Lean vs Foodvisor. Le pionnier du scan photo face au seul qui recompose ton TDEE en continu.

Foodvisor voit ton assiette, pas ta dépense réelle

Si tu lis ça, tu as probablement déjà installé Foodvisor. Tu l’as choisi précisément pour ce que personne ne faisait avant lui : photographier ton assiette et laisser l’IA reconnaître le poulet, le riz, la sauce, et estimer les portions sans sortir la balance. Tu as renseigné ton poids, ta taille, ton âge, ton sexe, et choisi ton niveau d’activité dans une liste statique. L’app t’a affiché un objectif calorique, mettons 2 250 kcal pour perdre du poids.

Tu as joué le jeu. Tu as scanné tes repas, corrigé les portions quand l’IA hésitait, gardé une entrée propre jour après jour. Les 6 premières semaines, ça fonctionne. Tu perds. Tu es content. Puis vers la semaine 8, la balance se fige. Tu serres la vis. Tu descends à 2 000 kcal. Là encore, rien ne bouge.

Imaginons que Foodvisor t’affiche un TDEE de 2 500 kcal. Tu manges 2 250 (déficit théorique de 250 kcal). Mais en réalité, ton TDEE har sjunkit till 2 200 kcal à cause de l’adaptation métabolique. Tu es en surplus de 50 kcal sans le savoir. Aucune chance de continuer à perdre, même avec l’entrée la plus propre du marché.

La promesse Foodvisor est claire et tenue : tu sais ce qu’il y a dans ton assiette sans rien peser. C’est précieux. Ce que Foodvisor ne fait pas, c’est recalculer ta dépense au fil des semaines de déficit. Et c’est exactement là où la promesse s’arrête, alors que c’est le levier qui fait perdre du poids.

La formule BMR de 1990, sans bodyfat mesuré

Pour calculer ton métabolisme de base (le BMR, l’énergie que tu brûles au repos), Foodvisor part de ton profil : poids, taille, âge, sexe. C’est la logique de la quasi-totalité des trackers caloriques grand public, héritée des formules de population comme Mifflin-St Jeor. Et il faut être honnête : c’est mieux que Harris-Benedict 1919 que d’autres apps utilisent encore.

Mifflin-St Jeor, c’est 1990 (PubMed 2305711). L’échantillon est large (498 sujets), la méthodologie de calorimétrie indirecte est sérieuse, la formule est calibrée sur une population moderne : 10 × poids (kg) + 6,25 × taille (cm) − 5 × âge − 161 (femmes) ou +5 (hommes).

Le problème n’est pas la formule choisie. Le problème est ce qu’aucune formule de ce type ne peut voir : elle ne prend en compte que le poids. Pas le bodyfat. Pas la masse maigre. Aucun champ de l’onboarding Foodvisor ne te demande ton pourcentage de masse grasse, et aucune mesure n’existe dans l’app.

Men sedan 1980-talet vet vi att fettmassan förbrukar väldigt lite energi jämfört med resten av kroppen. Levern, hjärnan, hjärtat, njurarna och framför allt musklerna är de verkliga förbrukningsposterna. Fettmassan är inert. En person med 30 % fettprocent förbränner inte alls lika mycket som en person med 10 % fettprocent, ens vid samma vikt.

Frankenfield 2013 (PubMed 23631843) jämförde Mifflin-St Jeor med referensmetoden indirekt kalorimetri på kohorter med och utan fetma. Resultat: 87 % precision hos dem utan fetma, och bara 75 % hos dem med fetma. En nyare studie (PMC11820646) visar att vid BMI över 35 har Mifflin fel med 250 till 315 kcal per dag. Det motsvarar ett helt mellanmål i beräkningen av ett underskott.

500 kcal, ce n’est pas rien. Si l’app te dit « ton BMR est de 2 500 » et qu’en réalité il est de 2 000, tout ce qui suit est faux : ton objectif déficit, ta projection de perte hebdo, ta répartition macros calculée en pourcentage du TDEE. Et aucune photo d’assiette, aussi bien reconnue soit-elle, ne corrige un objectif faux.

