Malgré les avancées des algorithmes d’intelligence artificielle appliqués au traitement automatique d’images, la détermination automatisée des glucides à partir d’une photographie prise par un smartphone n’est pas encore possible de manière suffisamment fiable. Cet article explique les différentes étapes requises pour parvenir à une telle automatisation, à savoir l’identification des aliments, l’estimation de leur volume et l’appariement à des bases de données nutritionnelles. Il décrit également les principaux verrous technologiques et les approches envisagées pour les surmonter.

Despite advances in artificial intelligence algorithms applied to automated image processing, the reliable estimation of carbohydrate content from a smartphone photograph is not yet achievable. This article outlines the key steps required to achieve such automation, namely the identification of food items, the estimation of their volume, and their matching to nutritional databases. It also describes the main technological barriers and the approaches currently being considered to overcome them.

# Introduction

Le traitement du diabète de type 1 repose sur l’administration à vie, d’insuline, notamment avant chaque prise alimentaire contenant des glucides, afin d’assurer un équilibre glycémique satisfaisant et de prévenir les complications à long terme. Alors que les premières stratégies thérapeutiques imposaient une consommation fixe de glucides, les recommandations actuelles privilégient l’insulinothérapie fonctionnelle, qui consiste à adapter individuellement la dose d’insuline à la quantité de glucides ingérée. Cette approche offre une plus grande flexibilité dans la gestion de l’alimentation et améliore le contrôle glycémique, mais elle peut aussi augmenter la charge mentale et renforcer la détresse associée au diabète. Par ailleurs, la précision de l’estimation des glucides en conditions réelles demeure limitée, ce qui peut contribuer à un déséquilibre glycémique [1]. Malgré l’engouement actuel pour l’intelligence artificielle (IA) appliquée au traitement d’images, aucune application mobile reposant sur un processus entièrement automatisé n’a, à ce jour, démontré une fiabilité suffisante pour le comptage des glucides à destination des personnes vivant avec un diabète [2]. Ainsi, dans la pratique clinique, les outils basés sur la saisie manuelle d’aliments et l’estimation de leur quantité restent privilégiés. Cet article examine les étapes et les défis de l’automatisation du comptage des glucides, ainsi que les perspectives visant à dépasser ces limitations.

# L’intelligence artificielle dans le domaine de la santé : éléments de contexte

Selon le Parlement européen, l’IA désigne l’ensemble des technologies permettant à une machine d’imiter certaines fonctions cognitives humaines, telles que le raisonnement, la planification ou la créativité. L’essor de ces technologies s’accompagne d’enjeux éthiques majeurs. La protection des données, la responsabilité en cas d’erreur, ainsi que l’accessibilité et l’acceptabilité de ces outils sont au cœur des préoccupations, d’autant plus que leur diffusion risque d’accentuer les inégalités liées à la fracture numérique. En santé, les algorithmes d’IA utilisés reposent, le plus souvent, sur l’apprentissage supervisé, un type d’apprentissage automatique (machine learning en anglais), qui consiste à entraîner un modèle à partir de jeux de données annotées par des experts. L’apprentissage profond ou deep learning en anglais est un sous-ensemble de l’apprentissage supervisé. Il s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, organisés en plusieurs couches successives : une couche d’entrée, plusieurs couches intermédiaires dites « cachées », et une couche de sortie. La profondeur du réseau, c’est-à-dire le nombre de couches cachées, est déterminée en fonction de la complexité de la tâche à réaliser. Ces réseaux sont fréquemment qualifiés de « boîtes noires », en raison de leur faible explicabilité, limitant la compréhension fine du raisonnement algorithmique par l’utilisateur final. Par ailleurs, la performance de ces algorithmes dépend directement de l’ampleur et de la représentativité des bases de données utilisées lors de leur entraînement. L’annotation, indispensable à ce processus, demeure une tâche fastidieuse et chronophage, susceptible d’introduire des biais si les jeux de données ne sont pas suffisamment diversifiés et représentatifs du contexte d’application. Dans le cas spécifique du comptage des glucides, un algorithme entraîné uniquement à partir d’images d’aliments présentés dans des conditions standardisées, par exemple toujours sur une assiette blanche et isolée, verra ses performances diminuer significativement lorsqu’il sera confronté à la variabilité des contenants et des environnements de repas en conditions réelles.

