Fini le scanner DEXA ? Google veut calculer votre taux de graisse corporelle avec une photo

Deux photos au smartphone, et un réseau de neurones estime votre masse grasse mieux que le capteur de votre montre connectée. Google publie ses résultats, sans annoncer le moindre produit.

L'indice de masse corporelle, ce rapport entre le poids et le carré de la taille hérité du XIXe siècle, dit assez peu de choses utiles. Il ne fait pas la différence entre le muscle et la graisse, encore moins entre la graisse logée sous la peau et celle qui enrobe les organes, laquelle pose pourtant les vrais problèmes métaboliques. Google vient de proposer une méthode pour combler cet écart avec l'appareil que tout le monde a déjà dans la poche. Le billet a été mis en ligne le 17 août sur le site dédié à la recherche de la firme.

Trois cohortes et des rayons X en guise d'étalon

Le système s'appelle PhotoScan et estime trois indicateurs à partir de photos en deux dimensions parfaitement ordinaires. Le pourcentage de masse grasse d'abord, le plus familier. Puis deux rapports aux noms techniques, A/G et V/S, qui recouvrent des réalités assez simples. Le premier compare la graisse du tronc à celle des hanches et des cuisses, soit la silhouette en pomme opposée à la silhouette en poire. Le second oppose la graisse qui entoure les organes à celle qu'on peut pincer entre deux doigts.

L'entraînement s'est déroulé en trois temps, avec un groupe distinct à chaque étape pour éviter que le modèle ne se contente de réciter ce qu'il a déjà vu. Google a d'abord pré-entraîné un réseau sur 35 323 dossiers de la UK Biobank, en associant des projections d'images IRM aux mesures d'absorptiométrie biphotonique qui servaient de vérité de référence. Le modèle a ensuite été ajusté sur 677 adultes photographiés avec de vrais smartphones, un traitement automatisé se chargeant de retenir les meilleures poses de face et de profil dans des vidéos à 360 degrés.

La validation finale a porté sur 132 personnes suivies pendant trente semaines à San Francisco, avec prises de sang à jeun à l'appui. Les chiffres publiés par les chercheurs Cassie Zhou et Ahmed Metwally donnent une erreur absolue moyenne de 2,15 points sur le taux de masse grasse. Un modèle fondé sur l'impédancemétrie, la technique embarquée dans les montres connectées, se contente de 2,91 points. La cohorte indépendante confirme l'ordre de grandeur, à 2,13 points.

Ce que le poignet ne peut pas mesurer

L'écart le plus parlant apparaît sur la détection de la résistance à l'insuline, ce dérèglement silencieux qui précède de plusieurs années l'apparition d'un diabète de type 2. À partir des seules données démographiques, âge, sexe et indice de masse corporelle, le classificateur atteint 0,692 sur l'échelle qui mesure sa capacité à séparer les cas des non-cas. En y ajoutant PhotoScan, il grimpe à 0,760, quand l'examen de référence par rayons X plafonne à 0,773. L'impédancemétrie des montres n'apporte, elle, aucune amélioration.

L'explication tient à ce que chaque méthode sait voir. Le capteur d'une montre connectée envoie un courant à travers le poignet et en déduit une masse grasse globale, sans rien dire de sa répartition. Or ce sont précisément les rapports de répartition qui portent l'information sur le risque métabolique. La photo fournit donc une donnée que l'impédancemétrie ne produit pas, ce qui suffit à expliquer l'écart de performance.

L'enjeu de santé publique justifie l'attention portée à ce type d'outil. L'étude OFÉO, menée en 2024 par la Ligue nationale contre l'obésité auprès de 10 410 adultes, chiffrait à 18,1 % la part des Français vivant avec une obésité. Cela représente près de dix millions de personnes, et la proportion approche un adulte sur deux en ajoutant le surpoids. Un dépistage précoce, sans prise de sang ni rayonnement, aurait de quoi séduire.

Google qualifie pour l'instant PhotoScan de prototype de recherche et n'annonce aucun plan de commercialisation, ce qui tempère nettement l'enthousiasme. Restera surtout à convaincre les utilisateurs de confier à Google des photos de leur corps, obstacle que les chercheurs identifient eux-mêmes en conclusion de leur article. Entre un indice de masse corporelle qui ne dit presque rien et un algorithme qui en dirait beaucoup trop, le curseur reste à placer.