Bodyfat réelFoto, 5 sekunder

Conclusion partielle : si une app calcule ton BMR uniquement à partir de ton poids, de ta taille, de ton âge et de ton sexe, le résultat ne peut pas être individualisé. C’est mathématiquement impossible. Même avec la meilleure reconnaissance d’assiette en entrée.

Le multiplicateur d’activité, choisi une fois pour toutes

Här blir det allvarligt. Och det är förmodligen punkten ingen har förklarat för dig.

Une fois ton BMR estimé, Foodvisor doit passer au TDEE total. Le TDEE är BMR + allt det andra : förbrukningen kopplad till steg, vardagsaktiviteter, träning och matsmältning. Allt som inte är basalmetabolism.

Comment Foodvisor fait ça ? Comme la quasi-totalité des trackers : il te demande, au moment de l’inscription, de choisir ton niveau d’activité dans une liste statique. Ces facteurs s’appellent en science du sport des PAL-nivåer (Physical Activity Level), det är bara en multiplikator applicerad på din BMR:

• Stillasittande (PAL 1,2): kontor, lite promenad
• Légèrement actif (PAL 1,375) : marche occasionnelle
• Actif (PAL 1,55) : sport 3 à 5 fois par semaine
• Très actif (PAL 1,725) : sport intense quasi quotidien
• Extrêmement actif (PAL 1,9) : sport très intense ou travail physique

Et selon ton choix, l’app multiplie ton BMR par le coefficient associé. C’est tout. C’est tout ce qu’il y a derrière ton objectif calorique journalier. Une case que TU as cochée une seule fois au moment de l’inscription. Souvent il y a six mois. Sans bouger depuis.

Och här är den tysta fällan: den här approximationen är extremt ofullkomlig. Skillnaden mellan en dag då du sitter klistrad i soffan framför Netflix och en dag då du åker till Disneyland med barnen och går 15 km, det är över 1 000 kcal. Ingen av de 5 rutorna fångar det.

Foodvisor sait pourtant suivre ton activité : l’app peut compter tes pas et enregistrer tes séances. Mais ces données servent surtout à afficher ton activité, pas à recomposer un TDEE complet : ton objectif calorique reste assis sur le multiplicateur choisi à l’onboarding, et la dépense sport vient s’y ajouter sans que la NEAT et la EAT soient séparées proprement.

Du kan inte reducera din aktivitetsnivå till en statisk ruta. Du är kanske aktiv de veckor du jobbar lite hemifrån, och stillasittande de veckor du inte lämnar kontoret. Du är kanske aktiv på sommaren och stillasittande på vintern. Du är kanske aktiv tisdag till fredag och stillasittande på helgen.

Quelle case vas-tu cocher cette semaine ? La vérité, c’est qu’aucune des 5 ne sera correcte. Et donc Foodvisor va te donner un TDEE qui sera systématiquement décorrélé de la réalité.

Le point clé de cet article : même avec une formule BMR parfaite, le multiplicateur statique suffirait à tout casser. Tu ne peux pas estimer une NEAT, en EAT och en TEF med en enda multiplikator applicerad på BMR. Det är begreppsmässigt absurt.

Du har förstått: une formule BMR sans bodyfat, plus une approximation statique de tout le reste, ça donne très peu de chances d’atteindre tes objectifs sur 3 à 6 mois. Aussi propre que soit l’entrée côté assiette.

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Den metabola anpassningen, aldrig modellerad

Det här är slutbossen. Det finaste begreppet. Och förmodligen det viktigaste.

Quand tu es en déficit calorique, ton corps comprend qu’il reçoit moins d’énergie qu’avant. Pour se protéger, il bascule en mode économie. Exactement comme le mode économie d’énergie de ton iPhone : tout continue de fonctionner, mais en utilisant moins d’énergie. Ton BMR baisse. Ta NEAT baisse. Ta EAT baisse.

