Méthodologie d'Affichage Nutritionnel | Lokalité | Paris
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Affichage environnemental

L’Impact par Milieu Environnemental

Lokalité a mis au point son propre label environnemental : L’Impact par Milieu Environnemental (IME): l’impact sur l’eau (combien d’eau a été utilisé), l’impact sur l’air  (combien de CO2 a été émis), l’impact sur le sol (quelle surface du sol a  été utilisé) et l’impact sur la biodiversité (très bon à très mauvais), par 100g de produit.

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Des algorithmes de machine learning sont utilisés pour la classification de ces indicateurs sur 5 niveaux d'impact : très bon, bon, moyen, mauvais, très mauvais. Nous les illustrons ensuite par un code couleur et un code de taille selon les recommandations de la CE.

 

L’éco-score est illustré par le cercle qui entoure un niveau d’impact dans l'échelle de couleur (cf figure).

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Une collaboration d’IA et d’expert

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Notre méthodologie d’affichage environnemental est basée sur l’Intelligence Artificielle et l'expertise de professionnel en Analyse de Cycle de Vie (AVC) et en affichage environnemental. Elle se réfère aux indicateurs d’impact issus de l’Analyse de Cycle de Vie, comme l’appauvrissement de la couche d’ozone, l’épuisement des ressources et l’écotoxicité, pour convenir un modèle dont les résultats sont simples à comprendre pour le consommateur : le label Lokalité. 

+800 produits non-transformés référencés

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De la truite ce soir ? 🤔

Notre base de données contient des produits frais comme les fruits et légumes, les viandes, les fromages et les épiceries. Nous restons vifs quant aux avancés mise-à-jour de nos références et des technologies utilisés afin de fournir une informations toujours plus représentatifs de l’impact réel des produits alimentaires.

Avec du maïs ? 😋

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Sources de données

Agribalyse

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Référence de l’impact des produits agricoles et alimentaires et construite selon l’Analyse du Cycle de Vie.

Libre accès

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D’autres sources de données en libre accès sont utilisés afin d’enrichir nos modèles prédictifs et l’information fournie.

key features
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