Étude des dynamiques de changement de comportement alimentaire vers des régimes de meilleure qualité - Approches interdisciplinaires de la notion d’acceptabilité d’une proposition de substitution entre aliments – SHIFT

La consommation excessive de sucre et de sel a des conséquences délétères sur la santé humaine. Les stratégies actuelles de recommandation nutritionnelle sont peu efficaces car peu acceptables par les individus. Le projet SHIFT combine physiologie de la nutrition, sciences du comportement alimentaire, sciences sociales et mathématiques appliquées pour révéler les déterminants de l’acceptabilité d’options alimentaires plus saines. SHIFT étudiera l’acceptabilité de deux types de substitutions alimentaires présentant un intérêt au regard de la réduction en sucres et en sel : (i) alternatives aux sodas lors d’un repas et (ii) aux desserts et fromages à teneur réduite en sel et/ou sucre. Des recherches seront conduites, à l’échelle populationnelle, micro-sociale et individuelle pour identifier les critères qui limitent ou favorisent l’acceptabilité des options proposées. Les résultats de ces travaux seront utilisés pour concevoir des moteurs de recommandation alimentaire dont l’efficacité sera étudiée en conditions écologiques. Les activités scientifiques menées dans SHIFT s’organiseront autour de 4 lots de travail (workpackages). Dans le premier lot, des méthodes d’Intelligence Artificielle (et notamment d’apprentissage automatique non supervisé) seront utilisées pour analyser les bases de données de consommation alimentaires à l’échelle d’une population, afin d’en extraire les critères qui favorisent ou limitent l’acceptabilité d’options alimentaires plus saines. Dans le second lot, des approches de sociologie et de psychologie expérimentale (notamment des observations de terrain des comportements de consommation en restauration collective) seront utilisées pour comprendre les effets du contexte micro-social sur l’acceptabilité d’aliments de bonne qualité nutritionnelle. Dans le troisième lot, le contexte social de la prise alimentaire sera étudié à l’aide des méthodes de neurosciences comportementales et de neurosciences computationnelles seront menées pour comprendre les processus neurologiques de prise de décision qui sous-tendent l’acceptabilité ou le rejet d’une proposition alimentaire. Des tâches cognitives de choix d’aliments seront réalisées dans un système d’imagerie fonctionnelle par résonance magnétique (IRMf) et les données seront utilisées pour établir des modèles neuro-computationnels de prise de décision. Enfin, un quatrième lot sera consacré à la conception et à la mise en œuvre d’un moteur de recommandations alimentaires (basé sur les résultats des lots 1, 2 et 3) ainsi qu'à l’évaluation de ce moteur en conditions écologiques de consommation alimentaire. L’impact que des recommandations produites par l’outil ont sur les comportements de consommation et sur la qualité de la diète (tout particulièrement sur la réduction des apports en sucre et en sel) seront mesurés. Les résultats de SHIFT permettront de concevoir des stratégies performantes, durables et novatrices pour l’amélioration de la qualité des régimes alimentaires, en proposant des systèmes de recommandations et de conseils alimentaires adaptés, personnalisés, tenant compte des contextes de consommation individuels. SHIFT regroupe 5 partenaires académiques : le laboratoire de Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (INRA-AgroParisTech, coordinateur du projet), l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (Sorbonne Université, CNRS-INSERM), le laboratoire de Mathématiques et Informatique Appliquées (INRA-AgroParisTech), l’unité Alimentation et Sciences Sociales (INRA), la « School of Psychology » de l’université de Birmingham et un partenaire industriel Danone Nutricia Research (Global Nutrition Department).