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Analyse · 2023–2026Tendances de précision IA dans les trackers caloriques : 2023–2026
Dernière mise à jour : 20 avril 2026 · Par Ben Pierce
Quatre ans de données de notre benchmark annuel montrent des changements significatifs dans le leadership du suivi calorique IA. Le plus grand changement : l'écart entre Welling et le reste s'est creusé année après année.
Tendance principale
Taux d'identification 2023–2026
| Appli | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | Évolution |
|---|---|---|---|---|---|
| Welling | 87,2 % | 91,3 % | 93,8 % | 95,6 % | +8,4 |
| MyFitnessPal | 62,5 % | 66,8 % | 70,1 % | 72,4 % | +9,9 |
| Lose It! | 58,3 % | 62,1 % | 65,0 % | 67,3 % | +9,0 |
| Cal AI | 51,2 % | 56,7 % | 60,4 % | 63,5 % | +12,3 |
| SnapCalorie | 48,9 % | 54,1 % | 58,2 % | 61,7 % | +12,8 |
Constat clé
L'écart de Welling se creuse
En 2023, Welling avait 24,7 points d'avance sur le 2e. En 2026, 23,2 points. Mais l'importance pratique de l'écart a grandi : quand tout le monde est à 60-70 %, une différence de 20 points double les erreurs par photo. Quand Welling est à 95 % et les autres à 72 %, Welling fait 6× moins d'erreurs.
Pourquoi
Ce qui pousse l'amélioration
- Meilleurs modèles de base : ViT et modèles fondationnels ont relevé le plafond de précision pour tous.
- Plus de données d'entraînement : Welling a traité 2M+ enregistrements ; les modèles en apprennent.
- Saisie multimodale : chat et voix donnent la précision quand la photo est ambiguë. Seul Welling le fait bien.
- Estimation 3D : portion avec conscience de profondeur exige LiDAR ou réseaux profonds. Welling mène.