# Avis de l'ANSES relatif à la caractérisation et évaluation des impacts sur la santé de la consommation d'aliments dits ultratransformés : synthèse et analyse

Gilles Feron

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Gilles Feron. Avis de l'ANSES relatif à la caractérisation et évaluation des impacts sur la santé de la consommation d'aliments dits ultratransformés : synthèse et analyse. Cahiers de Nutrition et de Diététique, 2025, 60 (4), pp.243-250. 10.1016/j.cnd.2025.05.005. hal-05101412

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ALIMENTS

# Avis de l'ANSES relatif à la caractérisation et évaluation des impacts sur la santé de la consommation d'aliments dits ultratransformés : synthèse et analyse

ANSES scientific opinion on the characterization and health impact assessment of the consumption of so-called ultraprocessed foods: Summary and analysis

Gilles Feron*

Centre des sciences du goût et de l'alimentation, CNRS, INRAE, Institut Agro, université
Bourgogne Europe, 21000 Dijon, France

Reçu le 9 mars 2025 ; accepté le 13 mai 2025

MOTS CLÉS

Alimentation ;
Transformation ;
Aliments
ultratransformés ;
NOVA ;
ANSES

**Résumé** En janvier 2025, l'ANSES a publié son avis, très attendu, relatif à la caractérisation et évaluation des impacts sur la santé de la consommation d'aliments dits ultratransformés (AUT). Cet article vise à proposer une synthèse et une analyse de cet avis. Les 3 principaux angles de l'expertise (caractérisation de la transformation, analyse de la classification NOVA, lien entre consommation d'AUT et critères de santé) sont présentés et discutés, entre autres, au regard de travaux publiés sur le sujet au sein des Cahiers de Nutrition et de Diététiques en 2022, dans un numéro dédié. Ce rapport de l'ANSES présente quelques limites dans l'analyse comme la non prise en compte de la question des additifs alimentaires et une analyse de la littérature qui aurait mérité une actualisation avant publication. Cependant, il apporte une contribution argumentée et significative à la question toujours ouverte de la définition des AUT et du lien entre leur consommation et la santé humaine.

© 2025 L'Auteur. Published by Elsevier Masson SAS au nom de Société Française de Nutrition (SFN). Cet article est publié en Open Access sous licence CC BY (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

<footnote>* Correspondance. INRAE-CSGA, 17, rue Sully, 21065 Dijon cedex, France.</footnote>

<footnote>Adresse e-mail : Gilles.Feron@inrae.fr</footnote>

<footnote>https://doi.org/10.1016/j.cnd.2025.05.005</footnote>

<footnote>0007-9960/© 2025 L'Auteur. Published by Elsevier Masson SAS au nom de Société Française de Nutrition (SFN). Cet article est publié en Open Access sous licence CC BY (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).</footnote>
## KEYWORDS

Food;
Processing;
Ultraprocessed foods;
NOVA;
ANSES

**Summary** In January 2025, ANSES published its highly anticipated scientific opinion on the characterization and health impact assessment of the consumption of so-called ultraprocessed foods (UPF). This article aims to provide a summary and analysis of this scientific opinion. The three main aspects of the assessment—characterization of processing, analysis of the NOVA classification, and the link between UPF consumption and health criteria—are presented and discussed, among other considerations. This discussion is performed in light of studies published on the topic in *Cahiers de Nutrition et de Diététique* in 2022, in a special issue. The ANSES report has some limitations in its analysis, such as the lack of consideration of food additive aspects and a literature review that could have benefited from an update before publication. However, it provides a well-argued and significant contribution to the ongoing debate on the definition of UPFs and their impact on human health.

© 2025 The Author(s). Published by Elsevier Masson SAS on behalf of Société Française de Nutrition (SFN). This is an open access article under the CC BY license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Introduction

La question du lien entre la consommation d'aliments ultratransformés (AUT) et son effet sur la santé humaine fait l'objet de nombreuses publications et communications depuis un peu plus de 15 ans maintenant. C'est en effet C.A. Monteiro et al. de l'université de Sao Paulo qui, dans le cadre de travaux de recherche visant à explorer les conséquences sur la santé de la transition nutritionnelle observée au Brésil dans les années 1970–1980 [1], ont proposé le concept d'AUT [2,3]. Une interrogation exhaustive sur Pub-Med de la littérature sur le sujet (Matériel supplémentaire 1) conduit à un Corpus de références de plus de 3200 articles avec 58 % des références publiées sur la période 2020–2025. Globalement, la plupart des études publiées concluent à une association négative entre la consommation d'AUT et différents critères de santé chez l'homme. Ces conclusions, entre autres, ont ainsi conduit la DGAL et la DGS à saisir l'ANSES sur le sujet en août 2022. Après 2 ans de travaux, l'ANSES a rendu son rapport, accessible publiquement depuis le 29 janvier 2025 [4].

