{"id":25,"date":"2026-03-21T11:23:00","date_gmt":"2026-03-21T10:23:00","guid":{"rendered":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/2026\/03\/21\/le-poids-a-5-ans-permet-il-de-predire-lobesite-a-lage-adulte\/"},"modified":"2026-03-21T11:24:17","modified_gmt":"2026-03-21T10:24:17","slug":"le-poids-a-5-ans-permet-il-de-predire-lobesite-a-lage-adulte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/2026\/03\/21\/le-poids-a-5-ans-permet-il-de-predire-lobesite-a-lage-adulte\/","title":{"rendered":"Le poids \u00e0 5 ans permet-il de pr\u00e9dire l\u2019ob\u00e9sit\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte ?"},"content":{"rendered":"<h1>Le poids \u00e0 5 ans permet-il de pr\u00e9dire l\u2019ob\u00e9sit\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte ?<\/h1>\n<p>L\u2019ob\u00e9sit\u00e9 chez l\u2019enfant et l\u2019adulte repr\u00e9sente un enjeu majeur de sant\u00e9 publique dans le monde. Une r\u00e9cente recherche a montr\u00e9 qu\u2019il est possible de pr\u00e9dire avec une grande pr\u00e9cision l\u2019\u00e9volution de l\u2019indice de masse corporelle des individus de l\u2019enfance \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte. Pour y parvenir, des scientifiques ont utilis\u00e9 une approche innovante combinant l\u2019intelligence artificielle et des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9tiques, familiales et environnementales.<\/p>\n<p>L\u2019\u00e9tude s\u2019est appuy\u00e9e sur les donn\u00e9es de pr\u00e8s de trois mille participants suivis de l\u2019\u00e2ge de 8 ans jusqu\u2019\u00e0 27 ans. Les chercheurs ont d\u00e9couvert que le poids \u00e0 5 ans, mesur\u00e9 par l\u2019indice de masse corporelle, est le facteur le plus d\u00e9terminant pour anticiper les risques d\u2019ob\u00e9sit\u00e9 plus tard dans la vie. Ce r\u00e9sultat est particuli\u00e8rement marqu\u00e9 durant l\u2019enfance, m\u00eame si son influence diminue l\u00e9g\u00e8rement \u00e0 l\u2019adolescence et \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte. En revanche, l\u2019impact des pr\u00e9dispositions g\u00e9n\u00e9tiques, \u00e9valu\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des scores calcul\u00e9s \u00e0 partir de l\u2019ADN, devient plus important apr\u00e8s 17 ans.<\/p>\n<p>D\u2019autres \u00e9l\u00e9ments jouent \u00e9galement un r\u00f4le significatif. Le poids et la taille des parents, leur niveau d\u2019\u00e9ducation ainsi que les mesures de graisse corporelle prises durant la petite enfance influencent aussi le d\u00e9veloppement du poids. Par exemple, un exc\u00e8s de poids chez la m\u00e8re avant ou pendant la grossesse augmente les risques pour l\u2019enfant. De m\u00eame, un environnement familial d\u00e9favoris\u00e9 peut limiter l\u2019acc\u00e8s \u00e0 une alimentation saine et \u00e0 une activit\u00e9 physique r\u00e9guli\u00e8re, ce qui favorise la prise de poids.<\/p>\n<p>Les scientifiques ont utilis\u00e9 un mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle capable d\u2019analyser des centaines de variables et d\u2019en extraire les plus pertinentes. Ce mod\u00e8le a permis de mettre en \u00e9vidence des liens complexes entre ces diff\u00e9rents facteurs. Il r\u00e9v\u00e8le notamment que les g\u00e8nes associ\u00e9s \u00e0 l\u2019ob\u00e9sit\u00e9 chez l\u2019adulte prennent de l\u2019importance avec l\u2019\u00e2ge, tandis que les conditions de vie durant la petite enfance restent cruciales pour les premi\u00e8res ann\u00e9es.<\/p>\n<p>Ces d\u00e9couvertes soulignent l\u2019importance d\u2019agir t\u00f4t pour pr\u00e9venir l\u2019ob\u00e9sit\u00e9. Un suivi attentif du poids d\u00e8s 5 ans pourrait permettre d\u2019identifier les enfants les plus \u00e0 risque et de mettre en place des mesures adapt\u00e9es. Les interventions pourraient cibler \u00e0 la fois les habitudes alimentaires, l\u2019activit\u00e9 physique et le soutien aux familles, en tenant compte des ant\u00e9c\u00e9dents parentaux et des conditions de vie.<\/p>\n<p>L\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle dans cette \u00e9tude offre une nouvelle mani\u00e8re de comprendre comment se construit le risque d\u2019ob\u00e9sit\u00e9 au fil du temps. Elle ouvre la voie \u00e0 des strat\u00e9gies de pr\u00e9vention plus personnalis\u00e9es et plus efficaces, en s\u2019appuyant sur des donn\u00e9es accessibles d\u00e8s la petite enfance.<\/p>\n<hr>\n<h2>Sources et cr\u00e9dits<\/h2>\n<h3>\u00c9tude source<\/h3>\n<p><strong>DOI\u00a0:<\/strong> <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41366-026-02050-1\" target=\"_blank\">https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41366-026-02050-1<\/a><\/p>\n<p><strong>Titre\u00a0:<\/strong> Longitudinal prediction of BMI using explainable AI: integrating polygenic scores, maternal, early-life and familial factors<\/p>\n<p><strong>Revue : <\/strong> International Journal of Obesity<\/p>\n<p><strong>\u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n<p><strong>Auteurs : <\/strong> Fuling Chen; Phillip E. Melton; Kevin Vinsen; Trevor Mori; Lawrence Beilin; Rae-Chi Huang<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le poids \u00e0 5 ans permet-il de pr\u00e9dire l\u2019ob\u00e9sit\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte ? L\u2019ob\u00e9sit\u00e9 chez l\u2019enfant et l\u2019adulte repr\u00e9sente un enjeu majeur de sant\u00e9 publique dans le monde. Une r\u00e9cente recherche a montr\u00e9 qu\u2019il est possible de pr\u00e9dire avec une grande pr\u00e9cision l\u2019\u00e9volution de l\u2019indice de masse corporelle des individus de l\u2019enfance \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte.&hellip; <a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/2026\/03\/21\/le-poids-a-5-ans-permet-il-de-predire-lobesite-a-lage-adulte\/\">Poursuivre la lecture <span class=\"screen-reader-text\">Le poids \u00e0 5 ans permet-il de pr\u00e9dire l\u2019ob\u00e9sit\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e2ge adulte ?<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6,2],"tags":[],"class_list":["post-25","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-environnement","category-sante","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":26,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25\/revisions\/26"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}