« Je voudrais manger… » : c’est par ces mots que l’application Borsch salue l’utilisateur. Ce dernier doit taper l’appellation de son envie du moment ou choisir entre plusieurs photos représentant un hamburger, un steak, des œufs au plat ou des sushis. Chaque photo est assortie du nom du restaurant et de la distance à parcourir pour l’atteindre.
L’application fonctionne depuis août à New York, Los Angeles, San Francisco, Austin, Houston, Chicago, Berlin et Moscou. L’équipe de Borsch constate que les préférences des habitants des grandes villes sont presque identiques. La pyramide alimentaire a pour sommet les hamburgers suivis des pizzas, après quoi les plats les plus populaires diffèrent en fonction du pays.
La nouvelle section Lieu du jour (Spot of the day) présente les cafés et les restaurants que l’application considère comme les meilleurs, tandis que le bloc En vogue aujourd’hui (Trending now) permet de trouver les lieux dans lesquels les utilisateurs sont en train de publier les photos de leurs plats. Fin septembre, Borsch avait déjà traité grâce à son réseau de neurones artificiels plus de 12 millions de photos.
« On voulait que les utilisateurs se posent la question : Pourquoi ? », raconte Achot Gabrelianov, fondateur de la startup. L’équipe a organisé une étude et il s’est avéré que le mot Borsch est associé à un plat de l’Europe orientale. Ce qui est le cas puisque le borchtch est une soupe à base de betterave traditionnelle pour la Russie et l’Ukraine. Les résultats de l’étude ont pleinement satisfait les fondateurs : l’appellation sonnait de manière exotique et se retenait facilement.
Les photos de plats de différents établissements sont prises par les utilisateurs, après quoi l’application définit automatiquement les plats les plus populaires grâce à un réseau de neurones et empêche l’éventuelle publication de photos ne représentant pas de la nourriture.« J’ai trouvé un merveilleux restaurant de hamburgers. Je n’aurais jamais cru qu’on peut manger si bien dans cet établissement qui, à première vue, n’est qu’un simple troquet. Mais j’ai vu en photo les burgers servis et j’ai décidé d’y passer. Pas mal du tout », raconte l’informaticien Vitali.
Borsch ne réalise aucun classement des plats : ses auteurs estiment que les goûts de chacun sont très différents et qu’il ne faut faire aucun commentaire, se contenant de présenter la nourriture. La startup se penche actuellement sur la mise au point d’un assistant personnel qui communiquera avec les utilisateurs par images et vidéos.
« L’équipe de Borsch crée un produit très cool. C’est un service important pour le marché russe et occidental », affirme Nikolaï Dvydov, partenaire de la société d’investissement Gagarin Capital.
La technologie de reconnaissance du contenu a été élaborée par Achot Gabrelianov et son équipe pour un autre projet, la plateforme de partage de vidéos Babo. La startup aide les agences d’information à obtenir des contenus multimédias de la part des simples utilisateurs. Les applications sur la base de Babo fournissaient de nombreuses vidéos difficiles à traiter. Les ressources humaines et temporelles nécessaires risquaient d’être économiquement trop importantes pour les rédactions.
Les utilisateurs présents sur les lieux et ayant envoyé une photo ou vidéo ne décrivaient pas la situation. Ils pouvaient laisser un commentaire du genre : « Oh, oh ! Ça brûle ! ». La recherche en fonction du contenu n’est devenue possible que grâce au réseau de neurones.
Le plus facile était de tester la nouvelle technologie sur la nourriture et l’équipe a décidé de mettre au point un nouveau projet sur la base du réseau de neurones. C’est ainsi que Borsch est né. Quant à Babo, la plateforme ne possède pas encore son réseau de neurones, ce dernier n’en est qu’à l’étape du « rodage », a expliqué Achot Gabrelianov.
Borsch prévoit d’entrer prochainement sur le marché de l’alimentation saine. La dernière version de l’application permettra de calculer le nombre de calories pour 100 grammes de nourriture. En outre, les fondateurs de Borsch souhaitent aider les diabétiques à calculer l’indice glycémique d’un produit.
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