parfois inexactes. Plusieurs mécanismes ingénieux sont à l'oeuvre dans OFF pour détecter les erreurs et compléter les données. On veut toutefois faire plus pour améliorer la qualité des données canadiennes.

Le projet de stage s'appuie sur des travaux commencés au département d'informatique de l'Université Laval pour enrichir et améliorer les données OFF Canada, ce qui nous donnerait entre autres une meilleure base pour le développement d'applications locales.

Le projet implique la création d'une base de données locale. On partira des BD prototypes développées dans le cours de GLO-7035. Nous allons intégrer en une solution les bonnes idées de quelques équipes et pousser le projet plus loin.

Aperçu des fonctionnalités à développer:

Extraire des données de OFF et les charger dans une BD locale

Extraire des données du FDC et les charger dans une BD locale

Développer un comparateur de produits OFF vs FDC

Intégrer les données OFF et FDC

Préparer les données intégrées pour un rechargement dans OFF

Identifier les données bloquant le calcul de l'éco-score, du nutri-score et de la classification Nova

Rendre les produits conformes aux règles canadiennes d'étiquetage, incluant le nouveau symbole nutritionnel

Importer les aliments de base dans la BD locale

Importer des recettes de sources canadiennes dans la BD locale

Calculer un éco-score et un nutri-score par recettes

Poursuivre les travaux sur un moteur de recommandation de recettes

On utilisera MongoDB pour stocker et exploiter les données.

Le développement se fera en Java, Python ou avec toute autre technologie appropriée.

Jocelyne Levesque et Louis Bastarache dirigeront le projet.

Eloïse Prevot assurera le soutien et l'accompagnement technique.

Projet de 420 heures / 12 semaines

Le stage se déroulera au département des Sciences de la consommation.

On utilisera Slack comme outil de communication.