Comment compter les calories avec ChatGPT

Oui, ChatGPT peut estimer les calories des aliments que tu décris, mais un chat ne tient pas seul un registre fiable jour après jour. Donne-lui chaque aliment en grammes, précise cru ou cuit, nomme toute huile ou sauce, et demande les chiffres par élément plus un total. Vérifie ensuite une ligne contre une valeur USDA FoodData Central. Les invites ci-dessous fonctionnent aussi dans Claude.

Points clés

• Une invite utilisable a cinq parties : la tâche, chaque aliment avec ses grammes, cru ou cuit, la matière grasse de cuisson et les sauces, et un format de réponse qui liste les hypothèses.
• Dans l'étude NutriBench, GPT-4o et GPT-4o mini ont fait des erreurs plus petites sur les glucides avec des descriptions métriques (« 80 g de riz ») qu'avec des descriptions naturelles (« une tasse de riz »).
• Vérifie une ligne toi-même : 140 g de blanc de poulet rôti x 165 kcal / 100 g = 231 kcal.
• Demande le même repas trois fois, dans des chats neufs. Dans une étude, les répétitions variaient de 4,74 % à 6,19 % sur l'énergie.
• Un chat peut déraper quand il additionne beaucoup de lignes. Additionne toi-même les chiffres de la journée une fois.

Où se situe Remembite : Ton IA fait le calcul, et Remembite tient le journal. Il enregistre chaque repas envoyé par ton assistant, trace tes tendances et signale les chiffres qui paraissent très éloignés avant toute sauvegarde. Le connecteur Claude est disponible dès maintenant, Remembite fonctionne dans ChatGPT (bêta, via le mode développeur), et le tableau de bord d'exemple montre la mise en page. Voir ce que Remembite conserve.

Comment compter les calories avec ChatGPT ?

Écris le repas comme le lirait une balance de cuisine. « Poulet et riz » laisse au chat le soin de deviner la quantité, le mode de cuisson et l'huile. « 140 g de blanc de poulet rôti, 150 g de riz blanc cuit, 1 c. à café d'huile d'olive » lui laisse très peu à deviner. Le résultat reste une estimation. Une invite supprime les suppositions ; elle ne rend pas les chiffres exacts.

À quoi ressemble une bonne invite de base ?

Copie ces cinq lignes et remplace les crochets. Chaque ligne correspond à un chiffre de la figure.

Invite de base :

Estime les calories et les macronutriments de ce repas.

Aliments : [aliment, grammes, cru ou cuit]

Matière grasse de cuisson et sauces : [type et quantité, ou aucune]

Donne une ligne par élément avec kcal, protéines g, glucides g et lipides g, puis une ligne de total.

Liste chaque hypothèse que tu as faite. Demande-moi avant de deviner tout élément qui change beaucoup un chiffre.

L'invite est du texte brut. Nous ne l'avons pas testée sur un assistant, donc rien ici n'annonce un résultat pour elle. Les contrôles ci-dessous indiquent si une réponse tient debout.

Tâche : demander des chiffres

« Est-ce un bon déjeuner ? » appelle des commentaires. « Estime les calories et les macronutriments » demande un tableau que tu peux vérifier.

Aliments et grammes : une ligne par aliment

Pèse à la balance de cuisine et écris les grammes à côté de chaque élément. Si tu ne peux pas peser quelque chose, donne ta propre estimation en grammes et indique que c'est une estimation, pour que le chat reporte ce doute dans ses hypothèses.

État : cru ou cuit

L'USDA indique 365 kcal pour 100 g de riz blanc long grain cru (FDC 168877) et 130 kcal pour 100 g cuit (FDC 168878). Donc 150 g crus font 150 x 365 / 100 = 548 kcal, et 150 g cuits font 150 x 130 / 100 = 195 kcal. Le guide cru ou cuit explique pourquoi les poids diffèrent. La page calories du riz blanc présente les deux lignes avec des quantités en tasse, en millilitres et pour 100 g.

