Fat has a major economic importance in the beef industry. It affects all the meat food chain steps: fromthe farmer to the consumer, through the slaughterer-processor or the distributor. At the beginning of theproject, no tool was able to measure fat in meat in real time, in a reliable, economical and non-destructiveway. The Meat@ppli project aimed to predict the fat content of beef from its photo, both at the carcassand sliced beef stage, based on image analysis methods. The results are encouraging, with correlationswith reference methods varying from 0.5 to 0.9. The prediction models were embedded in the Meat@ppliapplication, developed for fat measurement at the carcass stage. It remains a proof-of-concept that, inthe future, could be used by the beef industry to route carcasses to the most suitable distribution channelsand to perform massive phenotyping for the selection of bovines with appropriate marbling.L’importance économique du gras est majeure dans la filière viande bovine. Il impacte tous les maillonsde la filière : de l’éleveur au consommateur, en passant par l’abatteur-transformateur ou le distributeur.Or jusqu’à présent, aucun outil ne permettait de mesurer le gras dans la viande en temps réel, de façonfiable, économe et non destructive. Le projet Meat@ppli s’est attaché à prédire les teneurs en gras d’unmorceau de viande à partir de sa photo, au stade de la carcasse comme à celui du morceau tranché, ense basant sur des techniques d’analyse d’image. Les résultats sont encourageants, avec des corrélationsplus ou moins étroites avec les méthodes de références (0,5 < r < 0,9). Les modèles de prédiction ont étéembarqués dans l’application Meat@ppli, développée pour la mesure du gras au stade de la carcasse.Elle est encore à l’état de preuve de concept mais à l’avenir, elle pourrait être utilisée par la filière pourorienter les carcasses vers les circuits de distribution les plus adaptés et pour réaliser du phénotypagemassif en vue de la sélection des animaux de demai