# Les étapes clés du comptage automatisé des glucides

Le développement d’une application mobile permettant un comptage automatisé, fiable et simple d’utilisation des glucides représente un défi scientifique et technique. Une telle solution doit d’abord reconnaître les aliments présentés dans divers récipients (assiettes, bols, boîtes, etc.), les délimiter avec précision sur l’image et estimer leur quantité. L’algorithme se doit ensuite de relier ces informations à une base de données nutritionnelle afin d’en déterminer la teneur en glucides (figure 1
                     ). La fiabilité globale du système dépend étroitement de la précision de chacune de ces étapes, et donc, de la qualité des images et des bases de données exploitées pour son développement. Par ailleurs, l’intégration de l’ensemble de ces processus dans une application mobile requiert une optimisation algorithmique pour tenir compte des limites de calcul des smartphones. Au-delà des aspects strictement techniques, il est essentiel que l’outil soit adapté aux usages et aux habitudes alimentaires des personnes vivant avec un diabète. Dans cette optique, le développement de ce type d’application doit impérativement s’appuyer sur une démarche de co-construction impliquant patients et professionnels de santé, afin de garantir une réelle adéquation aux besoins spécifiques dans le contexte du diabète.

# Les algorithmes d’apprentissage profond utilisés en traitement d’images

Parmi les méthodes d’apprentissage profond, certains algorithmes sont particulièrement adaptés aux tâches de traitement d’images, notamment les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et les transformers. Les CNN, largement utilisés en imagerie médicale pour la segmentation d’images, recourent à des opérations de convolution qui détectent progressivement des caractéristiques simples puis complexes au sein d’une image. Cette approche permet de préserver et d’extraire les caractéristiques essentielles de chaque pixel pour identifier des objets. Initialement conçus pour le traitement du langage naturel avec des modèles comme les GPT (generative pre-trained transformers), les transformers sont désormais exploités pour le traitement d’images. Ces modèles sont capables de modéliser les relations globales entre les pixels, contrairement aux CNN qui privilégient une approche locale.

# Les difficultés liées à la reconnaissance automatique des aliments

L’identification automatique des aliments à partir d’une image est une étape fondamentale du processus d’estimation des glucides. Si cette tâche est aisée pour l’œil humain, elle représente une opération complexe pour un système automatisé. L’algorithme doit, en premier lieu, détecter et localiser précisément chaque aliment, le distinguer du fond de l’image ainsi que de son contenant (assiette, plateau, etc.) et des autres aliments, puis lui attribuer la dénomination correcte (par exemple, coquillettes, brocolis, steak sur la figure 1). Cette opération repose sur des techniques de segmentation, dont la segmentation sémantique qui consiste à d’attribuer à chaque pixel de l’image un label spécifique correspondant à un aliment déterminé [3]. Une segmentation incorrecte induit inévitablement des erreurs dans l’estimation des portions et, par conséquent, dans l’évaluation de la teneur en glucides.

Les difficultés majeures de la segmentation des aliments et de leur attribution d’une dénomination correcte sont liées à leur variabilité visuelle, qui découle de leur diversité intrinsèque en termes de forme, de couleur et de texture, mais également des modalités de présentation, qu’il s’agisse d’aliments servis seuls ou intégrés dans des plats composés, ainsi que des différences culturelles qui influencent les façons de présenter les repas. De surcroît, les conditions de capture de l’image, en particulier l’angle de prise de vue et l’éclairage, altèrent la qualité des informations disponibles pour l’algorithme. Enfin, certains aliments présentent des similarités visuelles marquées, comme la purée de carottes ou la purée de patate douce, ce qui exige une discrimination fine et parfois même une intervention manuelle de l’utilisateur pour préciser le type d’aliment.

