Les chatbots pilotés par l'IA, notamment ChatGPT 4.0, Gemini et Microsoft Copilot, ont été évalués pour leur capacité à créer des plans de repas amaigrissants. Bien que tous les chatbots se soient montrés prometteurs, les difficultés rencontrées pour atteindre l’équilibre des macronutriments et la précision calorique ont mis en évidence les limites des algorithmes actuels.
Étude : Qualité de l'alimentation et précision calorique dans les plans de régime générés par l'IA : une étude comparative sur les chatbots. Crédit d'image : N Univers/Shutterstock
Une étude a été menée à l'Université d'Amasya, en Turquie, et à l'Université de Pécs, en Hongrie, pour comparer l'efficacité de différents chatbots basés sur l'intelligence artificielle (IA) dans la conception de plans alimentaires personnalisés.
L'étude est publiée dans la revue Nutriments.
Sommaire
Arrière-plan
La popularité des applications basées sur l’IA dans les secteurs médical, nutritionnel et éducatif augmente considérablement dans le monde. Dans le domaine de la nutrition et de la diététique, les chatbots basés sur l’IA gagnent en popularité en tant qu’outils potentiels pour concevoir des plans alimentaires personnalisés.
Les chatbots IA sont des systèmes avancés qui utilisent des techniques d’intelligence artificielle telles que le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour simuler des interactions de type humain. Ils fournissent des plateformes de communication dynamiques et personnalisées pour générer des réponses spécifiques au contexte.
Compte tenu de leur commodité et de leur potentiel à fournir un soutien personnalisé, les gens s’appuient de plus en plus sur les chatbots IA pour obtenir des conseils alimentaires. Cependant, le développement et la mise en œuvre de plans de régime personnalisés générés par un chatbot IA dans un contexte réel sans assistance humaine ont soulevé des inquiétudes, nécessitant une évaluation approfondie de la qualité des plans de régime.
Dans cette étude, les scientifiques ont évalué les capacités de différents chatbots IA dans la conception de plans de régime amaigrissant en fonction de différents niveaux caloriques et sexes.
Conception de l'étude
L’étude a analysé et comparé la qualité du régime alimentaire des plans de repas amaigrissants conçus par trois chatbots IA : Gemini, Microsoft Copilot et ChatGPT 4.0.
Chaque chatbot a été utilisé pour concevoir des plans de régime uniques, personnalisés pour les profils masculins et féminins, dans une fourchette de calories comprise entre 1 400 et 1 800 kilocalories (kcal) par jour.
Cadre méthodologique pour évaluer les plans de régime générés par les chatbots.
Le Diet Quality Index-International (DQI-I) a été utilisé pour analyser systématiquement diverses dimensions des plans alimentaires générés par l’IA-chatbot, notamment la variété, l’adéquation, la modération et l’équilibre.
DQI-I est un outil d'évaluation de la qualité nutritionnelle largement utilisé pour déterminer si un régime alimentaire est conforme aux directives établies et soutient la santé globale. L'étude a rapporté que les scores DQI-I totaux étaient élevés pour tous les chatbots, avec ChatGPT 4.0 obtenant un score de 71,20 ± 5,2, Microsoft Copilot 72,30 ± 4,1 et Gemini 71,90 ± 4,1.
L'analyse statistique n'a montré aucune différence significative dans les scores DQI-I entre les trois chatbots (p > 0,05).
La précision calorique a été déterminée en calculant les écarts en pourcentage par rapport aux objectifs demandés et en catégorisant les écarts dans des plages définies.
Graphiques à barres des scores DQI-I totaux moyens et des sous-scores pour Gemini, Microsoft Copilot et ChatGPT 4.0.
Observations importantes
L’étude a révélé un score DQI-I total élevé pour tous les chatbots IA testés, indiquant que la qualité globale du régime alimentaire des plans de repas est satisfaisante.
