Impact de la mise à jour de l’algorithme du logo nutritionnel Nutri-Score sur la classification des produits de la catégorie des pains de mie

Le Nutri-Score a comme objectif d’informer le consommateur sur la qualité nutritionnelle des aliments emballés. Son calcul repose actuellement sur un algorithme finalisé en 2016. En 2022, dans le cadre de la gouvernance transnationale du Nutri-Score, le comité scientifique international chargé de la mise à jour du Nutri-Score a proposé des points d’amélioration de l’algorithme initial. Cette étude a pour but de montrer que le nouvel algorithme du Nutri-Score est plus performant que l’ancien en termes de discrimination des pains de mie selon leur qualité nutritionnelle, en se basant sur des critères tels que la teneur en sel, en fibres, dont les pains de mie sont riches (notamment les produits complets). Les données de 326 pains de mie blancs et 158 pains de mie complets provenant de la base de données Open Food Facts ont été étudiés. Avec la mise à jour de l’algorithme, les pains de mie blancs et complets sont passés des classes A et B vers les classes B et C. Ce changement de classe était associé à des différences significatives entre les deux algorithmes des teneurs moyennes en sel et en fibres dans chaque classe de Nutri-Score. La mise à jour de l’algorithme du Nutri-Score permet une meilleure discrimination des aliments sur la base des fibres (p < 10⁻³), en revanche aucune différence sur la capacité à discriminer le sel n’est observée. La modification de l’algorithme du Nutri-Score permet une discrimination plus efficace des pains de mie en fonction de leur teneur en fibres.

The front-of-pack nutrition label Nutri-Score aims to inform the consumer about the nutritional quality of pre-packaged foods. It currently relies on an algorithm developed in 2016. In 2022, in the framework of the transnational governance of Nutri-Score, the international scientific committee in charge of the update of the algorithm highlighted some points of improvement and proposed some modifications to the initial algorithm of 2016. This study aimed to demonstrate that the updated Nutri-Score algorithm is more effective than the old one in terms of discriminating between sandwich breads based on their nutritional quality, based on criteria such as salt and fibre content, in which sandwich breads is high (particularly whole-grain bread). The data from 326 white bread loaves and 158 whole grain loaves from the Open Food Facts database were studied. With the update, white and whole grain loaves underwent a shift from classes A and B to classes B and C respectively. The update of the Nutri-Score algorithm allows for better discrimination of foods based on their fibre content (P < 10⁻³), but no difference in the ability to discriminate salt is observed. The modification of the Nutri-Score algorithm allows a more effective discrimination of sandwich breads on their fibre content.