Matière grasse de cuisson et sauces : la part cachée

L'USDA indique 884 kcal pour 100 g d'huile d'olive, et une cuillère à soupe pèse 13,5 g (FDC 171413). Une cuillère à soupe fait 13,5 x 884 / 100 = 119 kcal, autant que près de 92 g de riz blanc cuit (119 / 1,30).

Format de réponse : par élément, avec les hypothèses

Une ligne par élément te permet de vérifier chaque ligne. « Demande-moi avant de deviner » transforme une supposition silencieuse en une question à laquelle tu réponds en cinq secondes.

Les cinq champs côte à côte

Champ	Pourquoi c'est important	Mauvais exemple	Bon exemple
Tâche	Garde la réponse sur des chiffres que tu peux vérifier	Mon déjeuner est-il correct ?	Estime les calories et les macronutriments de ce repas
Aliments et grammes	La quantité fait le total plus que tout autre champ	un bol de riz	150 g de riz blanc
État	Le riz cru et le riz cuit diffèrent d'environ 2,8 fois	150 g de riz	150 g de riz cuit
Matière grasse et sauces	1 c. à soupe d'huile fait 119 kcal	(oublié)	1 c. à café d'huile d'olive
Format de réponse	Des lignes par élément se vérifient une par une	donne-moi juste le total	une ligne par élément, liste les hypothèses

Les grammes battent-ils les tasses pour ChatGPT ?

Pour les modèles GPT de l'étude NutriBench, oui. Pour les dix autres modèles, le texte et la figure de l'article vont dans des directions différentes, donc la lecture prudente est plus étroite que « les grammes gagnent toujours ».

NutriBench (Hua et al., arXiv 2407.12843 ; la page arXiv indique ICLR 2025) contient 11 857 descriptions de repas avec les étiquettes de glucides, protéines, lipides et calories. Les auteurs ont comparé 5532 descriptions en portions naturelles, comme « une tasse de riz », avec les mêmes 5532 repas écrits en métrique, comme « 80g de riz », et ont noté douze modèles sur l'estimation des glucides. Leur figure 4 représente l'écart de chaque modèle en erreur absolue moyenne (MAE, en grammes de glucides). Nous avons lu les longueurs des barres dans le fichier de figure publié, donc traite ces valeurs comme des lectures.

• GPT-4o et GPT-4o mini sont les deux seuls modèles dessinés en bleu. L'article dit que les deux « ont fait mieux dans la catégorie des portions métriques » (notre traduction) et suppose que des données nutritionnelles liées aux portions métriques figuraient dans les données d'entraînement de GPT.
• Pour les dix autres modèles, l'article se contredit. Un titre de section et la légende de la figure disent que la plupart des modèles préfèrent les portions naturelles. La phrase du texte sous ce titre dit que la plupart des modèles ont une erreur plus grande avec les portions naturelles. Nous ne retenons aucune des deux lectures.

Modèle	Écart, g de glucides	Couleur dans la figure de l'article
GPT-4o	-2,0	Bleu
GPT-4o mini	-1,3	Bleu
Gemma2-27B	2,8	Orange
Llama3.1-405B-FP8	5,5	Orange
Llama3.1-70B	5,9	Orange
Llama3-70B	6,7	Orange
OpenBioLLM-70B	7,5	Orange
Gemma2-9B	8,4	Orange
Qwen2-72B	9,6	Orange
Llama3-8B	19,4	Orange
Llama3.1-8B	22,8	Orange
Qwen2-7B	24,9	Orange

Les barres à gauche de zéro sont les deux modèles GPT, que l'article décrit comme ayant mieux réussi sur les descriptions métriques.

Cela dit moins sur ChatGPT aujourd'hui qu'il n'y paraît, car NutriBench mesure l'erreur sur les glucides, pas sur les calories. Son meilleur résultat était GPT-4o avec une invite en chaîne de pensée : 66,82 % des réponses se trouvaient à 7,5 g de la valeur réelle de glucides, avec une MAE de 8,61 g (tableau 3 de l'article). En moyenne sur les douze modèles, la part de réponses dans ce seuil de 7,5 g était de 43,24 % avec une invite simple et de 47,46 % avec la chaîne de pensée (tableau 2 de l'article). Ici, 7,5 g de glucides font environ 30 kcal (7,5 x 4).

