Comptage de calories par photo : méthode et limites de l'IA

Ce que fait réellement un compteur de calories par photo

Un compteur de calories par photo enchaîne en général trois opérations. Il reconnaît les aliments présents dans l'assiette, estime la quantité de chacun, puis convertit cette quantité en calories et en macros (protéines, glucides, lipides) à l'aide d'une table de composition des aliments. La première étape relève de la reconnaissance d'images. La deuxième, qui consiste à estimer une portion à partir d'une image plate, est la plus difficile. La troisième est une simple consultation de table : parmi les exemples publics, on trouve FoodData Central de l'USDA, qui rassemble des données de composition alimentaire de plusieurs types, des aliments analysés aux produits de marque.

L'ensemble donne une estimation, et non une mesure. Savoir quelle étape est la plus fragile permet de repérer où une double vérification s'impose.

Le lien entre calories et macros

Calories et macros sont liées par une arithmétique simple. Les facteurs d'Atwater généraux, couramment utilisés pour les calories des étiquettes alimentaires, sont d'environ 4 kcal par gramme de protéines, 4 kcal par gramme de glucides, 9 kcal par gramme de lipides et 7 kcal par gramme d'alcool. Ce sont des moyennes : l'énergie réelle d'un aliment donné peut différer quelque peu.

Un exemple : un repas contenant 30 g de protéines, 50 g de glucides et 20 g de lipides représente 30 × 4 + 50 × 4 + 20 × 9 = 120 + 200 + 180 = 500 kcal. Lorsqu'une application affiche des macros et des calories qui ne concordent pas exactement, les arrondis et les facteurs propres à chaque aliment en sont des raisons fréquentes.

Quelle est la précision ?

La recherche donne un tableau nuancé, mais utile :

• Une revue systématique de 2023 parue dans Annals of Medicine (Shonkoff et collaborateurs) a porté sur 52 études consacrées aux estimations entièrement automatisées, fondées sur l'IA, du volume, de l'énergie ou des nutriments à partir d'images numériques. En moyenne, les performances de l'IA étaient comparables à celles d'évaluateurs humains, avec des erreurs plus faibles pour les aliments simples ou isolés. Les erreurs relatives moyennes rapportées allaient d'environ 0,1 % à 38 % pour les calories et d'environ 0,1 % à 33 % pour le volume. Les études étaient trop hétérogènes pour être réunies en un seul chiffre.
• Une revue systématique de 2020 parue dans Nutrition Reviews (Amoutzopoulos et collaborateurs) a constaté que les outils d'estimation des portions fondés sur l'image (un groupe plus large que les applications d'IA actuelles) donnaient de meilleurs résultats que les modèles alimentaires physiques et les ustensiles ménagers dans les études de validation examinées, tout en soulignant que peu de ces études étaient de bonne qualité.

En clair : les estimations par photo peuvent rivaliser avec d'autres méthodes, mais la marge d'erreur est large, et les repas simples, bien visibles, sont plus faciles à évaluer que les plats complexes.

Où les estimations se trompent

• La taille des portions. Une photo n'a pas de profondeur. Un même bol peut contenir des quantités très différentes.
• Ce que l'appareil ne voit pas. L'huile de cuisson, les vinaigrettes, les sauces et les garnitures cachées sous un nappage n'apparaissent pas sur une image.
• Les plats composés. Les ragoûts, les gratins et les préparations en couches sont plus difficiles à évaluer qu'une assiette où les éléments sont séparés.
• Les aliments qui se ressemblent. Des aliments différents peuvent avoir le même aspect tout en différant par leur apport calorique.

Tirer le meilleur parti d'une application par photo

Il convient de considérer le premier résultat comme un point de départ et de le corriger. Dans PlateFit, l'assiette est photographiée, l'IA estime les calories et les macros, puis le résultat peut être modifié, et c'est précisément là que trouvent leur place les informations sur l'huile, la portion ou la sauce. Quelques habitudes aident avec n'importe quelle application de ce type : photographier l'assiette du dessus, avec une bonne lumière, séparer les éléments autant que possible et ajuster les quantités lorsqu'elles sont connues.

PlateFit est notre application d'IA dédiée à l'alimentation et à l'entraînement. Outre les estimations de calories et de macros à partir de photos, elle propose des programmes d'entraînement pour perdre de la graisse, prendre du muscle et gagner en force, ainsi que des recettes saines avec un menu quotidien et une liste de courses. Elle fonctionne dans le navigateur et sous forme d'application Android. Une formule individuelle est proposée à 4,99 € par mois, ainsi qu'une formule familiale jusqu'à 8 personnes à 7,99 € par mois, avec 14 jours d'essai gratuit.

À propos de la santé

Les chiffres de calories et de macros sont un outil de prise de conscience, et non un avis médical. Pour des besoins alimentaires spécifiques, des problèmes de santé ou des inquiétudes liées aux troubles du comportement alimentaire, c'est un médecin ou un diététicien diplômé qu'il faut consulter.

Les résultats de recherche sont ceux publiés dans les revues citées ; les chiffres de précision varient selon l'étude et la méthode. Ce guide est fourni à titre d'information uniquement.