Quelle est la marge d'erreur d'une analyse de repas par IA ?

En 2026, la marge d'erreur pour les calories et les macronutriments se situe entre 5 et 10 % pour les aliments bien visibles, ce qui est comparable, voire supérieur, à une estimation humaine manuelle.

L'IA peut-elle détecter les ingrédients cachés comme l'huile ou le sucre ?

L'IA analyse la brillance et la texture pour estimer les graisses ajoutées, mais elle peut sous-estimer les ingrédients totalement incorporés (sucre dans une sauce). Il est conseillé d'ajouter ces précisions manuellement pour plus de justesse.

Faut-il quand même peser ses aliments avec l'IA ?

Non, ce n'est plus nécessaire pour un suivi quotidien classique. Les capteurs 3D des smartphones modernes permettent de calculer le volume et donc le poids des aliments avec une précision suffisante pour la plupart des objectifs de santé.

Est-ce que l'IA reconnaît les plats complexes comme les sushis ou les ragoûts ?

Oui, les bases de données actuelles reconnaissent très bien les plats composés. L'IA décompose visuellement les ingrédients (riz, poisson, avocat) pour calculer le profil nutritionnel global du plat.

Précision de l'IA pour scanner ses repas : Le test réel

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