yuka

EcoScope ♻️ — Yuka-like pour l'impact environnemental

Objectif

Entrer un code-barres ou un nom, récupérer les ingrédients (Open Food Facts), mapper vers des familles (beef, dairy, wheat...), estimer kgCO₂e au pack (si poids connu) ou pour 100 g, et lister les hotspots + tags zero-shot (huile de palme, bœuf, etc.).

Déploiement (Hugging Face Spaces)

1. Créer un Space (SDK Gradio, Hardware CPU, public).
2. Uploader ce dépôt (ou connecter à Git).
3. Build → l'app démarre.

Dossiers/fichiers

• app.py : interface Gradio.
• utils/ : appels Open Food Facts, matching, calcul, zero-shot.
• data/fe_owid.csv : facteurs d'émission alimentaires (kgCO₂e/kg) simplifiés.
• data/mapping_ingredients.csv : mapping ingrédient → famille.
• requirements.txt : dépendances.

Sources à citer

• Open Food Facts (API produits & ingrédients).
• Our World in Data / Poore & Nemecek (2018) pour les facteurs d'émission agrégés (simplifiés ici).
• Modèle zero-shot: MoritzLaurer/deberta-v3-xsmall-mnli (HF Hub).

Limites

• Heuristique pour les parts d'ingrédients (quand % inconnus).
• Mapping simplifié (à enrichir avec vos propres cas).
• N'inclut pas emballage/transport détaillés.
• Résultats à considérer comme ordres de grandeur pédagogiques.

Utilisation

• Entrer un code-barres (ex. 3017620422003) ou un nom (ex. Nutella) puis cliquer Analyser ♻️.
• Lire l'estimation, la table des contributions, et les tags zero-shot.