Flavora est disponible sur L'App-Store.

Flavora

Comment nous équilibrons les recettes à l'aide de formules mathématiques complexes

Cover Image for Comment nous équilibrons les recettes à l'aide de formules mathématiques complexes
L'équipe Flavora
L'équipe Flavora
Dernière mise à jour le

Flavora : L’alchimie entre science et saveur

Chez Flavora, générer une recette ne se résume pas à assembler des ingrédients. C’est un processus rigoureux où mathématiques, nutrition et préférences individuelles s’entremêlent pour créer des plats savoureux et équilibrés. Voici les coulisses de notre méthode.


Étape 1 : Définir les cibles nutritionnelles

Tout commence par vos besoins personnels, calculés via la formule de Harris-Benedict (voir notre article précédent), puis ajustés selon vos objectifs (perte de poids, prise de muscle, etc.). Ces données déterminent vos apports quotidiens en :

  • Calories (ex : 2 000 kcal)
  • Macronutriments (protéines : 20-35%, glucides : 45-65%, lipides : 15-25%*)
  • Micronutriments (vitamines, minéraux).

*Selon les Acceptable Macronutrient Distribution Ranges (AMDR) de l’OMS.


Étape 2 : Modélisation mathématique des recettes

Pour équilibrer une recette, nous utilisons un modèle mathématique, une méthode éprouvée en recherche opérationnelle. L’objectif ? Trouver la combinaison d’ingrédients qui respecte vos cibles tout en maximisant la saveur.


Étape 3 : L’IA au service du goût

Un plat équilibré doit aussi être délicieux. Pour cela, notre IA analyse des milliers de combinaisons gustatives issues de bases de données comme FlavorDB (source), qui recense les interactions entre molécules aromatiques. Elle optimise :

  • La complémentarité des saveurs (ex : acidité du citon + douceur du miel).
  • La texture (croquant, onctueux).
  • Les préférences utilisateur (ex : aversion pour le céleri).

Étape 4 : Adaptation en temps réel

Vos feedbacks (notes, modifications de recettes) alimentent un algorithme de reinforcement learning. Plus vous utilisez Flavora, plus il affine ses propositions. Par exemple :

  • Si vous réduisez systématiquement le sel, l’IA diminue les quantités suggérées.
  • Si vous remplacez souvent le poulet par du tofu, elle priorisera les protéines végétales.

Exemple concret : Une salade équilibrée pour sportifs

Objectif : 600 kcal, 40 g de protéines, sans gluten.
Solution Flavora :

  • Vous ajoutez vos aliments
  • Base de quinoa (protéines complètes, sans gluten).
  • Ajout de poulet grillé (30 g de protéines).
  • Ajustement des avocats (lipides sains) et tomates (fibres).
  • Vinaigrette à l’huile d’olive et citron (équilibre acidité/onctuosité).
  • La recette est automatique ré-équilibrée

Résultat : Un plat qui coche toutes les cases nutritionnelles et gustatives.


Pourquoi cette approche fonctionne ?

  • Rigueur scientifique : Des modèles validés par la recherche (ex : optimisation linéaire utilisée par l’OMS pour les programmes alimentaires).
  • Flexibilité : Adaptation à 50+ contraintes (budget, temps de cuisson, etc.).
  • Personnalisation profonde : Vos goûts et besoins évoluent, Flavora aussi.

Conclusion

Chez Flavora, nous transformons la nutrition en une équation savoureuse. Grâce à des algorithmes puissants et une IA intuitive, chaque recette est une solution sur mesure, où science et plaisir ne font qu’un. Prêt à révolutionner votre assiette ?


Sources :