Le conseil ne coûte rien, quel que soit le sens des autres modèles : donne des grammes. Hoang et al. (JAMA Netw Open 2023) écrivent aussi que ChatGPT ne pouvait pas donner des unités ménagères fiables. Si tu n'as qu'une tasse, convertis-la d'abord avec le guide tasses vers grammes. Notre invite de base n'est pas l'invite en chaîne de pensée de NutriBench, et nous ne l'avons pas mesurée.

Les quantités ont aussi aidé dans un test de calories. Dans l'étude de Rodriguez-Jimenez de 2025 sur ChatGPT-5 et 195 plats, l'erreur moyenne sur l'énergie est passée de 30,51 % avec une photo seule à 13,92 % avec une photo plus une liste d'ingrédients avec quantités. C'est une seule étude, un seul modèle, et aucune exécution répétée n'a été rapportée.

À quoi ressemblent cinq invites remplies ?

Les exemples de réponse sont écrits par nous pour montrer le format. Aucun n'est une vraie sortie de modèle. Les valeurs USDA viennent de la version SR Legacy de FoodData Central (avril 2018, la dernière version de ce type de données), lues sur le téléchargement USDA le 16 oct. 2026.

1. Un repas maison avec poids

Invite à coller :

Estime les calories et les macronutriments de ce repas. Aliments : blanc de poulet, sans peau, 140 g, rôti. Riz blanc, long grain, 150 g, cuit. Matière grasse de cuisson : 1 c. à café d'huile d'olive (4,5 g). Donne une ligne par élément avec kcal, protéines g, glucides g et lipides g, puis une ligne de total. Liste chaque hypothèse. Demande-moi avant de deviner tout élément qui change beaucoup un chiffre.

Exemple de réponse, écrit par nous pour montrer le format, pas une vraie sortie de modèle : poulet 231 kcal, riz 195 kcal, huile d'olive 40 kcal. Total 466 kcal, 47,5 g de protéines, 42,3 g de glucides, 9,9 g de lipides. Hypothèses : peau retirée, riz nature bouilli, pas de sauce.

Exemple chiffré : contrôle du repas maison contre FoodData Central de l'USDA.

1. Poulet (FDC 171477, 165 kcal / 100 g) : 140 x 165 / 100 = 231 kcal
2. Riz (FDC 168878, 130 kcal / 100 g) : 150 x 130 / 100 = 195 kcal
3. Huile d'olive (FDC 171413, 884 kcal / 100 g) : 4,5 x 884 / 100 = 39,8 kcal
4. Total : 231 + 195 + 39,8 = 465,8 kcal

La réponse de 466 kcal correspond. La page calories du blanc de poulet montre la ligne rôtie à 165 kcal et la ligne crue à 120 kcal, issues des mêmes fiches USDA. Les protéines se vérifient aussi : 140 x 31,02 / 100 = 43,4 g pour le poulet, plus 150 x 2,69 / 100 = 4,0 g pour le riz.

2. Une assiette de restaurant sans poids

Tu ne peux pas peser une assiette de restaurant, donc demande une fourchette et ce qui la fait varier.

Invite à coller :

Je ne peux pas peser ce repas. Restaurant avec service à table, portions américaines : blanc de poulet grillé, une garniture de riz blanc et une sauce déglacée. Donne les kcal basse, probable et haute pour chaque élément et pour le total. Liste ce qui explique l'écart entre basse et haute. Pose-moi une seule question si une seule réponse réduirait beaucoup la fourchette.

Exemple de réponse, écrit par nous pour montrer le format, pas une vraie sortie de modèle : poulet 198 / 248 / 297 kcal, riz 260 / 325 / 390, sauce déglacée et matière grasse 119 / 179 / 239. Total 577 / 752 / 926 kcal. Facteur principal : la matière grasse de la sauce, puis la portion de riz.

