Les informaticiens utilisent l'exploration des textes des avis de consommateurs en ligne pour identifier les aliments qui présentent des risques pour la santé.
Selon le Centers for Disease Control (CDC), environ 48 millions de cas de maladies d'origine alimentaire sont contractés aux États-Unis chaque année, provoquant environ 128 000 hospitalisations et 3 000 décès. Dans certains cas, la source est bien connue, comme un lot de viande bovine hachée contaminé qui a infecté 209 personnes par E. coli en 2019. Mais 80% des cas d'intoxication alimentaire sont d'origine inconnue, ce qui rend impossible d'informer les consommateurs d'aliments dangereux.
David Goldberg, professeur en systèmes de management de l'information à l'Université d'État de San Diego, souhaite améliorer la traçabilité et la communication des produits alimentaires à risque. Dans une nouvelle étude publiée par la revue Risk Analysis, son équipe de recherche propose un nouveau système de surveillance de la sécurité des aliments (FSMS pour Food Safety Monitoring System) qui utilise les commentaires des consommateurs publiés sur des sites Internet pour identifier les produits associés aux maladies d'origine alimentaire.
Les chercheurs ont utilisé une technologie d'intelligence artificielle appelée text mining (en Français, fouille de textes ou l'extraction de connaissances) pour analyser les commentaires et les critiques de deux sites Internet : Amazon.com, le plus grand distributeur au monde en e-commerce et IWasPoisoned.com, un site où les consommateurs alertent les autres consommateurs sur les cas d'intoxication alimentaire. La base de données comprenait 11 190 avis sélectionnés au hasard sur Amazon avec des articles dans la rubrique «épicerie et aliments en conserve» achetés entre 2000 et 2018, ainsi que 8 596 avis sur des produits alimentaires publiés sur IWasPoisoned.com. Ces deux ensembles de données ont permis aux chercheurs de tester les outils d'exploration de texte avant d'analyser 4,4 millions d'avis supplémentaires sur Amazon.
Les ordinateurs ont été programmés pour reconnaître les mots associés aux maladies d'origine alimentaire tels que «malade», «vomissement», «diarrhée», «fièvre» et «nausée». Cela a abouti à une liste de produits signalés comprenant des marques spécifiques de barres protéinées, de tisanes et de protéines en poudre. Deux des produits signalés par les ordinateurs avaient déjà été rappelés.
Une étape finale importante du système de surveillance a été un examen manuel par un groupe de 21 experts en sécurité des aliments. Leur travail consistait à vérifier le niveau de risque d'un produit et à proposer une stratégie de correction pour le fabricant. Par exemple, dans le cas d'une réaction allergique, les experts recommandent d'enquêter sur des ingrédients alternatifs ou de réviser le conditionnement du produit pour inclure un avertissement au consommateur.
Dans ses travaux futurs, Goldberg espère créer un moyen d'alerter les consommateurs sur les risques liés aux produits alimentaires lorsqu'ils font des achats en ligne. Les critiques d'Amazon peuvent attribuer des étoiles aux produits et publier des commentaires, mais il est difficile et chronophage de trier ces critiques à la recherche de risques pour la santé. «S'il y avait un panneau qui apparaissait sur leur écran, cela les rendrait plus informés en tant que consommateurs et leur permettrait de prendre une décision d'achat qui pourrait finalement les rendre plus en sécurité», dit Goldberg.
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