[Alain Stevens – Petfood Advisor]

Bonjour à tous,

De plus en plus de propriétaires de chiens et de chats utilisent aujourd’hui des applications ou des tableaux de scoring pour comparer les croquettes et les pâtées. Le principe paraît simple : scanner un produit, obtenir une note immédiate et savoir si l’aliment est “bon” ou “mauvais”.

Mais une question revient souvent : ces applications analysent-elles réellement les ingrédients ?

La réponse est plus complexe qu’il n’y paraît.

Dans la majorité des cas, les systèmes de scoring ne “voient” pas réellement les ingrédients comme pourrait le faire un spécialiste en nutrition animale. Ils analysent principalement les informations écrites sur l’étiquette du produit. Cela signifie qu’ils interprètent des données déclaratives fournies par le fabricant : taux de protéines, matières grasses, cendres, fibres, ingrédients affichés dans la composition ou parfois certains additifs.

Le problème est qu’une étiquette ne raconte jamais toute l’histoire du produit.

Prenons un exemple simple : deux croquettes peuvent afficher exactement 30 % de protéines. Pourtant, la qualité réelle de ces protéines peut être totalement différente. Certaines protéines animales sont très digestibles et adaptées au métabolisme du chien ou du chat. D’autres peuvent être beaucoup moins intéressantes sur le plan biologique, même si le chiffre affiché paraît élevé.

Une application de scoring voit souvent le pourcentage… mais pas forcément la qualité nutritionnelle réelle derrière ce pourcentage.

Il existe aussi un autre problème important : les procédés industriels restent largement invisibles pour les algorithmes. Une croquette peut afficher une composition séduisante tout en ayant subi des transformations industrielles importantes, des cuissons agressives ou une dégradation de certains nutriments.

Les applications ne peuvent généralement pas analyser la digestibilité réelle des ingrédients, la biodisponibilité des nutriments ou la qualité des matières premières utilisées dans l’usine.

Autre difficulté : les listes d’ingrédients elles-mêmes peuvent parfois être interprétées de manière très simplifiée. Certains algorithmes pénalisent automatiquement certains mots-clés ou valorisent certaines mentions marketing sans toujours tenir compte du contexte global de la recette.

Par exemple, la présence d’un ingrédient végétal ne signifie pas automatiquement qu’une croquette est mauvaise. À l’inverse, un emballage mettant fortement en avant la viande fraîche ne garantit pas forcément une qualité nutritionnelle exceptionnelle.

Le contexte physiologique de l’animal reste également un élément souvent oublié par les applications de scoring. Une recette peut convenir à un chien très actif et devenir moins adaptée à un animal senior ou stérilisé. Pourtant, beaucoup de systèmes attribuent une seule note universelle sans tenir compte des besoins individuels.

Enfin, il faut aussi rappeler que certaines applications utilisent des calculs estimés, notamment pour les glucides, car les fabricants ne fournissent pas toujours toutes les données exactes sur les emballages. Deux applications différentes peuvent donc produire des résultats différents à partir des mêmes informations.

C’est précisément pour cette raison que de nombreux consommateurs commencent à privilégier des approches plus pédagogiques et détaillées, permettant de comprendre les produits plutôt que de suivre aveuglément une lettre ou une couleur.

En nutrition animale, analyser un aliment ne consiste pas uniquement à lire une étiquette. Il faut aussi comprendre la qualité des ingrédients, leur équilibre, leur adaptation au profil de l’animal et les limites des informations affichées sur l’emballage.

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