En juin 2022, juste avant la saisine, les *Cahiers de Nutrition et de Diététique* (CND) ont proposé un numéro dédié à la question des aliments transformés, incluant les AUT. et du lien avec la santé<fnref n="1" />. Ce numéro comprenait 5 articles et un éditorial proposé par le professeur Gilles Trystram [5–10].

L'objet de cet article est de faire une analyse critique du rapport de l'Anses et de la discuter, entre autres, au regard des articles publiés dans ce numéro des CND.

L'analyse portera sur les 3 premiers angles de l'expertise, c.-à-d. caractérisation des AUT, les classements selon le degré de transformation, et enfin lien avec la santé (voir ci-dessous le chapitre de présentation de l'expertise), avec une attention plus particulière pour ce dernier angle.

## Présentation synthétique du rapport de l'ANSES

Le rapport de l'ANSES a été publié le 19 novembre 2024. Il comprend 104 pages.

Il est divisé en 4 chapitres principaux + bibliographie (108 références) et 12 annexes.

La chapitre 1 présente les éléments de contexte et l'objet de la saisine. Il précise les 5 angles selon lesquels l'expertise a été menée, à savoir :

1. la caractérisation des produits dits ultratransformés par une identification des procédés de transformation susceptibles d'induire sur la composition des aliments des modifications présentant un danger pour la santé ;

2. le recensement des classements existants des aliments selon leur degré de transformation et évaluation de leur pertinence au regard des caractéristiques identifiées au point 1 ;

3. l'étude des relations épidémiologiques entre la consommation d'aliments dits ultratransformés et les risques de maladies chroniques non transmissibles (MCNT) ; c'est la partie la plus conséquente du rapport d'expertise (33 pages) ;

4. la détermination, le cas échéant, en fonction des risques identifiés, à l'issue de l'analyse des études épidémiologiques, des facteurs responsables de la nocivité des aliments dits ultratransformés en vue d'identifier des leviers permettant de limiter les risques associés à leur consommation ;

5. l'identification des travaux scientifiques devant être conduits pour mieux caractériser les impacts sanitaires des aliments dits ultratransformés.

Le chapitre 2 présente les modalités d'organisation de l'expertise. L'expertise a été menée au sein du comité d'experts spécialisés (CES) nutrition humaine par 9 experts, 4 en sciences des aliments et technologies alimentaires et 5 en épidémiologie et en maladies chroniques, nommés après évaluation du risque de conflits d'intérêts. Deux expertes extérieures au comité ont été aussi auditionnées.

Le chapitre 3 reprend les travaux, résultats et conclusions sur les angles 1, 2, 3 et 4 de l'expertise. L'angle 5 est traité dans le chapitre 4.

<footnote n="1">¹ Les *Cahiers de Nutrition et de Diététique* : Numéro thématique : Aliments transformés/Ultra-processed foods. n° 57, Pages 157–234 (June 2022).</footnote>
Synthèse et analyse de l'angle 1 sur la caractérisation des AUT