Exemple chiffré : d'où vient la fourchette de l'exemple.

1. Poulet à 120, 150 et 180 g : 120 x 165 / 100 = 198, 248, 297 kcal
2. Riz à 200, 250 et 300 g : 200 x 130 / 100 = 260, 325, 390 kcal
3. Matière grasse à 1, 1,5 et 2 c. à soupe, huile d'olive comme substitut : 13,5 x 884 / 100 = 119, 179, 239 kcal
4. Largeur de la fourchette : (926 - 577) / 752 = 46%

Un écart de 46 % est large, et honnête pour une assiette que personne n'a pesée.

La valeur annoncée par le restaurant est-elle plus sûre ? Pas de façon fiable. Urban et al. (JAMA 2011;306(3):287-293) ont mesuré 269 plats de 42 restaurants par calorimétrie à bombe. L'énergie annoncée et l'énergie mesurée différaient en moyenne de 10 kcal (IC 95 % de -15 à 34), mais pour 50 des 269 plats (19 %), l'énergie mesurée dépassait la valeur annoncée d'au moins 100 kcal. Une moyenne peut sembler bonne alors que des plats isolés s'écartent beaucoup, donc garde la fourchette.

3. Un produit emballé avec étiquette

Copie l'étiquette dans l'invite et laisse le chat multiplier. La portion de l'étiquette est fixée selon ce que les gens mangent habituellement en une fois (21 CFR 101.9(b)), ce qui est rarement ce que tu as versé.

Invite à coller (valeurs de l'étiquette inventées pour ce guide) :

Valeurs nutritionnelles : portion 1 tasse (55 g), calories 210, lipides totaux 3 g, glucides totaux 43 g, protéines 5 g. J'en ai mangé 80 g. Calcule les calories et les macronutriments pour 80 g et montre la multiplication. Dis-moi si les macros de l'étiquette correspondent à 4 kcal par gramme de protéines et de glucides et à 9 kcal par gramme de lipides, à l'arrondi près.

Exemple chiffré : le calcul que le chat devrait montrer.

1. Calories : 210 x 80 / 55 = 305 kcal
2. Protéines : 5 x 80 / 55 = 7,3 g. Glucides : 43 x 80 / 55 = 62,5 g. Lipides : 3 x 80 / 55 = 4,4 g
3. Cohérence de l'étiquette : 4 x 5 + 4 x 43 + 9 x 3 = 219 kcal contre 210 annoncées, soit 9 kcal ou 4,3 % au-dessus

Un petit écart est normal, car les étiquettes arrondissent leurs chiffres.

En vertu du 21 CFR 101.9(g)(5), un aliment est réputé mal étiqueté si les calories d'un échantillon composite analysé en laboratoire dépassent de plus de 20 % la valeur indiquée (consulté sur Cornell LII le 16 oct. 2026). Une étiquette est une bonne donnée d'entrée, mais elle ne mesure pas la boîte que tu as en main.

4. Une recette répartie en portions

« Pour 6 portions » est le point faible du calcul de recette, parce qu'une portion est ce que tu sers à la cuillère. Utilise le poids du plat fini : pèse la casserole vide, cuis, pèse à nouveau, puis soustrais.

Invite à coller :

Recette, poids crus : 300 g de lentilles sèches, 30 g d'huile d'olive, 200 g d'oignon, 250 g de carottes, eau. La soupe finie pèse 2600 g sans la casserole. J'en ai mangé 650 g. Donne les kcal pour toute la casserole, les kcal pour 100 g de soupe et les kcal pour mes 650 g. Montre la formule. Ne divise pas par un nombre de portions.

Exemple chiffré : valeurs USDA, poids crus.

