Publié le 29 décembre 2025 11h13. Une nouvelle application d’intelligence artificielle, WiseCode, promet de décrypter les étiquettes des produits alimentaires et d’aider les consommateurs à faire des choix plus éclairés, en particulier face à la prolifération des aliments ultra-transformés.
- WiseCode peut scanner plus de 700 000 aliments via code-barres ou photo.
- L’application évalue la qualité des ingrédients et la valeur nutritionnelle sur une échelle de 1 à 100 (WiseScore).
- WiseCode utilise une base de données exclusive et un algorithme d’IA pour identifier le niveau de transformation des aliments.
La nutrition a un impact profond sur notre bien-être, tant physique que mental. Face à la complexité des étiquettes et à la difficulté de s’y retrouver, notamment avec la montée en puissance des aliments ultra-transformés, de plus en plus de consommateurs recherchent des outils pour les aider à faire des choix alimentaires plus sains. C’est dans ce contexte qu’est apparue WiseCode, une plateforme gratuite basée sur l’intelligence artificielle.
Créée en 2024 par Peter Castleman, WiseCode se veut un allié pour les consommateurs soucieux de leur alimentation. L’application permet de scanner plus de 700 000 produits alimentaires grâce à son code-barres ou simplement en prenant une photo. Elle analyse ensuite 15 attributs pour fournir des informations détaillées sur cinq niveaux différents, permettant ainsi de comprendre la composition exacte des aliments que nous consommons.
Au cœur de WiseCode se trouve le concept de « transparence alimentaire pour tous ». L’application identifie instantanément le niveau de transformation d’un aliment grâce à l’outil FoodTechAI de WiseCode et à sa base de données exclusive, WiseData. Elle attribue également un score, appelé WiseScore, allant de 1 à 100, pour évaluer la qualité des ingrédients et la valeur nutritionnelle. Ce score est ensuite classé en cinq catégories : Médiocre, OK, Passable, Bon ou Excellent, pour une compréhension intuitive des résultats.
« Le WiseScore part d’une idée simple et humaine : donnez-moi une réponse claire à laquelle je peux faire confiance, pas différente d’une cote de crédit FICO », explique Peter Castleman.
Peter Castleman, PDG de WiseCode
WiseCode collecte des données provenant de diverses sources, notamment les informations nutritionnelles, les listes d’ingrédients, les additifs, les conservateurs et les allergènes, ainsi que des informations sur le traitement et les attributs testés en laboratoire. Un algorithme d’IA traite ensuite ces données pour les normaliser et les catégoriser, en recoupant les informations avec celles de millions de produits. L’entreprise ne divulgue pas précisément ses sources de données brutes, mais elle combine les informations fournies par les fabricants, les données des détaillants liées aux codes-barres, ainsi que des ensembles de données de référence sur la nutrition publique et la science alimentaire.
L’application utilise un algorithme bayésien bayésien pour estimer la contribution de chaque ingrédient à la valeur nutritionnelle globale d’un produit, même lorsque l’étiquette ne fournit pas de quantités spécifiques. Elle croise également les informations provenant de différentes sources, telles que l’USDA FoodData Central et ses propres partenaires de laboratoire, pour garantir la fiabilité des données.
Comment utiliser WiseCode :
- Téléchargez l’application WiseCode sur iOS ou Android.
- Répondez aux questions d’intégration pour personnaliser l’application en fonction de vos objectifs et de vos besoins alimentaires.
- Cliquez sur le bouton « Scanner » pour analyser le code-barres d’un produit ou prendre une photo de son étiquette.
- Consultez les résultats pour obtenir des informations sur la qualité des ingrédients, les niveaux de nutriments, les additifs et le niveau de transformation de l’aliment.
- Utilisez le WiseScore pour obtenir une évaluation rapide de la qualité globale du produit.
WiseCode s’inscrit dans une tendance plus large d’utilisation de l’IA pour améliorer la transparence alimentaire et aider les consommateurs à prendre des décisions plus éclairées. D’autres outils, comme ceux utilisés pour la création de recettes personnalisées ou pour lutter contre le gaspillage alimentaire, témoignent de cet intérêt croissant pour l’intelligence artificielle dans le domaine de l’alimentation.
Cependant, il est important de noter que les applications basées sur l’IA ne sont pas infaillibles et peuvent comporter des erreurs. Les personnes ayant des antécédents de troubles alimentaires doivent faire preuve de prudence, car les notes numériques ou les scores peuvent être déclencheurs. De même, les femmes enceintes, les mères allaitantes ou les personnes ayant des besoins nutritionnels spécifiques devraient toujours consulter un professionnel de la santé qualifié avant d’apporter des modifications importantes à leur alimentation.
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