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Catalogue des modules GFM

Ce catalogue documenté tous les Gap Filling Modules disponibles dans le moteur EOS. Chaque module comble des lacunes de données spécifiques dans les calculs d'incidence environnementale.

Versionnement des modules

Les numéros de version correspondent à la version EOS dans laquelle chaque module a été mis à jour pour la dernière fois. Par exemple, v0.5.328 signifie que le module a été modifié pour la dernière fois dans la version EOS v0.5.328.

Vue d'ensemble des modules

EOS comprend 28 modules organisés en catégories fonctionnelles :


🔗

Construction du graphe

Ces modules construisent et gèrent la structure du graphe de calcul.

add_client_nodes_gfm

v0.5.306Équipe centrale

Charge les noeuds enfants des recettes, sous-recettes et ingrédients dans le graphe de calcul.

S'execute surEnfant direct du noeud racine
IgnoreModeledActivityNode, ElementaryResourceEmissionNode
CréeNoeuds de flux enfants pour tous les ingrédients

merge_linked_nodes_gfm

v0.5.298Équipe centrale

Fusionne les noeuds de flux liés qui referencent le même produit en un seul noeud.

S'execute surFlowNodes avec parent LinkingActivityNode
Dépendancesadd_client_nodes_gfm
SortieNoeud de flux consolide

ingrédient_splitter_gfm

v0.5.313Équipe centrale

Divise la liste d'ingrédients d'un produit en noeuds séparés pour une évaluation individuelle. Particulierement utile pour les aliments transformés ou les plats dont la composition exacte n'est pas fournie.

S'execute surNoeuds avec listés d'ingrédients
CréeFlowNode séparé par ingrédient
PermetCalculs individuels par ingrédient

inventory_connector_gfm

v0.5.298Équipe centrale

Connecte les produits alimentaires aux données d'Inventaire du Cycle de Vie provenant de bases de données comme Agribalyse et ecoinvent. Utilise un cache agrege pour les noeuds système afin d'optimiser les performances.

S'execute surModeledActivityNode, FlowNode
Sources de donnéesAgribalyse, ecoinvent, Brightway
OptimiseUtilise le cache pour les grands inventaires

🏷️

Correspondance des produits

Ces modules font correspondre les noms de produits aux termes standardisés de la base de données.

match_product_name_gfm

v0.5.309Équipe centrale

Fait correspondre les noms de produits aux termes FoodEx2 de la base de données du glossaire contenant plus de 565 000 produits de consommation.

S'execute surFoodProductFlowNode
EntréeNom du produit brut
SortieTermes FoodEx2 correspondants
Base de données565 000+ produits

Exemple
Entrée : "trockene Karotten" (carottes séchées)
Sortie : Termes ("A1791", "J0116") = "CAROTTE" + "DÉSHYDRATÉ OU SECHE"

attach_food_tags_gfm

v0.5.328Équipe centrale

Attache des étiquettes de classification alimentaire aux produits en fonction des termes FoodEx2 correspondants.

S'execute surFoodProductFlowNode
Dépendancesmatch_product_name_gfm
SortieÉtiquettes de classification alimentaire

link_food_catégories_gfm

v0.5.328Équipe centrale

Lie les termes alimentaires correspondants aux classifications de catégories alimentaires.

S'execute surFoodProductFlowNode (pas les subdivisions)
Dépendancesmatch_product_name_gfm
SortieAttributions de catégories

link_term_to_activity_node_gfm

v0.5.298Équipe centrale

Lie les termes de produits aux processus d'activité ACV dans la base de données. Recherche dans le glossary_link les connexions entre les termes correspondants et les processus ACV.

S'execute surFoodProductFlowNode, PracticeFlowNode
Dépendancesmatch_product_name_gfm
SortieNoeud d'activité ACV connecte

🧪

Analyse des ingrédients

Ces modules analysent et estiment les quantités d'ingrédients.

ingrédient_amount_estimator_gfm

v0.5.306Équipe scientifique

Estime les quantités d'ingrédients lorsque seule une liste d'ingrédients est disponible sans quantités. Utilise l'optimisation convexe (CVXPY) pour faire correspondre la nutrition déclarée du produit avec les compositions des ingrédients.

S'execute surProduits avec listés d'ingrédients
MéthodeOptimisation convexe (CVXPY)
EntréeNutriments du produit, profils des ingrédients
SortiePourcentages d'ingrédients estimés

nutrient_subdivision_gfm

v0.5.328Équipe scientifique

Subdivise les ingrédients en variantes basées sur les nutriments pour une correspondance plus précise.