1. Lentilles (FDC 172420, 352 kcal / 100 g) : 300 x 352 / 100 = 1056 kcal
2. Huile d'olive (FDC 171413, 884) : 30 x 884 / 100 = 265,2 kcal
3. Oignon (FDC 170000, 40) : 200 x 40 / 100 = 80 kcal. Carottes (FDC 170393, 41) : 250 x 41 / 100 = 102,5 kcal
4. Casserole : 1056 + 265,2 + 80 + 102,5 = 1503,7 kcal, donc 1503,7 / 2600 x 100 = 57,8 kcal pour 100 g
5. Ton bol : 650 x 57,8 / 100 = 376 kcal

Diviser la casserole par 6 « portions » donne 1503,7 / 6 = 251 kcal. Cela fait 125 kcal de moins, soit une sous-estimation de 33 %, car 650 g valent 1,5 fois les 433 g par portion (2600 / 6) que suppose la division.

Le poids fini est le seul chiffre que toi seul peux fournir. Un chat ne peut pas savoir combien d'eau s'est évaporée.

5. Restes et cuisine par lots

Pèse la quantité sèche une fois, pèse le lot fini, et répartis-le au gramme pour autant de jours qu'il durera.

Invite à coller :

J'ai cuit 400 g de riz blanc long grain sec. Casserole vide 850 g. Casserole avec le riz cuit 1970 g. Calcule le poids cuit, les kcal pour 100 g de riz cuit et les kcal pour une portion de 180 g. Compare les kcal pour 100 g avec la valeur USDA du riz blanc cuit.

Exemple chiffré : le calcul du lot.

1. Poids cuit : 1970 - 850 = 1120 g
2. Calories du lot (FDC 168877, 365 kcal / 100 g cru) : 400 x 365 / 100 = 1460 kcal
3. Pour 100 g cuits : 1460 / 1120 x 100 = 130,4 kcal. L'USDA indique 130 pour le riz cuit (FDC 168878).
4. Une portion de 180 g : 1460 x 180 / 1120 = 235 kcal

La méthode de la casserole et la valeur USDA concordent à 0,3 % près. Les restes se calculent de la même façon : chaque portion a la densité du lot.

Comment faire un test de cohérence en trois essais ?

Un chat donne des réponses légèrement différentes à la même question. Le test montre de combien.

1. Écris l'invite complète pour un repas.
2. Colle-la dans trois chats neufs, pour que les réponses précédentes n'influencent pas les suivantes.
3. Note les trois totaux.
4. Calcule l'écart : (max - min) / moyenne.

Repas	Essai 1	Essai 2	Essai 3	Écart
A : repas maison pesé	462	470	481	4,0 %
B : assiette de restaurant	640	780	905	34,2 %

Chiffres illustratifs, non mesurés, en kcal. Repas A : moyenne (462 + 470 + 481) / 3 = 471, écart (481 - 462) / 471 = 4,0 %. Repas B : moyenne (640 + 780 + 905) / 3 = 775, écart (905 - 640) / 775 = 34,2 %.

Pour une référence réelle, Hoang et al. (JAMA Netw Open 2023;6(12):e2350367) ont demandé à ChatGPT-3.5 et ChatGPT-4 environ 8 menus de 222 aliments, cinq fois chacun. Le coefficient de variation moyen (CV, écart type divisé par la moyenne) pour l'énergie allait de 4,74 % à 6,19 %. Les macronutriments variaient davantage, jusqu'à 13,02 % pour les lipides dans une des configurations. Ces modèles sont plus anciens que ceux d'aujourd'hui, donc lis ceci comme l'ordre de grandeur du bruit d'une exécution à l'autre, pas comme un chiffre actuel.

Un CV et un écart sur trois essais sont deux mesures différentes. Pour trois valeurs, la plage attendue est d'environ 1,693 écart type (notre calcul à partir de la table de facteurs du manuel NIST). Un CV de 4,74 % à 6,19 % correspond donc à un écart typique de 8,0 % à 10,5 % (4,74 x 1,693 ; 6,19 x 1,693).

Notre règle empirique, pas un seuil publié et pas un niveau sûr : si l'écart dépasse environ 10 % de la moyenne, ajoute du détail et relance. Indique les grammes, cru ou cuit, l'huile, et ce que tu sais de la sauce.

