Google a développé une nouvelle technologie capable d’estimer la composition corporelle d’une personne. Et le seul matériel indispensable pour utiliser celle-ci est un appareil photo. Pour le moment, il ne s’agit que d’un prototype de recherche. Mais les résultats sont très prometteurs. Et ouvre la voie à une nouvelle ère dans le domaine de la santé. En effet, s’il est déjà possible d’obtenir ces informations en utilisant l’absorptiométrie biphotonique à rayons X ou DXA, ce matériel est très coûteux, nécessite des infrastructures spécialisées et expose les patients à de petites doses de radiation. De ce fait, il ne s’agit donc pas d’une solution viable pour des mesures quotidiennes.
La technologie de Google, quant à elle, est capable d’avoir une estimation du taux de masse grasse d’une personne, mais aussi des ratios A/G (“compare la graisse stockée dans votre tronc […] par rapport à vos hanches et vos cuisses”) et VS (“la distinction entre la graisse interne, à métabolisme élevé, qui entoure vos organes, et la graisse sous-cutanée stockée juste sous votre peau”). Et, pour avoir ces estimations détaillées, l’IA n’a besoin que d’images en 2D, prises avec un simple appareil photo de smartphone. Pour créer cette IA, Google a préentraîné un réseau neuronal profond sur plus de 35 000 données de patients provenant de l’UK Biobank. Puis, la technologie a été affinée avec un groupe de 667 adultes.
Today on the blog, we demonstrate the feasibility of a deep learning approach estimating body composition from smartphone photos, to predict insulin resistance with accuracy comparable to DXA scans in a clinical research setting. Read more →https://t.co/S6LV44N1wJ pic.twitter.com/7MhdV1Pvsh
— Google Research (@GoogleResearch) August 17, 2026
Des résultats presque aussi précis qu’avec l’absorptiométrie biphotonique à rayons X
Et, comme évoqué plus haut, les résultats sont prometteurs. En effet, si Google reconnaît que l’absorptiométrie biphotonique à rayons X donne les résultats les plus précis, celui-ci affirme aussi que sa technologie permet d’avoir une précision qui est proche de celle qu’on aurait avec ces équipements spécialisés. Et par rapport aux accessoires connectés, qui sont plus pratiques, cette IA qui s’appuie sur des photos ne se contente pas de fournir le taux de masse grasse, mais donne plus de détails.
Or, ces informations pourraient être précieuses, dans le domaine de la santé, pour prédire la résistance à l’insuline des personnes. “Notre étude démontre que l’estimation optique de la composition corporelle à partir d’images prises avec un smartphone est à la fois techniquement réalisable et cliniquement pertinente. Bien qu’il s’agisse encore d’un prototype de recherche, cette approche ouvre la voie à un dépistage accessible et non invasif du risque d’insulinorésistance”, explique Google. Les données fournies par cette IA appelée “PhotoScan” pourraient notamment compléter les informations physiologiques du quotidien enregistrées par les montres connectées, afin de “dresser un tableau complet” du risque métabolique.
Google est désormais à fond sur la santé
En tout cas, la technologie PhotoScan est présentée par Google alors que celui-ci vient juste d’annoncer de nouvelles fonctions de santé, basées sur l’IA, lors de l’annonce de la série Google Pixel 11 et de la nouvelle montre Pixel Watch.
Et parmi les fonctionnalités de santé qui vont arriver sur les montres Pixel Watch éligibles et sur le Fitbit Air, il y a justement une fonctionnalité qui surveille les tendances de résistance à l’insuline. “Une fonctionnalité inédite sur les appareils connectés Pixel et Fitbit, Insulin Resistance Trends analyse les données physiologiques sur plusieurs semaines pour suivre l’évolution de votre santé métabolique sans nécessiter une seule goutte de sang”, a expliqué Google.
- Google a développé une IA capable d’estimer la composition corporelle d’une personne à partir de photos en 2D
- Et la précision se rapproche de celles des équipements spécialisés qu’on ne trouve que dans les hôpitaux
- Combinées à d’autres informations collectées par les montres connectées, cette technologie pourrait aider Google à fournir une meilleure estimation du risque de résistance à l’insuline
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