S'execute surFoodProductFlowNode sans sous-noeuds
ObjectifPermettre une estimation plus précise des ingrédients
SortieNoeuds de variantes de subdivision

Exemple
Entrée : "poudre de cacao"
Sortie : "poudre de cacao maigre" + "poudre de cacao grasse"

unit_weight_conversion_gfm

v0.5.328Équipe centrale

Convertit les quantités de produits en unités de poids standardisées. Gère les unités de poids, volume en poids, unités spécifiques aux aliments et articles comptes.

S'execute surNoeud racine, FoodProductFlowNode, FlowNode
ConvertitDiverses unités en grammes/kilogrammes
SortieQuantités de poids standardisées

🌍

Localisation et origine

Ces modules déterminent l'origine géographique et les données de localisation.

origin_gfm

v0.5.328Équipe scientifique

Determine l'origine géographique des produits alimentaires à l'aide des données commerciales de la FAO. Lorsque l'origine n'est pas fournie, utilisé les statistiques d'importation de la FAO pour estimer le pays source le plus probable.

S'execute surFoodProductFlowNode
Source de donnéesStatistiques commerciales de la FAO
MéthodesAnalyse du nom, valeurs par défaut de catégorie, modèles commerciaux
SortieCode pays, confiance, base de l'origine

Exemple
Entrée : { name: "Fromage suisse", category: "dairy.cheese" }
Sortie : { origin: "CH", originConfidence: 0.9, originBasis: "name_analysis" }

location_gfm

v0.5.331Équipe centrale

Gère les données de localisation géographique détaillées, y compris les coordonnées et les régions. S'intègre aux bases de données géographiques pour des informations de localisation standardisées.

S'execute surFoodProductFlowNode
Dépendancesorigin_gfm
SortieDétails de localisation, coordonnées, région

🚛

Transport

Ces modules calculent les incidences du transport.

transportation_décision_gfm

v0.5.328Équipe scientifique

Determine le mode de transport optimal (route, rail, mer, air) en fonction du cout, de la distance et des exigences du produit. Prend en compte la périssabilité du produit et l'infrastructure disponible.

S'execute surNoeuds avec attribut de transport
Dépendanceslocation_gfm, perishability_gfm
IgnoreNoeuds avec mode de transport déjà spécifié
SortieMode de transport viable le moins cher

transportation_mode_distance_gfm

v0.5.328Équipe scientifique

Calcule les distances de transport et les émissions spécifiques aux itinéraires à l'aide de l'API EcoTransit. Modélise les itinéraires de transport complets, y compris route-port, port-port et exigences de réfrigération.

S'execute surFlowNode depuis FoodProcessingActivityNode
Dépendancestransportation_décision_gfm
APIEcoTransit
SortieDistance, segments d'itinéraire, émissions

⚙️

Transformation et conservation

Ces modules modelisent la transformation alimentaire, les méthodes de production et les incidences du stockage.

greenhouse_gfm

v0.5.328L. Eymann

Estime les émissions de la culture sous serre chauffée. La production sous serre peut augmenter l'incidence climatique jusqu'à 10 fois par rapport aux équivalents cultives en plein champ en raison des besoins énergétiques de chauffage.

S'execute surModeledActivityNode avec parent legume
Couverture7 légumes, 28 pays européens
SortieÉmissions de chauffage, infrastructure, électricité

Comparaison d'incidence
Tomate de serre chauffée neerlandaise (fevrier) : 2,9 kg CO₂éq/kg
Tomate espagnole de plein champ (aout) : 0,2 kg CO₂éq/kg

processing_gfm

v0.5.331Équipe scientifique

Modélise les étapes de transformation alimentaire et leur incidence environnementale. Gère à la fois les modèles de transformation complexes (création de nouveaux Inventaires de Cycle de Vie) et les modèles de transformation simples (bases sur le poids).

S'execute surFoodProductFlowNode
Dépendancesmatch_product_name_gfm
SortieÉnergie de transformation, émissions

conservation_gfm

v0.5.178Équipe scientifique

Modélise les exigences de stockage, la chaîne du froid et les incidences de la conservation. Analyse les méthodes de conservation, y compris la mise en conserve, la congélation, le séchage et la fermentation.

S'execute surFoodProductFlowNode (pas les subdivisions)
Dépendanceslocation_gfm
SortieType de stockage, durée, émissions

perishability_gfm

v0.5.298Équipe scientifique

Calcule les facteurs de perte et de gaspillage alimentaire en fonction de la périssabilité du produit. Estime la durée de conservation, l'énergie de réfrigération pendant le transport et le gaspillage alimentaire du à la deterioration.