Le test a une limite. Des réponses cohérentes peuvent être constamment fausses, par exemple quand un chat lit toujours le riz comme du riz sec. Dans l'étude de Hoang, seules 39,2 % à 46,8 % des valeurs d'énergie tombaient à moins de 10 % des valeurs des nutritionnistes. Utilise le test en trois essais pour le bruit, et le contrôle USDA pour le biais. La comparaison des études est dans ChatGPT ou Claude peuvent-ils compter les calories ?, et les contrôles sont dans comment contrôler une estimation de calories par l'IA.

Où un total courant dans le chat peut-il se tromper ?

Nous n'avons trouvé aucune mesure publiée de la fréquence à laquelle les assistants de chat se trompent dans un total courant, donc cette liste nomme des modes d'échec à surveiller. Elle ne donne aucun taux.

Les suspects habituels : beaucoup de lignes additionnées dans une seule réponse, un élément du début qui disparaît d'un long chat, deux jours mélangés dans un même fil, le même aliment lu comme cru le matin et cuit le soir, et un ancien total qui reste après que tu as corrigé une ligne.

Ne compte pas sur un autre chat pour connaître ta journée. La page d'aide d'Anthropic sur les Projets de Claude indique que le contexte n'est pas partagé entre les chats d'un projet, sauf s'il est ajouté aux connaissances du projet (consultée le 16 oct. 2026). Colle les chiffres à chaque fois, avec cette invite.

Invite de bilan de fin de journée :

Voici mon journal alimentaire du [date]. Reconstruis-le en tableau avec une ligne par élément, en recopiant exactement mes chiffres. Additionne les colonnes kcal, protéines, glucides et lipides, et montre chaque somme. Ne modifie aucun chiffre que je t'ai donné. Si une ligne n'a ni grammes ni état cru ou cuit, classe-la sous « manquant » au lieu de deviner.

Colle le journal dans cette mise en page. Les trois lignes d'exemple sont le repas maison décrit plus haut.

Repas et élément	Grammes, état	kcal	P / G / L (g)
Déjeuner, blanc de poulet	140 g, rôti	231	43,4 / 0 / 5,0
Déjeuner, riz blanc	150 g, cuit	195	4,0 / 42,3 / 0,4
Déjeuner, huile d'olive	4,5 g, sans objet	40	0 / 0 / 4,5
Total de la journée	(reste de la journée)	(somme)	(somme)

Puis additionne toi-même une fois la colonne kcal à la calculatrice. Si ta somme et celle du chat diffèrent, demande quelle ligne il a changée. Cette minute est le contrôle le moins cher du processus.

Quelle invite donne une moyenne hebdomadaire ?

Le piège, c'est un jour manquant. Si tu as noté 6 jours et que tu divises par 7, la moyenne tombe trop bas. Écris la règle dans l'invite.

Invite de récapitulatif hebdomadaire :

Voici mes totaux quotidiens des 7 derniers jours. Les jours marqués « non noté » n'ont pas de données. Calcule la moyenne de kcal par jour noté : additionne les jours notés et divise par leur nombre. Montre aussi la somme divisée par 7 et explique pourquoi elle diffère. Ne remplis pas les jours manquants.

Avec 6 jours notés totalisant 12 850 kcal, la moyenne par jour noté est de 12 850 / 6 = 2142 kcal. Diviser par 7 donne 1836 kcal, soit une semaine avec un jour vide. Le raisonnement est dans le guide de la moyenne hebdomadaire de calories.

Où se situe Remembite ?

Ton IA fait le calcul. Remembite tient le journal. Le total de mardi dernier dans un chat oblige à relire un long défilement. Remembite enregistre chaque repas que ton IA envoie et trace tes tendances. Il ne calcule pas les chiffres et ne les rend pas plus justes, et tu peux utiliser chaque invite de ce guide sans lui.