Cette partie de l'expertise traite du lien entre les pro-
cédés alimentaires et la genèse de composés néoformés
susceptibles d'avoir un impact sur la santé. Elle pré-
sente à ce titre une spécificité originale par rapport aux
autres rapports sur ce sujet. Elle se place ainsi dans
la continuité de l'expertise ANSES de 2018 conduite sur
le même sujet [11]. L'expertise se concentre sur les
différentes opérations unitaires (traitements thermiques,
procédés chimiques et biologiques, haute pression hydrosta-
tique, traitements mécaniques/cisaillements, traitements
électriques, traitements radiatifs, procédés extractifs et
raffinage, traitements divers [ex. lyophilisation]) impliquées
dans la transformation de l'aliment pour différentes fonc-
tions (préservation, stabilisation, etc.) [8]. Par une approche
multicritère, l'expertise hiérarchise la capacité de ces opé-
rations unitaires à générer des composés néoformés selon
3 niveaux (« moins », « moyennement » et « plus » suscep-
tible de...). Cette hiérarchisation à 3 niveaux des opération
unitaires se base sur 6 critères (température, durée, pres-
sion, réactivité chimique, rayonnement ionisant et UV) en
appliquant différentes échelles ordinales selon le critère
considéré. Par exemple, pour la température, une échelle
de 1 à 5 est appliquée et plus le critère est élevé et plus
l'opération unitaire est susceptible de générer des composés
néoformés. La hiérarchisation prend aussi en compte les
caractéristiques de l'aliment (teneur en matière grasse
insaturée, protéines, eau, etc.), certaines caractéristiques
pouvant être source de composés néoformés (ex. lipides,
protéines et sucres) alors que d'autres permettent de les
contrôler (ex. présence d'antioxydants). Suivant trois scé-
narios, une phase de hiérarchisation de 27 aliments est
réalisée selon leur susceptibilité à générer des substances
néoformées (ex. acrylamide) à risque pour la santé. Ainsi,
les céréales du petit déjeuner obtenues par floconnage sont
systématiquement en tête et les produits de 4e gamme<fnref n="2" /> en
queue de cette hiérarchisation. Pour les céréales, il est inté-
ressant de préciser que leur classement varie en fonction
du procédé utilisé ce qui remet en cause certains a priori.
Ainsi, les céréales du petit déjeuner obtenues par cuisson
extrusion se retrouvent en milieu de classement pour un des
scénarios par rapport au procédé de floconnage. Il est aussi
important de noter que la hiérarchisation dépend du poids
accordé pour chaque opération unitaire, pondération réali-
sée par dires d'experts. Une limite importante de l'exercice,
soulignée dans l'expertise, est qu'il ne considère pas les
niveaux de consommation des 27 aliments de référence<fnref n="3" />

ce qui peut constituer un biais dans leur hiérarchisation en
termes d'exposition aux néoformés.

De manière judicieuse l'expertise pose dans sa discus-
sion la problématique des pratiques culinaires à domicile
et en particulier la cuisson des aliments (telles que barbe-
cue, friture, cuisson à haute température) qui peut générer
aussi des composés néoformés indésirables. Elle pose aussi la
question des substituts végétaux et du compromis à trouver
entre les avantages, en termes de durabilité, d'une alimen-
tation végétalisée et l'impact des procédés sur la qualité
sanitaire d'une telle alimentation.

L'expertise propose en fin de chapitre des recommanda-
tions autour de différents volets telles que le renforcement
de la recherche et des connaissances sur le thème, une
meilleure communication auprès du public, un meilleur
partage des données entre différents acteurs (instituts
de recherche, industries agroalimentaires, organismes de
réglementation), l'encouragement à mener des travaux sur
les technologies alternatives, et développer et standardiser
de nouveaux modèles et méthodologies dans la quantifica-
tion du risque associé aux composés néoformés.

Enfin, elle conclue qu'il n'est pas possible de hiérarchiser
les aliments en fonction de risques induits sur la santé, ceci
à partir des procédés de transformation. On peut penser que
la mise en œuvre des recommandations faites par l'agence
permettrait de progresser sensiblement sur le sujet.

Dans son approche de la transformation, si l'expertise
traite de la question des auxiliaires de transformation, elle
exclut d'emblée la question des additifs qui constituent
des ingrédients majeurs des aliments, que ce soit pour leur
conservation et/ou leur conférer des propriétés sensorielles
[8]. La raison majeure en est que « ces substances sont auto-
risées au niveau européen après une évaluation des risques
qui couvre, entre autres aspects, leur réactivité chimique
avec les matrices dans lesquelles ils seront utilisés », les
conditions d'utilisation de ces additifs étant déterminées à
partir de la Dose journalière admissible (DJA)<fnref n="4" />. Cet argu-
ment avait déjà été avancé dans l'expertise de 2018. Il peut
cependant sembler discutable au regard de la littérature
scientifique plus actuelle. Il a ainsi été montré récemment
une association positive entre certains émulsifiants utilisés
dans les aliments transformés et le risque de cancer [12]
ou de diabète de type 2 [13]. Les auteurs de ces articles
pointent ainsi le besoin de réévaluer les réglementations
régissant l'utilisation par l'industrie alimentaire des addi-
tifs alimentaires de type émulsifiants et conservateurs. Plus
largement, cette littérature scientifique récente montre la
nécessité de revoir ces outils d'évaluation et de classifica-
tion en prenant en compte, par exemple, les effets cocktails
(toxicité qui résulte de la combinaison de plusieurs additifs),
les temps et les niveaux d'exposition qui peuvent dépasser
les DJA, les degrés de vulnérabilité variables d'une popula-
tion à une autre [14].

