Les applications de suivi des calories alimentées par l’IA peuvent estimer le contenu nutritionnel d’un repas à partir d’une simple photographie. Cette technologie offre une alternative rapide et pratique à la saisie manuelle de chaque aliment et portion. Cependant, de nouvelles recherches révèlent que les estimations pourraient être considérablement inférieures à la réalité.
Dans le cadre d’un test portant sur quatre applications basées sur des photos, les chercheurs ont constaté que les estimations de calories et de matière grasse étaient en moyenne inférieures d’environ un tiers.
Comment l’IA Estime les Calories à Partir de Photos de Nourriture
Le suivi des calories par photo repose sur la reconnaissance d’image par l’IA pour identifier les aliments présents sur une image et estimer la taille de chaque portion. L’application compare ensuite ces estimations avec des bases de données nutritionnelles pour calculer les calories et autres nutriments.
« Les applications de suivi calorique basées sur des photos sont très populaires, notamment chez les personnes cherchant à gérer leur santé ou à perdre du poids », a déclaré Aaron Hengist, chercheur postdoctoral au sein du Programme intramuros de l’Institut National du Diabète et des Maladies Digestives et Rénales (NIDDK). « Toutefois, l’exactitude de nombre de ces applications n’a pas été évaluée de manière approfondie. Notre étude contribue à éclairer cette question en examinant la fiabilité des estimations de calories fournies par ces applications. »
Olivia Charles, chercheuse en formation au sein du NIDDK, a présenté les résultats lors de la conférence NUTRITION 2026, le rendez-vous annuel de la Société Américaine de Nutrition, qui s’est déroulée du 25 au 28 juillet à National Harbor, Maryland, à proximité de Washington D.C.
Test des Applications avec des Repas Précisément Mesurés
Ce projet s’inscrit dans une étude plus large sur la nutrition menée au Centre Clinique des NIH, explorant la manière dont le corps traite les nutriments selon un régime pauvre en glucides (kétogène) ou un régime standard.
Les repas utilisés dans cette étude clinique sont préparés dans une cuisine métabolique contrôlée, où les chercheurs mesurent les ingrédients au gramme près. Cela a permis d’avoir un référentiel très précis pour évaluer les applications.
Les chercheurs ont collecté des photographies standardisées de 102 repas préparés pour l’étude diététique. Ils ont ensuite soumis ces images à MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI et Appediet pour comparer les estimations de chaque application avec le contenu nutritionnel connu.
« Grâce à des repas préparés dans une cuisine métabolique strictement contrôlée, nous avons pu comparer les estimations des applications avec un référentiel précis », a expliqué Hengist. « Ce genre de comparaison directe et de haute qualité est inédit. »
Les Applications Sous-Estiment de Nombreux Calories
Pour les quatre applications, les totaux caloriques estimés étaient en moyenne inférieurs de 250 à 345 calories par repas. Les applications ont également sous-estimé la matière grasse d’environ 30 grammes.
MyFitnessPal et LoseIt! ont montré une plus grande précision pour les repas plus riches en calories par rapport à ceux moins caloriques. Les quatre applications ont aussi fourni des estimations plus cohérentes pour les glucides que pour d’autres macronutriments.
« Les personnes utilisant une application de suivi basée sur des photos sans ajuster les portions ou entrer la quantité de nourriture doivent prendre les résultats avec prudence », a noté Hengist. « Ces applications tendent à sous-estimer les calories, notamment celles provenant des graisses, donc la consommation réelle est probablement supérieure à ce que l’application indique. »
Les Repas Kétogènes Peuvent Être Difficiles à Mesurer pour l’IA
Suite à la première analyse, les chercheurs ont testé plus de 200 repas supplémentaires afin d’explorer les facteurs pouvant influencer la précision des applications.
Les résultats préliminaires indiquent que les applications peuvent rencontrer plus de difficultés à évaluer les repas issus d’un régime pauvre en glucides. Ces repas contiennent souvent plus de graisses, que les applications sous-estiment systématiquement.
Les chercheurs suggèrent que l’association des outils basés sur des photos avec des méthodes traditionnelles d’évaluation de l’apport alimentaire pourrait améliorer la précision du suivi calorique dans un usage quotidien.
Charles a présenté cette recherche le samedi 25 juillet lors de la Session Orale du Président au Gaylord National Resort & Convention Center.
Points importants à retenir
- Les applications de suivi basées sur des photos manquent souvent d’exactitude dans leurs estimations caloriques.
- Une étude a révélé une sous-estimation des calories allant de 250 à 345 calories par repas.
- Les repas préparés dans un cadre contrôlé fournissent des références précises pour l’évaluation des applications.
- Les repas plus riches en calories sont mesurés plus efficacement par certaines applications.
- Il est suggéré de combiner les outils numériques avec des méthodes traditionnelles pour un meilleur suivi de l’alimentation.
En fin de compte, notre interaction avec ces technologies soulève des questions sur notre dépendance envers les outils numériques pour nous guider dans notre alimentation. Considérer que ces applications peuvent ne pas refléter la réalité peut nous aider à aborder notre santé de manière plus réfléchie. Sommes-nous vraiment prêts à ajuster notre compréhension des repas et de leur impact sur notre bien-être ?