S'execute surNoeud racine uniquement
Dépendancesadd_client_nodes_gfm
SortieFacteurs de gaspillage, exigences de chaîne du froid

📊

Calcul de l'incidence

Ces modules calculent les métriques d'incidence environnementale.

water_scarcity_gfm

v0.5.298Équipe scientifique

Calcule l'empreinte de rareté en eau en fonction de l'origine et des facteurs régionaux de stress hydrique. Utilise les facteurs de l'Indice de Stress Hydrique (WSI) pour ponderer la consommation d'eau bleue par la rareté régionale de l'eau.

S'execute surModeledActivityNode avec parent FoodProductFlowNode
Dépendancesorigin_gfm
Couverture162 pays
SortieConsommation d'eau rare (m3)

Comparaison d'incidence
Tomates du Maroc : 285,6 L d'eau rare/kg
Tomates des Pays-Bas : 12,8 L d'eau rare/kg

rainforest_gfm

v0.5.328Équipe scientifique

Evalue le risque de déforestation et l'incidence sur les forêts tropicales pour les matières premières concernees.

S'execute surModeledActivityNode avec parent FoodProductFlowNode
FocusSoja, huile de palme, cacao, cafe, boeuf
SortieScore de risque forêt tropicale, incidence de déforestation

impact_assessment_gfm

v0.5.298Équipe centrale

Effectue l'Évaluation de l'Incidence du Cycle de Vie selon la méthodologie du GIEC. Calcule les équivalents CO₂ pour chaque noeud de production en utilisant l'évaluation d'incidence du changement climatique GIEC 2013.

S'execute surActivityNode (transformation, modélise, fiche d'approvisionnement)
MéthodologieGIEC 2013 GWP100à
SortieScores d'incidence agrégés (kg CO₂éq)

matrix_calculation_gfm

v0.5.306Équipe centrale

Effectue des calculs ACV bases sur des matrices pour des systèmes de produits complexes. Composant de performance critique pour l'agrégation matricielle dans les graphes complexes.

S'execute surGraphes de produits complexes
MéthodeInversion matricielle pour l'ACV
SortieFlux et incidences calculés

🥗

Nutrition et notation

Ces modules calculent les métriques de santé et de nutrition.

vitascore_gfm

v0.5.298Équipe scientifique

Calcule le score de santé nutritionnelle base sur les facteurs de risque de l'étude Global Burden of Disease.

S'execute surFoodProductFlowNode
Dépendancesaggregation_gfm, daily_food_unit_gfm
SortieNote de santé VitaScore

daily_food_unit_gfm

v0.5.298Équipe scientifique

Calcule la contribution en unité alimentaire journaliere à partir des valeurs nutritionnelles agrégées.

S'execute surFoodProductFlowNode (pas les subdivisions)
Dépendancesaggregation_gfm
SortieContribution en unité alimentaire journaliere

📦

Agrégation

Ces modules combinent les résultats entre ingrédients.

aggregation_gfm

v0.5.100Équipe centrale

Agrege les données de tous les ingrédients au niveau du produit. Agrege les valeurs nutritionnelles, les quantités par catégorie, les produits critiques pour les forêts tropicales et les produits animaux.

S'execute surNoeuds de produit avec ingrédients
Dépendancesmatrix_calculation_gfm
SortieDonnées agrégées de nutriments, catégories et incidences

post_nutrients_aggregation_gfm

v0.5.305Équipe centrale

Effectue l'agrégation post-calcul après l'évaluation de l'incidence.

S'execute surNoeuds de produit
Dépendancesimpact_assessment_gfm, daily_food_unit_gfm
SortieRésultats finaux agrégés

report_aggregation_gfm

v0.5.323Équipe centrale

Agrege les résultats de calcul à des fins de rapport. Prepare les structures de données de sortie finales pour les réponses API et les exports.

S'execute surNoeud racine
Dépendancesaggregation_gfm, post_nutrients_aggregation_gfm
SortieDonnées agrégées pretes pour le rapport

Dépendances des modules

Le flux d'exécution typique suit ce patron de dépendances :

dfac831fc088723476fa35ca8f8ec3b1

Pourquoi les GFM sont importants

  • Efficacité - Automatisent les taches de saisie de données repetitives, rendant EOS evolutif pour des milliers de produits
  • Précision - Exploitent des modèles statistiques, des recettes standard et des données commerciales pour augmenter la fiabilité
  • Standardisation - Harmonisent les données de sources variees en formats cohérents
  • Adaptabilite - Mettent a jour les modules indépendamment a mesure que de nouvelles données ou méthodologies emergent

Prochaines étapes

  • Fonctionnement des GFM - Mécanismes internes
  • SDK GFM (bientot disponible) - Construire des modules personnalisés