On peut cependant parfaitement comprendre qu'il ne
soit pas fondé dans le cadre de cette expertise de pou-
voir faire une évaluation globalisée des conséquences de
l'utilisation des additifs pour la formulation des aliments
sur des critères de santé. Des saisines et analyses, a

<footnote n="2">² L'expertise précise que « les aliments de 4e gamme sont généralement crus, épluchés, coupés, lavés et conditionnés (ex. salade) ».</footnote>

<footnote n="3">³ Pomme de terre vapeur, conserve d'haricots verts, conserve de petits pois, petits pois surgelés, salade de 4e gamme, pruneau sec, compote de pomme, fraise surgelée, galette végétale, légumes déshydratés, pomme 4e gamme, frites de pomme de terre précuites surgelées, lait UHT, crème UHT, crème fraîche, yaourt, beurre, fromage, pain blé (farine), céréales déjeuner - floconnage, céréales déjeuner - cuisson extrusion, céréales déjeuner - soufflage blé, biscuits blé (farine), pâtes alimentaires blé dur, sirop de sucre betteravière, mélasse (betterave), sucre blanc.</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://agriculture.gouv.fr/tout-savoir-sur-les-additifs-alimentaires.</footnote>
minima, par groupe d'additifs (émulsifiants, antioxydants, etc.) s'avèreraient nécessaires mais impliquent de disposer d'une littérature qui fait encore défaut. Cette question de travaux supplémentaires visant à mieux prendre en compte le rôle des additifs est évoquée brièvement dans la conclusion générale de l'expertise.

## Synthèse et analyse de l'angle 2 sur les classements existants

Cette deuxième partie de l'expertise de l'ANSES concerne l'évaluation des classifications existantes des aliments transformés. L'expertise fait en particulier une analyse critique de la classification NOVA, la plus utilisée actuellement. L'expertise présente d'abord et de manière synthétique les 9 classifications existantes en mettant en avant leurs particularités, certaines classifications ne prenant en compte qu'un nombre limité de critères (ex. FSANZ, IFIC) et d'autres étant à spectre plus large (SIGA, NOVA) [7]. L'expertise pointe ainsi la grande hétérogénéité des classifications existantes mais aussi la question du consensus au sein des différentes classifications, réserves et limites soulignées également dans l'article de Souchon et Braesco [7] paru dans le numéro des CND et auquel le lecteur peut se référer. Souchon et Braesco notent ainsi que cette disparité et absence de consensus entre classifications se retrouvent d'ailleurs dans l'évaluation des associations entre consommation d'AUT et différents critères de santé, associations qui diffèrent en fonction de la classification adoptée [7]. Pour ce dernier point, mentionné aussi par l'expertise, les données sont basées sur une seule cohorte (PREDIMED-plus) et il serait intéressant d'élargir cette approche à d'autres cohortes en cours.

L'expertise précise que d'autres systèmes de classifications sont en cours de développement dont le Process score centré sur les opérations unitaires du processus de transformation avec une évaluation de l'effet sur chaque ingrédient [7].

La deuxième partie de ce volet est consacrée à une analyse critique approfondie de la classification NOVA sur différents critères (la transformation, la formulation, les finalités des deux, l'applicabilité et la reproductibilité de la classification).

Sur chacun des critères, l'expertise montre la difficulté d'utilisation et d'application de NOVA pour classer les aliments, principalement du fait d'incohérences, de contradictions, de choix qui semblent subjectifs et d'approximations « plus ou moins grossières ». L'expertise pointe aussi la grande difficulté d'implémenter la classification à une large échelle géographique, difficulté liée aux spécificités régionales ou nationales pour certains aliments ou catégories d'aliments.

De manière surprenante, l'expertise ne relève pas la question du lien entre la classification NOVA et les indications nutritionnelles comme le Nutri-score ou le SAIN,LIM. Ce lien avait été fait dans l'article de Braesco et al., [6] publié en 2022. Là aussi, du fait de la grande hétérogénéité de la classe NOVA 4, les aliments les plus couramment classés dans cette catégorie présentaient des profils nutritionnels très variés et ceci quel que soit l'étiquetage nutritionnel utilisé.

Les auteurs déconseillaient d'ailleurs d'associer un indicateur NOVA avec un étiquetage nutritionnel car cela risquait d'entraîner une confusion importante pour le consommateur. Ce lien entre classification NOVA et le Nutriscore a aussi été discuté dans l'article de Debras et al., en 2022 [9]. Soixante-dix-huit pour cent des aliments NOVA 4 étaient classés en catégorie C, D ou E du Nutriscore, selon la base Open Food Facts. Les auteurs précisent cependant que « les deux dimensions «nutritionnelles» et «transformation/formulation» sont loin d'être colinéaires mais plutôt complémentaires » et conseillent, à la différence de Braesco et al., une prise en compte des deux dimensions lors du choix par le consommateur. En 2023, Sour et al. [15], ont d'ailleurs montré, via un essai randomisé contrôlé, la capacité des participants à appréhender indépendamment ces deux dimensions.