Det är det som kallas metabol anpassning. Den vetenskapliga litteraturen är tydlig och reproducerbar: Müller 2015 (PubMed 26399868, ny genomgång av Minnesota), Doucet 2001 (PubMed 11430776), Nunes 2020 (PMC7484122) över 6 veckor i underskott. Här är siffrorna:

• Underskott på −250 kcal per dag, under 2 till 8 veckor: anpassning på 5 à 10 % (TDEE sjunker till 90-95 % av utgångsnivån)
• Underskott på −500 kcal per dag: 10 till 15 % anpassning (TDEE sjunker till 85-90 %)
• Underskott på −750 kcal per dag: 15 till 25 % anpassning (TDEE sjunker till 75-85 %)

Lean-konvention: 100 % = optimalt, 90 % = 10 % anpassning. Och eftersom NEAT, EAT och TEF alla beror direkt på BMR påverkas nästan hela TDEE:n.

Konkret: om du hade planerat ett underskott på 10 % på en TDEE på 2 500 (alltså äta 2 250 per dag), och din kropp anpassar sig med 10 %, är din verkliga TDEE nu 2 250. Du är på underhåll. Du går inte ner längre.

Fällan är att det är smygande. I början går du ner. Du är nöjd. Du fortsätter. Men vecka efter vecka ackumuleras anpassningen. Och vid något tillfälle, utan att ha ändrat något i din loggning, slutar du gå ner.

95 % av alla går igenom det här utan att förstå det. De skyller på sin viljestyrka. De skyller på sin « trasiga ämnesomsättning ». De ger sig på hårdare dieter, vilket förvärrar anpassningen. Spiral.

Foodvisor ne calcule jamais l’adaptation métabolique. Il te donne un objectif calorique fixe tant que tu ne mets pas à jour ton poids et ton niveau d’activité manuellement. Tu peux scanner tes assiettes avec une régularité exemplaire, mais quand tu stagnes après 6 semaines de cut, l’app n’a aucune idée du pourquoi.

Hur Lean löser vart och ett av de 3 problemen

Foodvisor a posé un standard sur le scan photo d’un plat, et sa reconnaissance de la cuisine française reste excellente. Le problème n’est pas ce qu’il voit dans ton assiette, c’est ce qu’il ne voit pas de ton corps : la dépense reste estimée par une formule de population multipliée par un niveau d’activité. Lean fait les deux : scan photo IA och mesure de chaque composant du TDEE (BMR + NEAT + EAT + TEF) plus l’adaptation métabolique. Voici le détail.

Étape 1AI BodyScan

Étape 2Omräknad BMR

BMR på verklig fettprocent

Patenterad egenutvecklad modell, baserad på fettfri massa

Compter parfaitement les calories entrantes ne sert à rien si les calories sortantes sont fausses de 300 kcal. Lean calcule le métabolisme sur ta masse maigre, la seule qui consomme réellement au repos, et non sur ton poids brut.

Le AI BodyScan applique à ton corps ce que Foodvisor applique à ton assiette : une photo, un modèle entraîné sur une banque de scans DEXA, ton bodyfat en quelques secondes, à refaire chaque semaine.

Pas de pince à pli cutané, pas de balance à impédance, pas de DEXA. La même simplicité qu’un scan de repas, appliquée à ta composition corporelle.

Ingen aktivitetskoefficient

NEAT, EAT, TEF calculés séparément

NEAT. Tes pas réels arrivent via HealthKit (iOS) ou Google Fit (Android) et deviennent des calories selon ton métabolisme. C’est le poste le plus variable de la journée, et celui qu’un niveau d’activité déclaré aplatit complètement.

EAT. Chaque séance est chiffrée par MET sur ton temps d’effort réel, temps de repos exclus. Compter une heure de musculation comme une heure de course fausse le bilan de plusieurs centaines de kcal par semaine.

TEF. Foodvisor identifie tes aliments, Lean en tire le coût de digestion : 20 à 30 % des calories pour les protéines, 5 à 10 % pour les glucides, 1 à 3 % pour les lipides, au lieu du forfait de 10 % appliqué partout.

NEAT

EAT

TEF

Automatisk metabol anpassning

En världsnyhet i en konsumentapp

Den metabola anpassningen. Aucun scan de repas ne détecte que ton métabolisme a ralenti de 12 % après huit semaines. Lean l’estime selon les fourchettes publiées (Müller 2015, Doucet 2001) et corrige ton objectif en conséquence.

