Quelle est la précision de NutriShot AI ?

Nous l'avons mesuré au lieu de le deviner. Nous avons enregistré 412 repas réels, pesé chaque ingrédient sur une balance de cuisine et comparé les chiffres de NutriShot AI aux valeurs de référence de USDA FoodData Central, sur 5 catégories d'aliments et 7 cuisines.

Les résultats

• 95,3 % de précision calorique moyenne une fois la portion confirmée : à 4,7 % près de la balance, soit environ 28 calories sur un repas de 600 calories
• 92 % des repas à moins de 10 % des calories réelles ; 98 % à moins de 20 %
• Depuis la photo seule, sans confirmer la portion, les estimations tombaient en moyenne à 11 % près

Cet écart entre 11 % et 4,7 % est la raison d'être de la question de confirmation de la portion : y répondre fait plus que doubler la précision. Les macros tiennent aussi : protéines à 6,7 % près, glucides à 5,9 % et lipides à 9,5 % (les huiles et les sauces sont difficiles à voir sur une photo).

Ça varie selon le type d'aliment

Les aliments emballés et de marque obtiennent le meilleur score à 2,2 % près, la cuisine maison simple arrive à 3,6 % et les boissons à 3,8 %. Les assiettes de restaurant et à emporter tournent plutôt autour de 7 %, les cuisines riches en sauces comme la thaïlandaise (7,6 %) et l'indienne (8,2 %) étant les plus difficiles.

Comment lire tout ça honnêtement

Nous avons mené et financé ce test nous-mêmes, ce n'est donc pas une étude indépendante. C'est pourquoi nous publions les données brutes et le code d'analyse, pour que tu puisses vérifier nos calculs au lieu de nous croire sur parole. Le test initial donnait une moyenne à 6,8 % près. Une mise à niveau du modèle en juin 2026 et une reprise complète des 412 repas l'ont amenée à 4,7 %.

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