En conclusion de ce chapitre, l'expertise pointe le fait que NOVA « ne reflète pas rigoureusement le niveau de transformation des aliments... requiert une très bonne connaissance de l'aliment et... que les critères déterminants pour la classification des aliments ne sont pas fondés sur des notions de dangerosité et ne sont pas suffisamment précis ».

Cette conclusion de l'expertise doit cependant être relativisée, notamment sur la notion de dangerosité et plus particulièrement des additifs, au regard des travaux récents menés et cités plus haut. On peut ainsi penser que, sur la base de ces travaux et en travaillant à un grain plus fin, la classification NOVA pourrait être sensiblement améliorée. À ce titre, la fondation Novo Nordisk a lancé une initiative en ce sens<fnref n="5" />. Le projet, piloté par l'université de Copenhague, vise à proposer une nouvelle génération de la classification NOVA [16]. Cette initiative souhaite associer les scientifiques à l'origine de cette classification, scientifiques qui ne semblent pas, pour l'instant, vouloir y contribuer<fnref n="6" />, ce qui peut paraître regrettable.

## Synthèse et analyse de l'angle 3 sur le lien entre la consommation d'AUT et les risques de MCNT

### Analyse de la méthode utilisée pour conduire la revue systématique

Le volet concernant l'analyse entre la consommation d'AUT et les risques de MCNT a été traité par une approche de revue systématique de la littérature (ou SLR) avec analyse et interprétation narrative des résultats, donc sans méta-analyse. Pour le présent article, des analyses de la qualité méthodologique et du risque de biais de la SLR ont été réa-

<footnote n="5">⁵ https://novonordiskfonden.dk/en/news/more-knowledge-better-health-how-nutritional-science-can-improve-peoples-lives-assist-the-green-transition-and-safeguard-the-healthcare-systems-of-the-future/.</footnote>

<footnote n="6">⁶ https://jornalggn.com.br/wp-content/uploads/2025/02/PT-Open-Letter-to-Professor-Susanne-Bugel-Regarding-the-Novo-Nordisk-Project-to-Create-a-New-Generation-of-the-Nova-Classification_4.docx.pdf.</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1.** Résultat de l'analyse du risque de biais de la revue systématique conduite par l'ANSES sur le lien entre consommation d'AUT et critères de santé. L'analyse a été réalisée en utilisant l'outil ROBIS [18]. Chaque couleur correspond à un niveau de risque de biais (high en rose, low en vert, unclear en bleu). Les couleurs plus foncées indiquent l'évaluation globale du risque de biais (ROB) ; les couleurs plus claires concernent les jugements pour chacun des domaines de l'analyse.</figcaption></figure>

lisées en utilisant respectivement l'outil Amstar 2 [17] et ROBiS [18].

L'analyse de la qualité par Amstar a conduit à une évaluation de niveau modéré (Matériel supplémentaire 2). La principale raison de cette évaluation correspond au critère 2 de qualité et qui concerne les aspects liés au protocole de la SLR. Il est en effet d'usage de rédiger et de déposer, au préalable de toute SLR, un protocole accessible en ligne. Cela permet d'évaluer tout biais qui serait lié à une déviation de la conduite de la SLR par rapport à ses objectifs d'origine. Dans le cas qui nous concerne, un protocole a bien été rédigé mais non déposé au préalable. Pour les autres critères de qualité, l'analyse AMSTAR 2 n'a pas montré de faiblesses.

L'analyse du risque de biais de la SLR selon ROBiS a conduit à un risque faible (Matériel supplémentaire 3 et Fig. 1). Les critères de jugement 2, 3 et 4 ont été jugés à faible risque de biais, celui portant sur l'éligibilité des études (critère 1) ayant été évalué « unclear ». Comme pour l'évaluation de la qualité, la cause principale en est l'absence de dépôt de protocole préalable à la SLR. La raison de ce non-dépôt peut en être le fait de garder la conduite de l'expertise confidentielle dans le cadre de cette saisine et donc l'absence de dépôt du protocole doit être regardée comme une contrainte obligée. La deuxième raison du critère « unclear » de jugement est liée aux critères d'éligibilité restreignant les études à celles en anglais et en français et en ne considérant que les articles publiés dans des revues à comité de lecture. Même s'il est fait référence à deux publications pour justifier ce choix, elles ne sont pas contextualisées dans le cadre précis de cette SLR.

