« Prenez une photo, obtenez vos calories » : c’est la promesse de toute une catégorie d’applis. C’est réellement plus rapide que de saisir chaque ingrédient, mais une photo ne peut ni peser les aliments ni voir l’huile dans laquelle ils ont cuit. Cette page rassemble ce qu’ont montré les tests indépendants, ce que chaque appli photo populaire vous permet de vérifier et de corriger, et quelles promesses de précision s’accompagnent d’une méthode que d’autres pourraient vérifier.
C’est nous qui développons Calorix, l’une des applis du tableau : nous ne sommes donc pas neutres. Nous ne revendiquons ici aucune précision pour Calorix, chaque information sur les autres applis renvoie à sa source, et tout a été vérifié le 11 octobre 2026.
Ce qu’ont montré les tests indépendants
Le test des NIH de 2026 sur quatre applis populaires
Des chercheurs du National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK), l’institut américain du diabète et des maladies digestives et rénales, rattaché aux instituts nationaux de santé (NIH), ont soumis des photos standardisées de 102 repas aux fonctions photo de quatre applis. Les repas provenaient d’une étude d’alimentation contrôlée, où chaque ingrédient est pesé à 0,1 gramme près, et apportaient 918 kcal en moyenne (résumé, communiqué de l’ASN).
| App (telle que testée) | Sous-estimation moyenne par repas | Intervalle de confiance à 95 % | Écart pour un repas isolé (limites de concordance) |
|---|---|---|---|
| Appediet | 252 kcal | 210 à 295 | de 672 en moins à 167 en plus |
| MyFitnessPal | 327 kcal | 269 à 385 | de 884 en moins à 246 en plus |
| Lose It! | 333 kcal | 282 à 383 | de 835 en moins à 170 en plus |
| Cal AI | 345 kcal | 296 à 392 | de 821 en moins à 132 en plus |
Les quatre applis ont sous-estimé les calories d’environ un tiers en moyenne, et les lipides d’environ 30 g par repas ; c’est sur les glucides que les estimations étaient les plus régulières. Les premiers résultats portant sur plus de 200 repas supplémentaires suggéraient que les applis avaient encore plus de mal avec les repas cétogènes riches en lipides. Deux réserves : il s’agit d’un résumé de congrès, donc de résultats préliminaires tant qu’un article évalué par des pairs n’est pas paru, et ni les versions des applis ni les dates des tests n’ont été précisées. L’un des chercheurs, Aaron Hengist, a prévenu que les personnes qui utilisent une appli photo « sans ajuster les portions ni saisir les quantités d’aliments devraient prendre les résultats avec des pincettes ».
Études antérieures
- Une étude de 2024 portant sur sept applis et 22 photos de studio a montré que MyFitnessPal identifiait 97 % des composants des repas, mais il s’agit de reconnaissance, pas de calories : côté énergie, MyFitnessPal sous-estimait de 3 % et Foodvisor de 47 % en moyenne, et une assiette d’œufs sur toast beurré était sous-estimée de 35 % et de 73 % respectivement, parce que le beurre passait inaperçu.
- Les chatbots IA généralistes ne font pas mieux : face à 52 photos d’aliments standardisées, ChatGPT-4o et Claude 3.5 Sonnet se trompaient de 35,8 % en moyenne sur les calories, Gemini 1.5 Pro de 64,2 %, et tous trois sous-estimaient davantage à mesure que les portions grossissaient (étude de 2025). Pour en savoir plus, lisez ChatGPT peut-il compter les calories à partir d’une photo ?
- Une revue systématique de 2023 des méthodes d’analyse automatique d’images, surtout des systèmes de recherche, a relevé des erreurs moyennes sur les calories allant de 0,1 % à 38,3 %, les aliments simples et isolés étant les plus faciles à estimer.
Pourquoi les estimations photo sont souvent trop basses
Trois choses qu’un appareil photo voit mal expliquent l’essentiel de l’écart : les matières grasses (l’huile absorbée par les aliments, le beurre fondu dans une sauce), la profondeur des portions (vus d’en haut, un bol profond et un bol peu profond se ressemblent) et les ingrédients cachés des plats composés. Notre guide Les compteurs de calories IA sont-ils précis ? les détaille une à une, sources à l’appui.
Les promesses de précision, et ce qu’il y a derrière
Plusieurs applis affichent un chiffre de précision. Nous présentons chacun comme une affirmation de l’éditeur, avec ce que nous avons pu trouver sur la façon dont il a été mesuré.
- Cal AI affirme dans sa FAQ être « précis à environ 80 % » (FAQ de Cal AI) ; d’anciens articles de son blog parlent de « 90 % de précision sur les aliments visibles » (blog de Cal AI). Aucune de ces pages ne dit ce que « précis » signifie ni comment cela a été testé. Dans le test des NIH, la fonction photo de Cal AI affichait la plus forte sous-estimation moyenne des quatre applis.