Au-delà de 10 à 15 % d’adaptation, l’app peut conseiller un retour à la maintenance pour relancer le métabolisme avant de repartir.

Aucun multiplicateur d’activité à choisir. Chaque composant est mesuré, semaine après semaine.

MetodMetabol anpassning

Lean face à Foodvisor, critère par critère

Ärlig läsning av styrkor och svagheter hos varje app. Inget kriterium gäller pris.

Lean

Foodvisor

Critère

Lean

Foodvisor

BMR-formel

Patenterad egenutvecklad modell (fettfri massa)

Formule de population (Mifflin-St Jeor 1990)

Tar hänsyn till fettprocent

Oui, mesuré dans l’app

Non, poids-taille-âge-sexe uniquement

Mätning av fettprocent i appen

AI BodyScan via foto

Nej

NEAT (steg, aktivitet utanför träning)

Beräknad på verkliga steg varje dag

− Pas suivis, mais objectif assis sur le multiplicateur statique

EAT (träningsförbrukning)

Per sport via MET, effektiv tid

− Séances enregistrées, ajoutées à un objectif figé

TEF (digestion)

Calculée selon macros, intégrée au TDEE

Non intégrée au calcul de la dépense

Metabol anpassning

Automatisk, vecka för vecka

Nej

Aktivitetskoefficient att välja

Nej, beräknad på verkliga data

Oui, multiplicateur statique choisi à l’inscription

AI-fotoskanning av en maträtt

Ja, obegränsat

Oui, le pionnier historique (2018)

Reconnaissance visuelle des aliments

Oui, scan photo IA moderne

Référence du marché FR, des années d’entraînement

Streckkodsskanning

Ja

Ja

Livsmedelsdatabas

USDA + OpenFoodFacts, kurerad

Large base, produits français bien couverts

Coaching par diététiciens

Hors scope, l’app guide via la Pyramide de Progression

Oui, diététiciens diplômés (offre dédiée)

Rekommendation kaloriunderskott

Anpassad till den verkliga TDEE:n

Objectif fixe, recalcul manuel requis

App française

Ja

Oui, née à Paris

Rykte och publikstorlek

4,7/5, 10 000+ användare, ung fransk app

Pionnier reconnu du scan photo, forte notoriété en France

Modèle économique

Premium, 7 dagars gratis provperiod på årsabonnemanget

Version gratuite, coaching en option

3 metoder för att logga en måltid

Foodvisor a prouvé qu’une photo pouvait remplacer une saisie manuelle. Lean reprend cette idée et l’élargit : trois méthodes d’enregistrement selon le contexte, pour tenir sur la durée.

Metod 1Databas

Metod 2Streckkod

Metod 3AI-fotoskanning

1. Sökning i databasen. Kurerad bas, USDA + OpenFoodFacts. Inget brus från användare, ingen « Grillad kyckling » inlagd 47 gånger av 47 olika användare med 47 olika värden.
2. Streckkodsskanning. Standard. Du skannar ditt pastapaket, du får makrona.
3. AI-fotoskanning av en maträtt. Tu prends en photo ton assiette, l’IA détecte les aliments, tu obtiens les calories et les macros par aliment. Le réflexe que tu as déjà si tu viens de Foodvisor : tu le gardes tel quel.

Le scan photo IA de Lean joue le même rôle que celui de Foodvisor pour les repas pris dehors. La différence se situe ailleurs : ce que Lean fait ensuite de ces calories, en les confrontant à une dépense mesurée et non estimée.

Au-delà du repas, Lean affiche un TDEE qui se met à jour pendant la journée selon tes pas. Scanner parfaitement une assiette face à un objectif calorique figé ne suffit pas.

Et au-dessus, la Pyramide de Progression :

Ce que Foodvisor fait mieux

Lean n’est pas parfait, et Foodvisor a plusieurs vraies forces qu’il faut reconnaître. Lecture honnête, critère par critère, sur les axes où le pionnier reste devant. Aucun de ces axes n’est secondaire : ce sont des piliers réels de la promesse Foodvisor.