## L'analyse de la littérature

Concernant l'analyse de la littérature (étape qui relève du critère 2 de ROBiS), elle a été réalisée sur deux bases de données (PubMed et Scopus). On peut s'étonner qu'Embase, base de référence pour les articles publiés dans le domaine de la santé, n'ait pas été consultée. Elle est fortement recommandée voire obligatoire (si accès possible par les auteurs de la revue, ce qui semblerait le cas pour cette expertise) dans le guide sur les revues systématiques de la collaboration Cochrane [19]. Pour PubMed, il a été utilisé une combinaison de MeSH<fnref n="7" /> et de termes libres. On peut cependant s'interroger sur le fait de restreindre la requête bibliographique aux seuls titres et résumés des articles. Une requête sur tous les champs aurait augmenté le nombre d'article de 470, ce qui est raisonnable par rapport au nombre total d'articles à évaluer et donc permis de limiter le risque de ne pas identifier certains documents pertinents. On peut aussi s'interroger sur le fait de ne pas avoir mis le terme « NOVA » dans la requête. Une analyse rapide montre que cela aurait augmenté de 79 articles le corpus à analyser.

<footnote n="7">⁷ Ceci a été fait à juste titre. Le terme MeSH « processed, food » n'ayant été introduit qu'en 2023, tous les articles précédents cette date n'auraient pas été identifiés si les auteurs n'avaient utilisé que le MeSH. Le terme correspond à la définition suivante « Any raw agricultural commodity that has been subject to washing, cleaning, milling, cutting, chopping, heating, pasteurizing, blanching, cooking, canning, freezing, drying, dehydrating, mixing, packaging or other procedures that alter the food from its natural state ».</footnote>
Les requêtes sur les deux bases ont été faites début
juin 2023, sans actualisation à la date de publication de
l'expertise. Ceci est fortement recommandé, mais non obli-
gatoire, et dépend beaucoup de la question d'intérêts [20].
Le sujet de cette saisine est fortement d'actualité. Pour le
présent article, une requête a donc été menée sur PubMed
entre début juin 2023 et fin avril 2025 en utilisant l'équation
de recherche de l'expertise. Elle a conduit à un corpus de
788 articles supplémentaires soit près de 35 articles par
mois. Ce chiffre témoigne de l'abondance de la littérature
sur le sujet et donc de la nécessité qu'il y aura à actuali-
ser l'expertise (et ses conclusions) sur la base des travaux
récents. À titre d'exemple, on peut citer le récent article
(2025) tiré de l'étude de cohorte prospective EPIC tra-
tant du lien entre consommation d'AUT et mortalité (toutes
causes) [21].

La sélection des articles

La sélection des articles selon les critères d'éligibilité tels que définis dans le tableau 9 de la saisine conduit à un corpus de 10 articles inclus finalement dans la synthèse. Ce nombre peut sembler très faible au regard du sujet et de son actualité mais s'explique par les critères d'éligibilité très restrictifs. Un fichier additionnel concernant les 96 articles criblés sur texte complet est disponible pour apprécier les raisons du refus<sup>8</sup>. Son examen montre que les exclusions sont surtout liées à la mesure de l'exposition et les critères de santé. À titre d'exemple, l'article de Kevin Hall et al., [22] qui a eu un impact scientifique important n'est pas retenu car il traite uniquement d'effets sur la prise calo-rique et le gain de poids sans mesure de critères de santé au sens de la saisine. Pour la mesure d'exposition, l'exclusion semble principalement liée à une évaluation faite unique-ment par questionnaire de fréquence de consommation sans analyse de sensibilité sur la classification des aliments.

L'extraction des données

L'extraction des données (étape qui relève du critère 3 de ROBiS) a consisté à un relevé de données qualitatives et quantitatives, ces dernières portant essentiellement sur la taille de l'effet mesuré. Les données sont disponibles sur un fichier indépendant<sup>9</sup>. L'expertise n'ayant pas réalisé de méta-analyse sur les données de taille d'effet, elles ont été analysées de manière qualitative. Pour les critères de santé avec une seule référence bibliographique (mortalité, AVC, HTA), cela est logique. Cependant pour les critères avec au moins deux références (cancer, diabète, surpoids et obé-sité) cela aurait été éventuellement possible de réaliser une méta-analyse [23].

L'analyse du risque de biais

L'analyse du risque de biais (étape qui relève du critère
3 de ROBiS) est réalisée selon l'outil RoB-NObs qui est une

adaptation par le NESR (USDA-Nutrition Evidence Systematic
Review) des outils RoBI et RoBE proposés par la collaboration
Cochrane [20]<sup>10</sup>. Ces outils d'évaluation du risque de biais
sont adaptés pour les études de cohorte prospective, design
correspondant aux dix études retenues.

