Nutriscan+

Android App Analysis and Review: Nutriscan+, Developed by Bon à Savoir. Listed in Food & drink Category. Current Version Is 2.0.8, Updated On 08/03/2025 . According to users reviews on Google Play: Nutriscan+. Achieved Over 63 thousand Installs. Nutriscan+ Currently Has 160 Reviews, Average Rating 3.1 Stars

Nutriscan+ permet de visualiser la qualité nutritionnelle d’un aliment préemballé en scannant simplement son code-barres. Cette application a pour objectif de vous aider à manger plus sainement.

Développée par le magazine suisse d’information et de défense des consommateurs «Bon à Savoir», Nutriscan+ affiche le Nutri-score des produits, le nombre d’additifs qu’ils contiennent, les labels dont ils bénéficient (bio, vegan, sans gluten,..) et le niveau de transformation des matières dont ils sont constitués (classification NOVA).

Un achat InApp unique, valable pour la durée de vie de l’application, permet de débloquer les détails concernant chaque additif: risques connus pour la santé, contre-indications en cas de régimes ou d’allergies, usages les plus courants et autorisations de commercialisation en Suisse et dans l’UE. Les informations sont mises à jour par la rédaction de «Bon à Savoir».
Des repères nutritionnels illustrent sur une échelle de couleurs les niveaux de matière grasse, acides gras saturés, sucres et sel (faible, moyen ou élevé).
Nutriscan+ permet également de comparer facilement les valeurs nutritionnelles de deux produits.

Nutriscan+ est disponible en français et en allemand.

Qu’est-ce que le Nutri-score?
Développé par l’épidémiologiste français Serge Hercberg, le Nutri-score est un système d’étiquetage des aliments. Il permet d’informer les consommateurs de l’équilibre nutritionnel d’un produit alimentaire transformé, au moyen d’une échelle de notation colorée allant du A (vert = équilibré) au E (rouge = pas équilibré). Son but est notamment
de faciliter la comparaison entre plusieurs aliments similaires et de faire le choix le plus sain. Le calcul du Nutri-score est le résultat d’un algorithme qui prend en compte des aspects «positifs» (teneur en fibres, protéines, fruits et légumes) et «négatifs» (sel, sucre, acides gras saturés, énergie).

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