Parmi les différentes dimensions de la qualité du régime alimentaire, le score le plus élevé pour la variété des groupes alimentaires a été obtenu par les plans de repas conçus par Gemini et Microsoft Copilot. Pour la variété des sources de protéines, le score le plus élevé a été obtenu par les plans de repas conçus via Microsoft Copilot et ChatGPT 4.0.
Des différences fondées sur le sexe ont notamment été observées, avec des scores plus élevés de variété de groupes alimentaires et de variétés de sources de protéines dans les régimes alimentaires des femmes par rapport aux hommes (p < 0,05).
En ce qui concerne l’équilibre des plans de repas, qui fait référence au rapport entre les macronutriments et les acides gras, tous les chatbots IA testés ont systématiquement affiché les scores les plus bas. Cela souligne une limitation critique des algorithmes d’IA.
Les chercheurs ont attribué cette limitation aux difficultés liées à la répartition limitée des calories entre les macronutriments dans les régimes amaigrissants, qui nécessitent un équilibre entre les glucides, les protéines et les graisses.
La plus grande précision dans l'atteinte des objectifs caloriques demandés a été observée pour ChatGPT 4.0. Les plans de repas conçus par ChatGPT 4.0 ne s'écartent pas de plus de 20 % du niveau de calories demandé.
En revanche, 50 % des plans de repas générés par Gemini s'écartaient de plus de 20 % de l'objectif calorique demandé, mettant en évidence une limitation importante de son adhésion calorique.
Importance de l’étude
L’étude révèle que les chatbots basés sur l’IA sont très efficaces pour concevoir des plans de repas de perte de poids nutritionnellement adéquats et diversifiés. ChatGPT 4.0 présente la plus grande précision en matière d'adhésion calorique parmi les trois chatbots IA analysés dans l'étude.
L’étude a identifié une limite critique dans les algorithmes d’IA, qui nécessite une évaluation et un perfectionnement plus approfondis. Plus précisément, l’étude révèle que les chatbots pilotés par l’IA sont nettement moins efficaces pour concevoir des distributions optimales de macronutriments et d’acides gras dans les plans de repas amaigrissants.
Cette limitation pourrait être attribuée à la difficulté fondamentale de programmer des algorithmes pour répondre aux interactions complexes entre les macronutriments et les besoins alimentaires uniques des individus.
Dans cette étude, des chatbots IA ont été utilisés pour concevoir des plans de repas faibles en calories. Ces plans nécessitent une répartition prudente d’une énergie limitée entre tous les macronutriments (glucides, protéines et graisses) tout en maintenant une adéquation nutritionnelle globale. Cela pourrait être la raison pour laquelle il n’est pas possible d’obtenir une répartition optimale des macronutriments.
L'analyse comparative entre les sexes menée dans le cadre de l'étude révèle des différences dans les scores de variété des groupes alimentaires et de variétés de sources de protéines entre les plans de repas conçus pour les hommes et les femmes. Cette observation indique un biais ou une variabilité potentielle dans l'adaptation des régimes alimentaires aux utilisateurs masculins et féminins.
Ces différences basées sur le sexe peuvent refléter des biais dans les données de formation ou des hypothèses culturelles intégrées dans les algorithmes du chatbot.
Une répartition optimale des acides gras (acides gras polyinsaturés, monoinsaturés et saturés) est essentielle au maintien de l’équilibre énergétique, de l’intégrité de la membrane cellulaire et de la santé cardiovasculaire. Les régimes riches en graisses saturées, en gras trans, en glucides raffinés et pauvres en protéines et en acides gras polyinsaturés sont connus pour causer de graves problèmes de santé.
Compte tenu du rôle essentiel des profils bien équilibrés de macronutriments et d’acides gras dans la planification alimentaire, les scientifiques conseillent aux nutritionnistes d’utiliser des plans de régime générés par l’IA après une évaluation appropriée par un nutritionniste afin d’éviter les problèmes de santé liés à l’alimentation.
En d’autres termes, les chatbots IA devraient être utilisés pour améliorer plutôt que remplacer l’expertise des professionnels en diététique.
