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Depuis les photos jusqu’aux conseils diététiques personnalisés

Les habitudes alimentaires influencent fortement la santé, pourtant suivre précisément ce que nous mangeons reste étonnamment difficile. Les méthodes traditionnelles, comme les journaux alimentaires, sont chronophages, sujettes aux erreurs et souvent abandonnées après quelques jours.

Les avancées récentes en intelligence artificielle permettent désormais de reconnaître les aliments à partir de photos prises avec un smartphone avec une grande précision.

En combinant cette technologie avec la science citoyenne à grande échelle, les chercheurs peuvent étudier la nutrition à une échelle sans précédent tout en fournissant aux individus des informations concrètes et utiles sur leurs habitudes alimentaires.

Prendre en photo, reconnaître, comprendre

MyFoodRepo utilise l’apprentissage profond pour identifier les aliments à partir de photos prises avec un smartphone. Les utilisateurs photographient simplement leurs repas, et l’IA estime le contenu nutritionnel — sans saisie manuelle.
L’application a été développée au Digital Epidemiology Lab de l’EPFL et a déjà traité des centaines de milliers d’images de repas, améliorant continuellement sa précision grâce à l’apprentissage automatique.

Des cohortes numériques à grande échelle

L’étude Food & You a recruté plus de 1 000 participants à travers la Suisse, qui ont enregistré leurs repas pendant deux semaines tout en fournissant des échantillons de microbiote intestinal et des données de santé.
Cet ensemble de données multimodal — combinant des relevés alimentaires, des échantillons de selles, des mesures de glycémie et des questionnaires — a permis des découvertes impossibles à obtenir avec les enquêtes nutritionnelles traditionnelles.

Un retour en temps réel sur la qualité de l’alimentation

Les recherches ont montré que la régularité quotidienne de la qualité de l’alimentation, et pas seulement l’apport moyen, prédit la diversité du microbiote intestinal. Les personnes qui mangent bien de manière constante ont un microbiote plus sain que celles qui alternent entre de bonnes et de mauvaises journées alimentaires.
Sur la base de ces résultats, MyFoodRepo calcule désormais un Indice d’Alimentation Saine (Healthy Eating Index, HEI) en temps réel, offrant aux utilisateurs un retour immédiat sur l’impact de chaque repas sur leur score quotidien.

Pourquoi le suivi alimentaire est-il si difficile ?

La plupart des gens sous-estiment fortement leur apport calorique et peinent à se souvenir précisément de ce qu’ils ont mangé.
Des études montrent que les données alimentaires auto-déclarées peuvent comporter des erreurs de 30 à 50 %.
Ce problème de mesure a longtemps limité la recherche en nutrition et rendu les conseils diététiques personnalisés peu fiables.

Les conséquences de données alimentaires de mauvaise qualité

Des messages nutritionnels contradictoires qui déroutent le public
Des recommandations alimentaires personnalisées imprécises.
Des liens difficiles à établir entre alimentation et maladies
Un manque de retours concrets et exploitables pour les individus sur leurs habitudes alimentaires

Prof. Marcel Salathé, EPFL

Marcel Salathé est professeur à l’EPFL et codirecteur du Centre IA de l’EPFL. Son laboratoire Digital Epidemiology Lab développe des outils basés sur l’IA pour comprendre la santé à l’échelle des populations. Le laboratoire a été pionnier dans la reconnaissance alimentaire mobile et a dirigé l’étude Food & You, l’une des plus grandes études de cohortes numériques jamais menées. Les recherches combinent vision par ordinateur, science citoyenne et analyse du microbiote.

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