ChatGPT peut-il compter les calories ? Ce que disent les études

Demandez à ChatGPT combien de calories contient la photo de votre dîner, et il vous donnera un chiffre en quelques secondes, souvent accompagné d’un détail plein d’assurance. De quoi en faire un compteur de calories gratuit bien tentant. Des chercheurs ont justement testé cet usage, et leurs résultats sont utiles, que vous utilisiez ChatGPT, un autre modèle d’IA ou une appli de calories.

Ce que les études ont montré

Les modèles d’IA généralistes se trompent d’environ un tiers

Le test le plus direct vient d’une étude de 2025 qui a soumis à trois modèles d’IA 52 photos standardisées d’aliments seuls et de repas dont le poids était connu. ChatGPT-4o et Claude 3.5 Sonnet se trompaient de 35,8 % en moyenne sur les calories ; Gemini 1.5 Pro, de 64,2 %. Les trois sous-estimaient davantage à mesure que les portions grossissaient : les erreurs étaient d’environ 20 à 30 % plus faibles pour les petites portions que pour les grandes.

Doué pour reconnaître les aliments, moins pour les quantités

Une étude de 2025 portant sur ChatGPT-4 et 114 photos de repas, soit 38 repas présentés chacun en trois tailles de portion, a montré qu’il identifiait bien les aliments, avec une précision de 93 %. Les quantités posaient problème : des repas copieux pesant 798 g en moyenne étaient estimés à 530 g, et les repas moyens étaient eux aussi sous-estimés, alors que les estimations des petits repas étaient proches de la réalité. Ses estimations s’écartaient significativement des valeurs réelles pour 10 des 16 nutriments étudiés. Une nuance en faveur de ChatGPT : pour les calories en particulier, sa médiane estimée était proche de la médiane réelle dans cette étude.

Donner des précisions aide beaucoup

La preuve la plus solide que vous pouvez aider l’IA vient d’une étude de 2025 sur ChatGPT-5 portant sur 195 plats. À partir de la photo seule, ses estimations de calories s’écartaient de 30,5 % en moyenne (123 kcal). Quand on lui indiquait le type et la quantité de matière grasse, l’édulcorant, la teneur en matières grasses des produits laitiers et le type de viande, l’erreur tombait à 24,4 % (92 kcal). Avec la liste des ingrédients et leurs quantités, elle descendait à 13,9 % (53 kcal). Une petite étude pilote de 2026 sur ChatGPT-4o et neuf plats va dans le même sens : les erreurs atteignaient 54,4 % pour les calories et 76,5 % pour les lipides sur les plats complexes contenant des graisses cachées, et ajouter des précisions rendait ses estimations bien plus régulières. Avec seulement neuf plats, considérez ces 54 % comme le pire des cas, pas comme une moyenne.

D’autres résultats à connaître

• Les humains font encore mieux. Dans un test de 40 modèles d’IA publié en 2026, des nutritionnistes professionnels estimaient les nutriments plus précisément que tous les modèles, et des photos prises sous plusieurs angles n’aidaient pas les modèles.
• L’IA peut inventer des choses. Des chercheurs qui ont conçu un outil d’évaluation alimentaire à partir de GPT-4o ont constaté que la version standard de GPT-4o reconnaissait 59 % des aliments à partir des photos seules, et ont mis en garde contre les « hallucinations (aliments, unités ou quantités inventés) » (AJCN, 2025).
• Décrire un aliment par écrit marche mieux qu’une photo. Quand des modèles d’IA recevaient le nom des aliments sous forme de texte plutôt que des photos, leurs estimations énergétiques concordaient bien avec les bases de données nutritionnelles, les plats composés et les condiments variant le plus (Journal of Nutrition, 2026).

Pourquoi ChatGPT se trompe sur les photos

Les trois mêmes pièges font trébucher ChatGPT et les applis qui comptent les calories en photo :

• La taille des portions. Une photo est plate : la profondeur d’un bol de pâtes ou de riz est difficile à juger, d’où la sous-estimation des grosses portions.
• Les graisses cachées. L’huile absorbée par les légumes ou le beurre fondu dans une sauce se voient à peine. Une cuillère à soupe d’huile d’olive apporte 119 kcal, selon FoodData Central, la base de données du ministère américain de l’Agriculture (USDA).
• Les plats composés. Dans un curry, un burrito ou un gratin, l’IA doit deviner la recette en plus de la quantité.

Les applis spécialisées n’y échappent pas : dans un test préliminaire de 2026 mené par les NIH, les instituts nationaux de santé américains, les fonctions photo de MyFitnessPal, Lose It!, Cal AI et Appediet ont sous-estimé des repas pesés de 252 à 345 kcal en moyenne, soit environ un tiers. Notre comparatif des applis qui comptent les calories à partir d’une photo présente cette étude et ce que chaque appli promet en matière de précision.

ChatGPT ou une appli de calories ?

L’estimation elle-même n’a rien de magique, dans un cas comme dans l’autre : beaucoup d’applis de calories, Calorix compris, utilisent de grands modèles d’IA pour lire les photos. La différence tient à ce qui entoure l’estimation. Dans Calorix, une photo renvoie une liste d’ingrédients avec leur poids en grammes et un indicateur de confiance, que vous pouvez corriger ; les codes-barres et les étiquettes nutritionnelles couvrent les produits emballés, et tout s’enregistre dans un journal relié à vos objectifs.

Comment obtenir de meilleures estimations de ChatGPT, ou de n’importe quelle IA

D’après la recherche, les plus gros progrès viennent du fait de dire à l’IA ce que la photo ne montre pas. Un prompt comme celui-ci fonctionne mieux qu’une photo seule :

Estime les calories, les protéines, les glucides et les lipides de cette photo. Il y a environ 180 g de riz cuit, 150 g de haut de cuisse de poulet grillé et des légumes rôtis cuits avec environ 1 cuillère à soupe d’huile d’olive. Liste chaque ingrédient avec la quantité et les calories que tu as retenues, puis le total.

• Indiquez le poids ou la taille quand vous les connaissez : les grammes lus sur la balance, « une grande assiette pleine », « une demi-tasse ».
• Précisez la matière grasse de cuisson et sa quantité : huile, beurre, ghee, crème.
• Mentionnez les sauces, les vinaigrettes et les boissons, que les photos ne montrent pas.
• Demandez le détail par ingrédient avec les hypothèses retenues, pour repérer ce qui relève de la supposition.
• Photographiez en biais, à 45 degrés, avec toute l’assiette dans le cadre, plutôt que vue du dessus.
• Utilisez l’étiquette pour les produits emballés. Les valeurs imprimées valent mieux que n’importe quelle estimation.

En résumé

ChatGPT peut compter les calories d’une photo assez bien pour donner une idée approximative, et bien mieux quand vous lui indiquez les quantités et la matière grasse de cuisson. Pour un suivi au quotidien, une appli de calories ajoute ce pour quoi ChatGPT n’est pas conçu : un journal avec des objectifs, les codes-barres, des corrections rapides et des tendances. Quel que soit votre outil, considérez une estimation par photo comme un premier jet. Si vous voulez un objectif de référence pour noter vos repas, commencez par notre calculateur TDEE.