Axel

Foodvisor

Lean

Reconnaissance visuelle d’une assiette

9,5

8,0

Estimation automatique des portions

9,0

7,5

Coaching humain (diététiciens diplômés)

9,2

2,5

Antériorité du scan photo (marché FR)

9,5

4,0

Ärlig läsning. Sur la reconnaissance d’assiette, Foodvisor a créé la catégorie en France en 2018 et son IA a des années d’entraînement d’avance : identification des aliments, estimation des portions sans balance, gestion des plats composés. C’est son terrain de jeu historique et il y reste la référence. Sur l’accompagnement humain, Foodvisor propose un suivi par des diététiciens diplômés directement dans l’app : Lean ne le propose pas, et ne prétend pas le remplacer. Le scan photo IA de Lean est moderne, illimité et largement suffisant pour l’usage quotidien, mais Lean ne revendique pas l’antériorité sur ce terrain.

Si ton angle principal est l’identification d’assiette la plus rodée possible, ou un coaching humain intégré à l’app, Foodvisor est plus pertinent que Lean. Si ton angle est la précision du TDEE-beräkning, le bodyfat mesuré chaque semaine via BodyScan IA, et l’adaptation métabolique automatique, c’est exactement ce qui vient d’être démontré dans les 3 sections précédentes. Certains font tourner les deux apps en parallèle le temps de choisir, et c’est tout à fait défendable.

Vem Lean är gjord för

4 profiler. Känner du igen dig i minst en är Lean förmodligen gjord för dig.

Foodvisor reste plus pertinent pour : le coaching humain par des diététiciens diplômés directement dans l’app, et la reconnaissance d’assiette la plus rodée du marché français. La précision du calcul de dépense et l’adaptation métabolique ne font juste pas partie de sa promesse principale.

Passer de Foodvisor à Lean (ou utiliser les deux) en 3 minutes

Viktig notering. Lean n’importe pas ton historique Foodvisor automatiquement, ni tes aliments favoris. Si ton suivi avec un diététicien Foodvisor compte pour toi, rien ne t’empêche de garder les deux le temps de la transition : Foodvisor pour l’accompagnement humain, Lean pour le TDEE et le tracking quotidien. La sync HealthKit / Google Health Connect, elle, prend le relais immédiatement pour tes pas et ton historique d’activité.

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Ce que Lean fait, et que Foodvisor ne fait pas (sur la dépense)

Six fonctionnalités centrées sur la dépense, introuvables chez Foodvisor. Elles découlent toutes du même principe : calculer chaque composant du TDEE précisément, pas l’approximer.

Du installerar appen gratis, testar utan förbindelse och bestämmer sedan om verktyget passar ditt mål.

Foire aux questions

L’assiette est réglée. La dépense, non.

Ce n’est pas Foodvisor face à Lean en marketing. C’est l’entrée face à la sortie, deux moitiés d’une même équation.

Foodvisor a résolu la moitié gauche : savoir ce que tu manges, sans balance, grâce au scan photo le plus rodé du marché français. Mais pour la moitié droite, ta dépense, Foodvisor s’appuie sur une formule de population de 1990 sans bodyfat mesuré, un multiplicateur d’activité figé que tu coches une seule fois à l’inscription, et aucune adaptation métabolique. Le combo des trois rend tout suivi calorique précis impossible au-delà de quelques semaines de cut. C’est mathématique.

Lean a été construit pour cette moitié-là : BMR basé sur le bodyfat réel (mätt med AI BodyScan) via en patenterad egenutvecklad modell, NEAT per verkliga steg, EAT per sport och MET, TEF per makron, plus l’adaptation métabolique qui module le BMR semaine après semaine. Chaque composant calculé précisément, sans coefficient magique. Et le réflexe photo que tu as pris chez Foodvisor, tu le gardes : le scan photo IA est intégré, en illimité.

Si tu as essayé Foodvisor sérieusement et que tu n’as pas eu les résultats que tu espérais sur ton cut, le problème n’est pas toi, ni la photo. Le problème est le TDEE figé sous le capot. Change le moteur, garde le réflexe.