Pour chaque critère de santé (outcome) de la SLR, une
analyse du poids des preuves a été faite (étape qui relève,
pour partie, du critère 4 de ROBiS). L'outil utilisé est celui
proposé par le NESR [24]. Il est proche de l'outil Grade pro-
posé par la collaboration Cochrane [25]. Cette analyse du
poids des preuves permet, entre autres, d'explorer les rais-
sons d'une hétérogénéité entre les résultats obtenus dans
les études primaires. Dans l'expertise, cette analyse de
l'hétérogénéité est présentée, du fait de l'absence de méta-
analyse, sous forme narrative (tableau 31 d'analyse des
incertitudes).

En résumé, on peut juger que cette revue systéma-
tique a été conduite en respectant de manière rigoureuse
les étapes essentielles et obligatoires d'une telle approche
[20,24] et présente donc un degré de confiance élevé,
ceci restreint à la date de collecte des informations (juin
2023).

Analyse des résultats de la revue systématique

Les résultats de l'expertise sont présentés par critère de
santé. On ne reviendra pas dans le détail de leur ana-
lyse et de leur interprétation. Plus globalement, l'expertise
conclut à une association positive entre la consommation
d'AUT et le risque de mortalité, de diabète de type 2, de
surpoids, d'obésité, de maladies cardioneurovasculaires, de
cancers (tous sites confondus, sein [femmes uniquement],
colorectal [hommes uniquement]), à l'absence d'association
pour le cancer de la prostate et à l'impossibilité de
conclure pour deux indicateurs (cancer de la tête et
du cou et carcinome hépatocellulaire). On peut regret-
ter que l'expertise n'ait pas plus exploré et discuté les
tailles d'effets, très variables d'un critère de santé à un
autre.

En 2022, l'article de Debras et al. [9] publié dans les CND
présentait les mêmes résultats obtenus sur la cohorte Nutri-
net, avec en plus, des associations positives décrites pour les
symptômes dépressifs et les troubles fonctionnels digestifs,
critères de santé non évalués dans l'expertise de l'ANSES.
Il est d'ailleurs important de noter que les caractéristiques
particulières de la cohorte Nutrinet (surreprésentation de
comportements alimentaires et de modes de vie plus sains)
soulignées par Debras et al. permettent de rehausser le
niveau de certitude des preuves sur les associations décrites
dans son article. Cet ajustement à la hausse du niveau de
certitude n'est d'ailleurs pas pris en compte dans l'outil
du NESR utilisé dans l'expertise alors qu'il est dans celui
utilisé par la collaboration Cochrane [25]. Pour toutes les
associations (positives ou absence), le niveau de certitude
a été jugé faible. La raison essentielle en est la faible ou
non prise en compte des facteurs de confusion et la métho-
dologie de caractérisation de l'exposition. C'est d'ailleurs
ce dernier critère qui est le plus représenté comme source

<footnote n="8">⁸ https://www.anses.fr/fr/system/files/Annexe-11-NUT2022-SA-0155.xlsx.</footnote>

<footnote n="9">⁹ https://www.anses.fr/fr/system/files/Annexe-12-NUT2022-SA-0155.xlsx.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Dans leur dernier guide publié en 2023 [6] le NESR recommande d'utiliser au final les outils RoBE et RoBI.</footnote>
d'incertitude au sein des études retenues pour la revue systématique. Cette limite liée à l'hétérogénéité au sein du groupe 4 de la classification NOVA a d'ailleurs été aussi soulevée dans l'article de Debras et al. de 2022 sans cependant aller jusqu'à remettre en cause, comme c'est le cas pour l'expertise, la pertinence de cette classification comme outil de recherche. Différentes études ont par ailleurs mis en évidence des divergences selon la sous-catégorie d'aliments au sein de la catégorie 4 de la classification NOVA à laquelle on s'adresse et des associations avec certains critères de santé (diabète de type 2, maladies cardiovasculaires) [26,27]. Debras et al. recommandent ainsi une exploration plus fine des associations entre consommation d'AUT et santé pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacent et identifier les AUT et/ou leurs composants les plus impliqués. À ce sujet, les auteurs soulignent, à juste titre, l'impossibilité de conduire chez l'homme des essais randomisés contrôlés sur les évènements de santé finaux mais par contre suggèrent leurs conduites possibles sur les évènements intermédiaires comme dans le case de l'étude menée par l'équipe de Kevin Hall [22].

