Google Research a dévoilé PhotoScan, un modèle d’intelligence artificielle capable d’estimer le taux de masse grasse à partir de deux photos prises au smartphone, de face et de profil. Les travaux ont été publiés le 17 août sur le blog de recherche du groupe.
L’outil ne se contente pas d’un pourcentage global : il estime aussi la part de graisse viscérale, celle qui entoure les organes et pèse le plus sur le risque cardiovasculaire.
Une brique de plus dans l’offensive santé du groupe, qui vient d’ajouter des quiz et des visuels IA à Search et Gemini.
Une précision proche du scanner médical
Face au DEXA, l’examen de référence par rayons X, PhotoScan affiche une erreur absolue moyenne de 2,15 points sur le taux de masse grasse. Les montres connectées plafonnent à 2,91 points.
Le modèle a été validé auprès de 677 adultes photographiés avec de vrais smartphones et de 132 volontaires suivis pendant trente semaines à San Francisco.
Google présente pour l’instant PhotoScan comme un prototype de recherche, sans calendrier de commercialisation. Reste l’obstacle que les chercheurs reconnaissent : convaincre les utilisateurs de confier leurs photos corporelles au groupe, alors que 6,8 millions de données médicales viennent d’être volées en France.
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