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Track Unhealthy Chemicals Mobile App

Summary

  1. 01
    Périmètre MVP Ce qui est inclus dans le MVP vs le projet complet
    →
  2. 02
    Architecture des données Deux bases de données — Ingrédients & Toxicologie
    →
  3. 03
    Pipeline OCR Du scan produit à la notation, étape par étape
    →
  4. 04
    Stack technique Choix technologiques et architecture applicative
    →
  5. 05
    Planning — 7 semaines Jalons et livrables sur 35 jours
    →
  6. 06
    Profil freelance Emmanuel T. — Data Scientist & GenAI
    →

MVP vs Whole project

Je propose de commencer le projet en faisant un MVP afin de valider la preuve de concept, voici le scope :

Feature Whole project MVP
Scan Food composition & Score ✓ ✓
Scan Cosmetic composition & Score ✓
Platform iOS ✓
Platform Android ✓ ✓
Engagement Gamification ✓
Localization Translation ✓ ✓
Include in the MVP

Two Information source

Ingredient Database

Product & composition data
🌍
OpenFoodFacts
Open collaborative food product database — 3M+ products worldwide
✍️
User Input
Crowdsourced & manual entries — photos, barcodes, ingredient lists

Toxicology Database

7 official regulatory bodies
🇺🇸 United States
FDA
Food & Drug Administration
OEHHA
Office of Environmental Health Hazard Assessment
🇪🇺 European Union & 🇫🇷 France
EFSA
European Food Safety Authority
ANSES
Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation
🌐 International
WHO
World Health Organization
JECFA
Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives
IARC
International Agency for Research on Cancer

The idea is to take the data from Open Food Facts that contains the information of lot of products, including their code bar and their compositions and to match them with scientific studies and reports from regulatory bodies. Sasha will be responsible to compute a score according the scientific litterature.

Parcours Utilisateurs

For this MVP, I propose these simple view of the applications : (Authentification and settings not shown)



Accueil
Scanner
OUI
Produit
en database ?
NON
Ingredient label
Palm oil
Rapeseed oil
Wheat flour
Sugar
Salt
Corn starch
SAUVEGARDE
Sync Database
Fiche Produit
Additifs

La stack technique a été choisi afin de coûter le moins possible au début et d'être facilement scalable

Stack Technique

Flutter: auth --> auth REST read / write photos OCR request extracted text
Supabase
Auth · Push
Flutter
iOS · Android · Web
FastAPI
Python backend
Supabase
Postgres · ingredient DB
Cloudflare R2
Product photo storage
Cloud Vision
OCR · ingredient scan
Tableau Budgétaire du MVP — Estimation Mensuelle 2026 10 000 utilisateurs · 20 000 scans / mois
Service Rôle Pourquoi ce choix ? Coût Estimé
Render Hébergement FastAPI Fait tourner votre code Python 24h/24 sans coupure (Plan Starter). 7,00 $
Supabase Auth + Base de données Gère les connexions (Email, Google) et stocke vos données sur un Postgres managé — tout en un. 25,00 $
Google / AWS OCR (Extraction de texte) Analyse les images pour en extraire le texte avec une précision maximale. ~28,50 $(1k gratuits + 19k payants)
TOTAL L'infrastructure complète de votre application. ~60 $ / mois

MVP Milestones — 7 Weeks

35 days
Core Setup
Scoring Engine
Product Features
QA & Launch
Backend & Infra
Wk 1
Wk 2
Wk 3
Wk 4
Wk 5
Wk 6
Wk 7
Investment total 10 000 €
Équipe

Team Profile

Emmanuel T.
Emmanuel T.
Python · Data Scientist · GenAI Agent · Automation
💶 400 €/jour
★ ★ ★ ★ ★
 5.0  (38 avis sur malt)
📍 Paris, FR
🧑‍💻 7 ans d'expérience
Compétences clés
Data Science Python LLM AI Agents Deep Learning
Télécharger le CV Voir le profil sur Malt
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