Meat@appli : une application estime en temps réel la teneur en gras de la viande bovine

Le programme Meat@appli ⁽¹⁾ vient de s’achever. Il répond à deux objectifs. Le premier est de mettre au point une application smartphone pour estimer en temps réel la teneur en gras d’un morceau de viande bovine, à partir de sa photo, au stade de la carcasse ou d’un morceau tranché. Le second vise à disposer d’un outil facilement utilisable, peu coûteux et non destructif pour le produit.

« Jusqu’à présent aucun outil ne permettait de mesurer le gras de la viande en routine, de façon viable, non destructive et économe. Meat@appli est une application smartphone, basée sur l’analyse d’images, permettant de prédire la quantité de gras visible à la coupe d’une carcasse de gros bovins. C’est un projet collaboratif, conduit par l’Institut de l’élevage, l’Inrae et l’Institut Pascal. Ce Casdar est financé par le ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation », explique Jérôme Normand, chef de projet service qualité des carcasses et des viandes à l’Institut de l’élevage.

Mesure du persillé et du marbré

L’application est basée sur des analyses d’images, réalisées de façon entièrement automatique, par un réseau de neurones artificiels préalablement entraînés. D’une manière simplifiée, sur une photo prise par le smartphone, le réseau de neurones va reconnaître la côte et la noix d’entrecôte puis mesurer le pourcentage de gras intramusculaire (persillé) de la noix de côte et le pourcentage de gras total dans l’ensemble de la côte.

L’efficacité de la prédiction est dépendante de la qualité de la coupe de la carcasse et de celle de la prise de vue. Afin de définir les meilleures conditions pour cette prise de vue et vérifier la capacité des outils informatiques à distinguer le gras du muscle intramusculaire (persillé) et intermusculaire (marbré), un travail exploratoire a été effectué dans un laboratoire d’analyses d’images. Jusqu’à 29 conditions de prises d’images ont été réalisées pour définir la combinaison des conditions permettant d’obtenir une bonne prédiction, c’est-à-dire des corrélations supérieures à 0,85 pour le marbré et le persillé lorsque les résultats d’analyses d’images sont comparés aux méthodes de référence. Ainsi, pour une prise de vue optimale, la surface primaire du muscle doit être la plus plane possible et la coupe doit être propre. Un raclage de la surface de coupe avec un instrument approprié est indispensable. Il est donc conseillé de réaliser des prises de vues avec un smartphone haut de gamme, disposant d’un capteur photographique de bonne qualité. La prise de vue nécessite l’utilisation du flash et d’un filtre polarisant pour standardiser les conditions d’éclairage et limiter les reflets sur la surface de la viande. Ces conditions ont été appliquées à 164 carcasses de gros bovins pour lesquelles plus de 3 500 images ont été générées et ont servi à l’entraînement des réseaux de neurones.

L’application est au stade de la preuve de faisabilité mais d’ores et déjà, les performances sont satisfaisantes avec des corrélations de 0,7 à 0,8 avec les méthodes de référence. « Le développement de l’application doit se poursuivre pour l’adapter à une utilisation en routine dans le contexte industriel, notamment en termes de robustesse. »