# Estimation du volume des aliments : perspectives avec les capteurs de profondeur

L’estimation du volume des aliments représente une étape particulièrement complexe de l’automatisation du comptage des glucides. En effet, une simple photographie en deux dimensions ne suffit pas à transposer correctement une observation en trois dimensions. Par exemple, étaler de la purée dans une assiette augmente sa surface apparente sans modifier son volume réel, faussant ainsi l’estimation si celle-ci est basée uniquement sur la surface visible. Pour garantir une estimation fiable du volume, il est nécessaire de disposer d’informations tridimensionnelles. Plusieurs approches ont été envisagées pour obtenir ces données. Les premières méthodes reposaient sur plusieurs images prises avec des angles de vue différents avec une reconstruction basée sur des hypothèses géométriques simples ainsi que sur l’utilisation d’objets de référence placés à proximité des aliments pour estimer l’échelle et la profondeur. Bien que ces méthodes puissent s’avérer efficaces dans des contextes expérimentaux, elles demeurent peu adaptées à un usage quotidien en raison de leur complexité et de leur sensibilité aux variations d’angles de prise de vue ou d’éclairage. Une alternative consiste à reconstruire la volumétrie des aliments à partir d’algorithmes d’apprentissage profond [4]. Cependant, ces systèmes demeurent coûteux en ressources et difficiles à implémenter sur smartphone, nécessitant un compromis entre précision, temps de calcul et ergonomie. L’intégration récente de capteurs de profondeur, tels que les capteurs de lumière structurés, time of flight (Tof) ou LiDAR, dans certains smartphones ouvre de nouvelles perspectives. Ces capteurs permettent d’obtenir directement des cartes de profondeur, quelles que soient les conditions d’éclairage ou la forme des aliments. Une carte de profondeur est une image dans laquelle chaque pixel est associé à une valeur représentant la distance entre l’aliment et le smartphone. En combinant cette information avec une photographie en deux dimensions, il devient possible de reconstruire plus efficacement la volumétrie du repas. Une fois les aliments identifiés et leur volume estimé, il est alors nécessaire de convertir ce volume en masse, la plupart des bases de données nutritionnelles exprimant les teneurs en nutriments en grammes.

# Associer les aliments aux bases de données nutritionnelles

Après avoir déterminé la masse et le type d’aliments, il faut relier ces informations aux bases de données nutritionnelles. La qualité de la base de données utilisée est déterminante pour obtenir une estimation fiable. En France, la table de composition CIQUAL de l’Agence nationale de sécurité sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail (Anses), qui recense plus de 3000 aliments, constitue une référence (https://ciqual.anses.fr/ Open Food Facts propose également une base complémentaire intéressante, regroupant plusieurs centaines de milliers de produits industriels (https://fr.openfoodfacts.org/). Toutefois, au-delà de l’automatisation, il est essentiel de permettre à l’utilisateur d’ajuster manuellement les informations, en particulier lorsque les repas sont préparés à domicile ou présentent des particularités non couvertes par les bases de données. Cette flexibilité est indispensable pour affiner l’estimation nutritionnelle et l’adapter aux habitudes alimentaires réelles.

# Conclusion vers des outils fiables, validés et centrés sur l’usage

L’intelligence artificielle constitue un levier prometteur pour améliorer l’estimation des glucides dans la prise en charge du diabète. Malgré les avancées récentes en matière d’algorithmes de traitement automatisé d’images, les applications qui intègrent ces technologies présentent encore une fiabilité limitée en conditions réelles. De manière générale, de nombreuses solutions mobiles existent pour accompagner les patients, mais tant qu’elles ne sont pas reconnues comme dispositifs médicaux et ne disposent pas du marquage CE, elles échappent à toute régulation, exposant les utilisateurs à des risques potentiels [5]. Ainsi, seules 8 % des applications dédiées au diabète reposeraient sur des données scientifiques solides, et le taux d’abandon de ces outils dans le domaine de la santé reste élevé [6]. Ces éléments soulignent la nécessité de développer des solutions techniquement fiables, scientifiquement validées, mais aussi conçues pour répondre aux besoins réels des patients dans leur quotidien, avec une attention particulière portée à leur acceptabilité, leur ergonomie et leur évaluation en vie réelle. La réussite de ces outils repose ainsi sur une approche rigoureuse et multidisciplinaire, alliant performance technologique, validation scientifique et réelle utilité pour les patients.
                        
                           
                              Les points essentiels
                           
                           
                              
                                 
                                    
                                       
                                          •
                                          L’automatisation du comptage des glucides repose sur la reconnaissance des aliments, l’estimation du volume et leur appariement à des bases nutritionnelles.
                                       
                                       
                                          •
                                          La segmentation sémantique est une étape centrale pour identifier précisément les aliments à partir d’images.
                                       
                                       
                                          •
                                          La variabilité des repas et les conditions de prise de vue limitent la robustesse des algorithmes actuels.
                                       
                                       
                                          •
                                          Les capteurs de profondeur intégrés aux smartphones offrent des perspectives intéressantes pour améliorer l’estimation volumique.
                                       
                                       
                                          •
                                          Des solutions validées, ergonomiques et centrées sur l’utilisateur sont nécessaires pour un usage en vie réelle.

l’autrice remercie sincèrement Antoine Ragusa pour ses explications sur les algorithmes d’intelligence artificielle et pour sa relecture attentive du manuscrit.