Votre smartphone sait déjà combien de graisse vous avez autour des organes… et ça devrait vous faire peur
Et si votre smartphone se transformait en scanner corporel ultra-précis, capable de dévoiler des secrets métaboliques invisibles à l’œil nu ? Google explore PhotoScan, une intelligence artificielle qui analyse deux clichés ordinaires pour estimer masse grasse, répartition et surtout graisse viscérale. Un prototype de recherche encore loin des apps grand public, mais déjà impressionnant par sa capacité à rivaliser avec des équipements hospitaliers coûteux.
Un entraînement colossal pour dépasser les approximations du bmi
Les chercheurs ont d’abord nourri un réseau neuronal profond avec plus de 35 000 dossiers de la UK Biobank, en s’appuyant sur des projections d’IRM converties en images 2D et des mesures DXA comme référence. Ils l’ont ensuite affiné sur 677 adultes aux origines et morphologies variées, en utilisant de véritables photos prises au smartphone. Le système se contente d’une vue de face et d’une de profil. Il estime le pourcentage global de graisse, le ratio A/G qui oppose la graisse du tronc à celle des hanches et cuisses, ainsi que le V/S qui sépare la graisse interne entourant les organes de celle stockée juste sous la peau. Contrairement aux capteurs d’impédancemétrie des montres connectées, limités au taux global et moins fiables, PhotoScan extrait des informations géométriques du corps et les combine à des données comme le sexe ou la taille pour des résultats plus détaillés et plus justes.
Une précision qui frôle celle des scanners dxa pour anticiper la résistance à l’insuline
Les évaluations révèlent une erreur moyenne d’environ 2,15 % sur le pourcentage de masse grasse, supérieure aux performances des BIA portables. Les ratios A/G et V/S restent dans une marge d’erreur proche de 0,1. Testé sur une cohorte indépendante de 132 participants, le modèle confirme sa robustesse. En intégrant ces estimations à l’âge, au sexe et au BMI, la détection de la résistance à l’insuline atteint un AUROC de 76 %, contre 69,2 % avec les seules données démographiques, et quasi identique aux 77,3 % obtenus avec de vrais scans DXA. La graisse viscérale, particulièrement métaboliquement active, constitue un marqueur bien plus pertinent que la graisse sous-cutanée pour les risques cardiométaboliques. Près de 40 % des jeunes adultes aux États-Unis en souffrent sans le savoir, un facteur silencieux qui précède souvent le diabète de type 2. Cette méthode non invasive, sans radiation ni infrastructure lourde, pourrait rendre le dépistage accessible au quotidien et compléter les données physiologiques des wearables.
Pixel et fitbit renforcent l’offensive santé de google
L’annonce de PhotoScan coïncide avec le lancement des Pixel 11 et l’arrivée de nouvelles fonctions Health Guardian sur les Pixel Watch 3 et ultérieures, ainsi que sur Fitbit Air. Insulin Resistance Trends analyse les signaux physiologiques sur plusieurs semaines pour suivre l’évolution de la résistance à l’insuline, sans aucune prise de sang. PhotoScan pourrait un jour s’y intégrer, associant images et capteurs pour un suivi plus complet. Google accélère clairement sur la santé connectée, transformant nos appareils en véritables tableaux de bord corporels. Pour les amateurs de tech, c’est l’équivalent d’un dashboard RPG appliqué à son propre métabolisme, à condition de rester attentif aux enjeux de confidentialité des photos. Le prototype n’est pas encore déployé, mais il esquisse un futur où le monitoring santé devient aussi naturel qu’un selfie.
On n’en est qu’au stade de la recherche, avec des questions ouvertes sur le déploiement réel et la protection des données. Pourtant, l’idée de transformer un simple appareil photo en outil de prévention métabolique ouvre des horizons fascinants, loin des scanners hospitaliers réservés à quelques-uns.