- SnapCalorie annonce « une erreur calorique moyenne d’environ 15 % » et se dit « 2 fois plus précis que des nutritionnistes » (FAQ de SnapCalorie). Son fondateur a cosigné avec Google Research l’article Nutrition5k (CVPR 2021), qui s’appuie sur un jeu de données public : un modèle de recherche se trompait de 26,1 % à partir d’une seule photo et de 16,5 % avec une caméra de profondeur, sur des plats d’une même cafétéria de 255 kcal en moyenne. Pour la comparaison avec des humains, les auteurs ont demandé à 16 non-nutritionnistes et 4 nutritionnistes d’estimer le poids des portions de 10 assiettes simples (53 % et 41 % d’erreur respectivement). C’est une méthode évaluée par des pairs, mais pour un modèle de recherche de 2021, pas un test publié de l’app actuelle.
- Fitia se présente sur l’App Store comme « le compteur de calories le plus rapide et le plus précis », et Fastic affirme que son scanner « peut identifier les aliments avec précision », sans chiffre ni méthode.
- PlateLens, absent du tableau ci-dessus, annonce « ±1,1 % d’erreur en kcal sur 180 repas pesés », en citant une étude et un benchmark ouvert (PlateLens). Nous n’avons pas pu le vérifier : le DOI indiqué pour l’étude renvoyait une erreur « not found » le 11 octobre 2026, nous n’avons trouvé aucune trace de l’étude dans Crossref, PubMed ou Zenodo, et le dépôt du benchmark contenait du code, mais ni photos de repas ni données de référence.
Aucune des 12 autres applis de notre tableau ne publie de test de précision de la version actuelle de son app avec ses données, sa méthode et sa date. C’est l’exigence que nous voudrions voir remplie avant de nous fier à un chiffre, le nôtre compris.
Ce qu’il faut chercher dans une appli de calories par photo
- Une liste que vous pouvez vérifier. Un total unique est difficile à remettre en question ; une liste d’ingrédients avec leurs portions montre où l’estimation s’est trompée.
- Des corrections faciles. Modifier les grammes, remplacer un aliment, ajouter l’huile ou décrire une correction avec des mots devrait prendre quelques secondes.
- Le scan des codes-barres et des étiquettes, pour que les produits emballés reçoivent leurs valeurs déclarées plutôt qu’une estimation. Les étiquettes ne sont pas parfaites : aux États-Unis, un aliment n’est jugé non conforme que s’il contient plus de 20 % de calories en plus que ce qu’annonce son étiquette (21 CFR 101.9).
- Un moyen de dire à l’app ce qu’elle ne voit pas, comme « cuit au beurre » ou « demi-portion ».
- De l’honnêteté sur la précision. Une affirmation accompagnée d’une méthode et de données vérifiables vaut plus qu’un chiffre plus flatteur qui n’en a pas.
Comment obtenir de meilleures estimations, quelle que soit l’appli
- Ajoutez les matières grasses. Enregistrez l’huile de cuisson, le beurre, la vinaigrette ou la mayonnaise comme un aliment à part ; une cuillère à soupe d’huile d’olive apporte environ 119 kcal.
- Vérifiez d’abord les aliments qui pèsent le plus. Riz, pâtes, viande et sauces sont ceux qui font le plus varier le total.
- Pesez de temps en temps quelques aliments de base pour étalonner votre œil : votre bol de céréales habituel, votre portion de riz ou votre filet d’huile.
- Prenez une meilleure photo : une bonne lumière, l’assiette entière et un angle de 45 degrés plutôt qu’une prise de vue à la verticale.
- Utilisez le code-barres ou l’étiquette pour tout produit emballé.
Où se situe Calorix
Calorix n’a pas fait partie du test des NIH, et nous ne prétendons pas qu’il ferait mieux : aucun appareil photo ne voit l’huile absorbée par le riz. Ce que fait Calorix, c’est traiter chaque photo comme un premier jet. Il liste chaque ingrédient avec ses grammes, ses calories et un indicateur de confiance, pour que vous voyiez quels éléments méritent un second regard ; vous pouvez modifier n’importe lequel, ajouter une note comme « cuit au beurre », ou dire à Corriger avec l’IA ce qu’il faut changer, par écrit ou à l’oral. Les codes-barres et les étiquettes nutritionnelles couvrent les produits emballés. Découvrez comment fonctionne le scanner de Calorix.
Historique des modifications
- 11 octobre 2026 : publication de la page. Fonctionnalités, prix et promesses vérifiés sur la fiche App Store, le centre d’aide et le site de chaque app ; études indépendantes vérifiées sur PubMed, PMC et les sites des éditeurs.
Mis à jour le 11 octobre 2026