Pour noter avec le connecteur :

1. Ajoute le connecteur. Remembite est un connecteur distant hébergé, donc rien ne tourne sur ton ordinateur. Dans Claude sur le web ou le bureau, ouvre « Customize » (Personnaliser), puis « Connectors » (Connecteurs), et ajoute https://remembite.com/mcp. Remembite fonctionne dans ChatGPT (bêta, via le mode développeur) : connecte Remembite à ChatGPT. La page de connexion décrit les étapes pour Claude.
2. Dis ce que tu as mangé. Décris le repas avec tes mots. Ton assistant calcule les valeurs et les envoie, et Remembite enregistre les valeurs qu'il a reçues.
3. Réponds s'il te demande. Si les protéines, glucides et lipides d'un élément font plus de calories que l'élément lui-même, ou si ses calories sont très éloignées de la référence basée sur l'USDA, rien n'est enregistré et ton assistant te demande d'abord.

Toutes les étapes sont dans le guide pour noter un repas. Tu peux exporter tes données ou supprimer ton compte à tout moment, et Remembite est gratuit pour commencer. Le tableau de bord d'exemple montre des données d'exemple sans compte. Pour choisir entre les applications photo, le chat seul et le chat plus un registre, lis le guide comparatif des suivis de calories par IA. Remembite n'est pas affilié à OpenAI ni à Anthropic.

Questions fréquentes

Est-ce que cela fonctionne de la même façon avec Claude ?

Les invites sont du texte brut, tu peux donc les coller telles quelles dans Claude. Nous ne les avons testées sur aucun assistant, donc nous n'annonçons aucun résultat. Les Projets de Claude peuvent garder une invite comme instructions de projet (aide d'Anthropic, consultée le 16 oct. 2026).

Ai-je besoin d'un forfait payant ?

Les invites ne demandent qu'une zone de saisie de chat. La page d'aide d'Anthropic indique que les Projets sont disponibles pour tous les utilisateurs, y compris les comptes gratuits (consultée le 16 oct. 2026). Nous n'avons pas pu ouvrir les pages d'aide d'OpenAI ce jour-là, donc nous ne pouvons pas confirmer les fonctions du forfait ChatGPT. Vérifie les limites dans ChatGPT.

Peut-il lire une photo de mon repas ?

Il peut essayer. Dans une étude de 2025 sur ChatGPT-5 et 195 plats (Rodriguez-Jimenez et al., Nutrients 2025;17(22):3613), l'erreur absolue moyenne en pourcentage pour l'énergie était de 30,51 % avec la seule image et de 13,92 % avec l'image plus une liste d'ingrédients. Les détails écrits ont aidé. Plus d'informations dans le guide ChatGPT et Claude.

Comment enregistrer mon modèle ?

Dans Claude, un projet contient des instructions, et la page d'aide d'Anthropic indique qu'elles s'appliquent à chaque chat du projet (consultée le 16 oct. 2026). Nous n'avons pas pu ouvrir les pages d'aide d'OpenAI, donc nous ne décrivons pas les options de ChatGPT. Un simple fichier de notes avec l'invite de base fonctionne avec n'importe quel assistant.

Pourquoi les totaux diffèrent-ils d'une exécution à l'autre ?

Hoang et al. ont trouvé des CV d'énergie de 4,74 % à 6,19 % sur cinq répétitions, et n'expliquent pas toutes les causes. Les suppositions sur la portion, l'état cru ou cuit et la matière grasse de cuisson sont celles que tu peux supprimer en les écrivant. Voir le test de cohérence.

Donner des poids à ChatGPT rend-il le compte de calories plus proche de la réalité ?

Dans l'étude de Rodriguez-Jimenez de 2025, l'erreur moyenne sur l'énergie est passée de 30,51 % (photo seule) à 13,92 % (photo plus une liste d'ingrédients avec quantités). Pèse l'aliment tel qu'il est cuit ou cru et indique lequel ; le guide cru ou cuit montre pourquoi c'est important.

Pour garder au même endroit les chiffres que ton IA te donne, crée un compte gratuit ou regarde d'abord le tableau de bord d'exemple.

Estimations, pas un avis médical. Comment les chiffres fonctionnent.