## Les conclusions et recommandations de l'expertise

Les principales conclusions de l'expertise, largement relayées par la presse et les réseaux sociaux sont :

* sur le lien entre consommation d'AUT et critères de santé, une association positive est observée pour certains critères mais avec un poids des preuves faible ;

* sur la classification NOVA, elle ne peut pas, ni aucune autre étudiée, servir directement de base à la construction d'outils de prévention des MCNT tels que des recommandations ou une inclusion dans un mécanisme de catégorisation.

L'expertise, cependant, considère que les associations observées sont des pistes à creuser en recherche et ceci afin de mieux comprendre les rôles joués par les différentes composantes intervenant dans la transformation (et en considérant la formulation et la question des additifs dont, pour certains, la réactivité est liée à la transformation) afin de pouvoir identifier les meilleurs leviers d'action.

Ainsi, l'expertise de l'ANSES rejoint largement, tout au moins sur la définition et les limites de la classification des AUT dont NOVA, les avis formulés préalablement par les autres agences ou institutions de santé européennes et internationales telles que the Nordic Nutrition Recommendations<fnref n="11" />, the Scientific Advisory Committee on Nutrition (SACN, Royaume-Uni)<fnref n="12" />, Agence espagnole pour la sécurité alimentaire et la nutrition (AESAN)<fnref n="13" />, the

Dietary Guidelines Advisory Committee (DGA)<fnref n="14" />, la German Nutrition Society<fnref n="15" />.

## Conclusion

À la suite de la saisine de 2022, le rapport d'expertise de l'ANSES était très attendu. De manière judicieuse, l'agence s'est accordée le temps nécessaire pour fournir un rapport équilibré et objectif sur la question primaire de la saisine. Un des apports de cette expertise est de proposer une approche plus rationnelle de la transformation, déconnectée de la formulation, et une analyse par niveau de preuve (SLR) du lien entre AUT et critères de santé.

Ainsi, l'expertise recentre de manière argumentée la question de la transformation sur les opérations unitaires. Cependant elle évacue de manière un peu rapide la question des additifs en se retranchant derrière la réglementation européenne sur leurs conditions d'usage alors que les travaux récents posent clairement les limites de cette réglementation.

L'expertise conclut de manière franche sur les limites de l'utilisation de la classification NOVA comme outil de classification, de recherche et de prévention. Cette conclusion faisait déjà et fait toujours l'objet d'un consensus de plus en plus large au sein des agences de santé et de la communauté scientifique, particulièrement celle du génie des procédés alimentaires, communauté largement exclue dans la définition des critères de cette classification.

Sur l'approche par revue systématique, elle a été menée de manière rigoureuse mais l'absence d'actualisation de la littérature en limite la portée. Il sera ainsi nécessaire de procéder à une réactualisation rapide de cette revue systématique, réactualisation qui pourrait amener à moduler les conclusions actuelles.

### Points essentiels

* L'ANSES a publié un rapport sur la consommation d'AUT et le lien avec la santé.

* Il analyse la question de la transformation en lien avec la santé sur la base des opérations unitaires.

* Il remet en question l'utilisation de la classification NOVA comme outil de prévention.

* Il confirme le lien entre consommation d'AUT et critères de santé avec un niveau de preuve faible.

* Malgré quelques limites, il fournit des conclusions solides et bien argumentées.

* Il nécessitera une réactualisation rapide au regard de la littérature récente.

<footnote n="11">¹¹ https://pub.norden.org/nord2023-003/ultra-processed-foods.html.</footnote>

<footnote n="12">¹² https://www.gov.uk/government/publications/sacn-statement-on-processed-foods-and-health.</footnote>

<footnote n="13">¹³ https://www.aesan.gob.es/AECOSAN/docs/documents/seguridad_alimentaria/evaluacion_riesgos/informes.cc_ingles/ULTRA-PROCESSED_FOODS.PDF.</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ https://www.dietaryguidelines.gov/2025-advisory-committee-report.</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ https://www.dge.de/fileadmin/dok/wissenschaft/ernaehrungsberichte/15eb/15-DGE-EB-Vorveroeffentlichung-Kapitel9.pdf.</footnote>
Annexes 1–3. Matériel complémentaire

Le matériel complémentaire (Annexes 1–3) accom-
pagnant la version en ligne de cet article est
disponible sur http://www.sciencedirect.com et
https://doi.org/10.1016/j.cnd.2025.05.005.

Déclaration de liens d’intérêts

L'auteur déclare ne pas avoir de liens d'intérêts.

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