Une main tient un smartphone affichant une fiche produit Better Things, avec le pays d’origine et les indicateurs écologiques et sociaux du Better Score.

Better Things intègre l’IA de Mistral pour rendre l’origine des produits plus accessible

Deux photos pour mieux identifier un produit et faciliter la recherche de son origine : Better Things franchit une nouvelle étape avec une fonctionnalité développée avec Ibikko, à partir des technologies de Mistral. Derrière cette nouveauté, une conviction : la transparence doit devenir plus simple, jusque dans les rayons.

Au départ, un problème très concret

Une ampoule, un jouet, un article de bricolage… Trouver leur pays de fabrication reste parfois un petit travail d’enquête. Les informations sont dispersées, les étiquettes peu bavardes et les emballages pas toujours très clairs. Notre enquête sur le francolavage l’a largement illustré.

Mais avant même de chercher son origine, encore faut-il identifier correctement le produit. Quand le scan du code-barres ne donne rien ou que les bases disponibles sont incomplètes, il faut renseigner son nom, sa marque, sa catégorie…

Participer à la transparence, oui. Remplir un formulaire entre le rayon quincaillerie et les caisses, c’est déjà moins enthousiasmant.

C’est ce frein que nous avons voulu lever avec Cyril Djordjevic et l’équipe d’Ibikko, notre partenaire technique depuis le lancement de l’application.

Deux photos, moins de saisie

La nouvelle fonctionnalité complète le scan du code-barres. À partir de deux photos, la reconnaissance assistée par IA aide à renseigner la fiche du produit : nom, marque, catégorie et visuel.

L’objectif est de réduire la saisie manuelle, de faciliter la contribution et d’enrichir progressivement la base partagée.

L’IA aide à identifier le produit ; elle ne décide pas de son pays de fabrication. Celui-ci doit toujours s’appuyer sur des informations permettant de l’établir. Une distinction essentielle : une réponse plausible ne suffit pas à créer de la transparence.

Rappels utiles:
* c’est pour les produits non alimentaires (les règles de marquage d’origine ne sont pas les mêmes sur les produits alimentaires)
* nous n’inventons pas une information qui pour l’instant n’existe pas sur les emballages (étapes de transformation, origines des composants) – cela viendra peut-être avec le Digital Product Passport (DPP), mais pour l’instant, notre sujet, c’est déjà de récupérer les origines non préférentielles qui conditionnent le marquage (Made in XX, fabriqué en XX…). Le marquage reste (hélas) non obligatoire au sein de l’UE.

L’objectif: faciliter l’usage des utilisateurs, et documenter plus rapidement la base de données partagée qui associe des produits et des origines.
Pour cette base n’existe pas – il faut donc la construire, brique par brique, soit par saisie des utilisateurs, soit par déversement d’infos par les distributeurs ou marques.

Pratiquement,
Pour un produit qui ne serait pas encore en base après identification du code-barres (nous en avons déjà plus de 80.000)
1/ vous prenez une photo de la face du produit contenant le plus d’infos utiles à l’identification (nom, marque…)
2/ vous prenez une info de la zone arrière, généralement celle autour du code-barres.
3/ Vous lancez le module d’identification IA, il travaille (nous avons un temps moyen de 5 secondes – cela varie en fonction de la qualité de la photo, de la connexion réseau), puis il vous propose les éléments d’identification captés.
Après validation, ou correction, vous enregistrez et c’est dans la boîte, le produit est intégré dans notre base de données partagée et collaborative.

Si le module ne peut pas conclure sur l’origine effective du produit (soit par manque d’info lisible, ou de mentions pas assez concluantes vs les besoins d’un marquage d’origine), il sera indiqué « Origine produit non indiquée » – si c’est le cas, vous avez bien sûr la possibilité de remonter votre envie de plus de transparence sur l’origine de ce produit par notre fonction d’interpellation (le petit mégaphone rose sur la fiche produit) – c’est comme cela que l’on incitera les marques à indiquer plus souvent cette origine.

Pourquoi avoir choisi Mistral ?

L’origine compte dans nos achats. Elle compte aussi dans nos choix technologiques.

En nous appuyant sur Mistral, entreprise française de l’intelligence artificielle, nous avons choisi d’investir dans l’écosystème européen. Une manière de mettre nos convictions en pratique, tout en développant avec Ibikko une solution adaptée à notre besoin.

Derrière les deux photos, il y a eu des essais, des ajustements et des tests en conditions réelles. L’innovation se construit aussi avec un téléphone à la main, dans les rayons de Haute-Savoie.

Une étape vers davantage d’indépendance

Faciliter la contribution, c’est aussi renforcer notre capacité à construire une information partagée, sans dépendre uniquement des données que les marques et distributeurs acceptent de transmettre. C’est enfin préparer le projet à s’ouvrir, demain, à d’autres pays.

Cette évolution prolonge l’ambition de Better Things : rendre l’origine accessible, éclairer le contexte éco-social du pays de fabrication avec le Better Score et permettre à chacun d’interpeller les marques grâce au Mégaphone.

Nous avançons avec des moyens limités et beaucoup de conviction. Chaque produit documenté contribue à rendre les suivants plus faciles à connaître.

À vous de tester : ouvrez Better Things et contribuez à faire sortir l’origine des produits du flou.
Et pour une petite démo bien rythmée, c’est ici 🤩

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