Quelle est la précision de l’IA pour compter les glucides sur une photo ?

De combien l’IA se trompe-t-elle en comptant les glucides sur une photo ?

Avec la seule photo, de 10 à 28 g de glucides par repas en moyenne, selon l’étude et le modèle : entre une et trois portions ^{1, 9, 13}. Le meilleur résultat des études que nous citons, 6,6 g, est celui de Gemini-3 Pro dans une petite étude ².

Voici les études qui comparent l’IA à une personne en chair et en os, ou au poids réel du repas. L’« erreur moyenne », c’est de combien l’estimation s’écarte des glucides réels, en moyenne, à chaque repas.

Un chiffre de la première étude nous importe beaucoup. Gemini a surestimé de 20 g ou plus dans 38 % des repas. Les diététiciens, dans 3 % ¹. Surestimer, c’est ce qui conduit à s’injecter trop d’insuline.

Face aux applications spécialisées de comptage, le résultat est similaire : sur 246 repas d’hôpital, les applications se sont trompées de 13 à 21 g et ChatGPT-5 de 18 g ⁴. Dans cette étude, on ne sait pas clairement si ChatGPT a reçu la photo ou une description.

La deuxième étude est celle qui met le mieux l’IA en valeur, mais ses auteurs demandent de la prudence : ce sont 14 personnes, très entraînées ². Et tout cela est très récent. La dernière revue systématique sur l’estimation des repas par images date de 2023 et n’inclut pas une seule étude avec ces modèles ¹⁴.

Quelle erreur est acceptable en comptant les glucides ?

Environ 10 g, une portion. Chez des enfants et adolescents sous insulinothérapie intensive, se tromper de 10 g n’a pas changé la glycémie après le repas ; se tromper de 20 g, si ^{18, 19}.

Dix grammes de glucides, c’est une portion. C’est la mesure que nous utilisons dans tout l’article.

Chez des enfants et adolescents sous insulinothérapie intensive, se tromper de 10 g n’a pas changé la glycémie postprandiale ¹⁸. Se tromper de 20 g, si : quand 20 g de trop ont été comptés, un repas sur trois s’est terminé en hypoglycémie ¹⁹.

Nous ne cherchons donc pas une IA qui tombe juste au gramme près. Nous voulons savoir combien de fois elle reste dans cette portion de marge.

L’IA compte-t-elle mieux les glucides qu’une personne diabétique ?

Cela dépend de l’étude, et les preuves sont mitigées. Les personnes diabétiques se trompent aussi : environ 15 g par repas en moyenne chez des adultes avec un diabète de type 1 ¹⁵.

Si tu comptes les glucides, tu le sais déjà : c’est difficile.

Chez 50 adultes avec un diabète de type 1, l’erreur moyenne était de 15,4 g par repas. Et ceux qui se trompaient le plus avaient une glycémie plus variable ¹⁵. Dans une autre étude, avec 61 adultes sous insuline, la note moyenne était de 59 % et 82 % ont surestimé ¹⁶. Chez des enfants et leurs familles, 73 % des estimations sont restées dans une fourchette de 10–15 g ²⁰.

Face aux diététiciens, l’IA s’est davantage trompée dans l’étude française ¹. Face à 14 personnes très entraînées, Gemini-3 Pro s’est un peu moins trompé ². On ne peut donc pas dire que l’IA compte mieux que toi. On peut dire que personne ne part de zéro erreur.

Dans quels plats l’IA se trompe-t-elle le plus ?

Dans les plats avec beaucoup d’ingrédients, dans les grosses portions et quand la photo change d’angle ^{3, 5, 7}.

Les études s’accordent sur trois points de l’assiette :

Comment améliorer la précision de l’IA pour compter les glucides ?

En lui donnant la quantité. Avec les ingrédients et leurs grammes, ou une description détaillée du plat, l’erreur tombe à 2–6 g par repas ^{2, 9}. Avec le poids réel, elle baisse aussi beaucoup ¹⁰.

Savoir ce qu’il y a dans l’assiette n’est pas le problème. Le problème, c’est combien il y en a.

Quand on donne à l’IA le poids réel, l’erreur de Gemini 2.5 Flash passe de 57 % à 20 % ¹⁰. Avec la liste des ingrédients et leurs quantités, ChatGPT-5 passe de 11,7 g à 6,2 g ⁹. Lui dire le nom du plat ou où tu le manges aide aussi un peu ^{12, 13}.

Ce qui n’a pas été démontré, c’est qu’il serve de poser une carte ou une fourchette à côté pour donner l’échelle. Pour les plats composés, cela n’a rien amélioré ³.

Quelle IA compte le mieux les glucides : ChatGPT, Gemini ou Claude ?

Cela dépend de la version, pas de la marque. Gemini apparaît parmi ceux qui se trompent le plus dans certaines études et parmi ceux qui se trompent le moins dans d’autres ^{1, 2, 13}.

LifeSugar utilise Gemini, alors ici il faut être clairs.

Dans une étude suédoise, Gemini 1.5 Pro s’est écarté de 66 % en moyenne sur les glucides ; ChatGPT-4o, de 48 % ⁷. Gemini, sans version indiquée, est celui qui s’est le plus trompé dans l’étude française ¹. Sur des menus d’hôpital japonais, Gemini 1.5 Pro est tombé à moins de 10 % d’écart dans 47 % des cas ; les diététiciens, dans 73 % ¹¹.

En revanche, Gemini-3 Pro a été le meilleur dans l’étude turque ², et Gemini 2.5 Pro le meilleur sur les glucides dans un test portant sur 806 photos ¹³.

Personne n’a encore étudié LifeSugar en particulier. Aucun de ces chiffres n’est celui de notre application.

Peut-on calculer le bolus d’insuline avec une photo ?

Aucune étude ne le soutient. Toutes celles menées avec des personnes diabétiques voient l’IA comme un appui, pas comme un substitut, et nous n’en avons trouvé aucune qui teste de doser l’insuline à partir de ce qu’estime une photo ^{1, 2, 3, 4}.

C’est pourquoi LifeSugar ne calcule pas de bolus. Elle te donne les glucides et les portions, et la dose, c’est toi qui la décides avec ton équipe soignante. LifeSugar n’est pas un dispositif médical.

Sur quelles études s’appuie LifeSugar ?

Sur celles de cet article. Chaque décision de l’application répond à un résultat publié : corriger avant d’enregistrer, pouvoir dire la quantité, ne pas calculer le bolus et voir le repas à côté de la glycémie.

Lire tout cela nous a conduits à concevoir l’application ainsi :

Notre conclusion : une photo ne remplace pas ton jugement. Elle te donne un point de départ sans sortir la balance, et le dernier mot reste le tien.