Avec l’avènement de la santé numérique, l’intelligence artificielle (IA) assoit sa présence dans le monde de la santé, notamment en ce qui concerne l’étape clé du diagnostic. En effet, il s’agit là d’une étape cruciale dans le parcours patient, qui permet d’orienter la prise en charge thérapeutique et qui peut s’avérer complexe et parfois très longue, par exemple pour des maladies rares ou en l’absence de test et méthode de diagnostic simples.
Les médecins, dans beaucoup de spécialités différentes, peuvent aujourd’hui recourir à l’intelligence artificielle pour être assistés dans leur pratique diagnostique, que ce soit pour mieux orienter, pour accélérer le processus ou pour appuyer ses choix et sa prise de décision. Dans cet article, Alcimed revient sur les différents types de solutions développées, les défis à relever et les limites de ces nouveaux outils.
L’intelligence artificielle renvoie à la capacité donnée à un système numérique d’analyser une situation à partir de données, d’y repérer des logiques, des signaux ou des régularités, puis de produire un résultat utile à l’action : alerte, classification, recommandation, synthèse ou contenu. Elle ne consiste donc pas seulement à automatiser une tâche ; elle repose sur des modèles capables de traiter des informations nombreuses, complexes ou hétérogènes, et d’apporter une aide dans des situations où le raisonnement humain serait habituellement mobilisé.
L’utilisation de l’intelligence artificielle est tout particulièrement pertinente pour l’analyse et le traitement d’un grand nombre de données et le recoupement d’informations complexes et hétérogènes. L’IA reste à ce jour un outil au service de l’homme. Aussi la pose des diagnostics en parfaite autonomie et les responsabilités que cela soulève ne sont aujourd’hui pas de son ressort. L’objectif est davantage d’orienter la prise de décision en recoupant des sources d’informations diverse, de façon rapide et en auto-apprenant, en renforçant les analyses par des statistiques factuelles, ou d’aiguiller les professionnels de santé sur des points spécifiques ou subtils. Elle peut ainsi contribuer à faire gagner du temps aux équipes, mais aussi à fiabiliser certaines analyses, à limiter les risques d’erreur ou à réduire l’hétérogénéité des pratiques.
L’imagerie médicale est un domaine clé de la médecine moderne qui produit une grande quantité de données de santé, souvent hétérogènes, analysées par les radiologues et l’ensemble des professionnels amenés à poser un diagnostic. Aujourd’hui, l’imagerie occupe une place centrale dans les parcours de soins à l’échelle mondiale : plus de 3,6 milliards d’examens d’imagerie médicale sont réalisés chaque année dans le monde, générant des volumes considérables de données à analyser et interpréter dans un contexte clinique1Kjelle, E., Brandsæter, I. Ø., Andersen, E. R., & Hofmann, B. M. (2024). Cost of low-value imaging worldwide: A systematic review. Applied Health Economics and Health Policy, 22, 485–501. https://doi.org/10.1007/s40258-024-00876-2.
En réponse, de nombreux outils d’intelligence artificielle ont été développés pour améliorer l’analyse de ces images médicales. Ils couvrent un large spectre de spécialités (ex : cancérologie, angiologie, cardiologie, traumatologie…) et l’intégralité des modalités d’acquisition d’images (radio, scanner, IRM, échographie).
Les algorithmes sont entraînés sur des sets de données composés de clichés d’imagerie médicale et de données cliniques et « omiques» associées à ces clichés, et regroupant des cas sains ainsi que des cas malades. Une fois l’apprentissage terminé, ces outils permettent de :
Grâce à ces solutions dotées d’IA, les spécialistes peuvent se concentrer sur les cas les plus complexes, tout en bénéficiant d’un appui dans l’analyse des images. Au-delà du gain de temps, l’IA peut aussi contribuer, pour certains usages ciblés, à fiabiliser l’interprétation des clichés, à limiter les risques d’erreur et à réduire les écarts d’analyse entre professionnels.. De leur côté, les non spécialistes peuvent mieux orienter les patients dans leurs parcours diagnostic.
Les outils d’intelligence artificielle appliqués à l’imagerie médicale ont aujourd’hui atteint un niveau de maturité élevé. Cette maturité se reflète aussi sur le plan réglementaire : une revue publiée en 2025 montre que, parmi les 950 dispositifs médicaux intégrant de l’IA/du machine learning autorisés par la FDA entre 1995 et juin 2024, 723 relevaient de la radiologie, soit 76 % du total2Eisemann, N., Bunk, S., Mukama, T., Baltus, H., Elsner, S. A., Gomille, T., Hecht, G., Heywang-Köbrunner, S., Rathmann, R., Siegmann-Luz, K., Töllner, T., Vomweg, T. W., Leibig, C., & Katalinic, A. (2025). Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening. Nature Medicine, 31(3), 917-924. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03408-6. Ces outils ne se limitent plus à la détection d’anomalies : ils interviennent aussi dans le tri des cas urgents, la segmentation anatomique, la quantification standardisée de lésions et l’aide à l’interprétation. Les approches les plus avancées s’inscrivent dans une logique multimodale : elles combinent données d’imagerie, données cliniques, résultats biologiques et comptes rendus médicaux afin de renforcer le raisonnement diagnostique et d’améliorer la pertinence des résultats.
Lire plus : L’IA dans l’imagerie médicale, une révolution dans le diagnostic médical et les soins aux patients
De plus en plus fréquemment, les praticiens s’appuient aussi sur des données génétiques pour orienter certains diagnostics médicaux.
En effet, les analyses génétiques sont une source d’information clef, et s’inscrivent dans une médecine de précision désormais intégrée à certains parcours de soins, notamment pour les maladies rares et certaines pathologies complexes. Il convient toutefois de distinguer les tests génétiques ciblés, portant sur un gène ou une mutation spécifique, des analyses pangénomiques, qui génèrent une masse de données beaucoup plus importante à interpréter. En France, le développement de ces analyses pangénomiques s’appuie notamment sur l’infrastructure issue du Plan France Médecine Génomique 2025, avec 77 préindications cliniques prises en charge et plus de 33 000 prescriptions d’examens pangénomiques réalisées à mi-2024.
Les analyses pangénomiques peuvent être longues du fait de la masse de données à traiter et du nombre important de variants à analyser. Les algorithmes mis au point sont capables de comparer les séquences analysées à des bases de données de référence, d’identifier des variants d’intérêt et de fournir une liste restreinte de variants susceptibles d’être responsables de syndromes génétiques, réduisant ainsi le champ d’analyse et la durée de l’interprétation.
Les derniers algorithmes développés incluent par ailleurs les explications justifiant le résultat avancé, et notamment la priorisation des variants. Cela permet aux praticiens de disposer du cheminement logique, et de s’assurer de la fiabilité de l’analyse pratiquée par l’intelligence artificielle.
L’IA ouvre également des perspectives importantes en matière de prédiction et de prévention. En croisant différents types de données – génétiques, cliniques, biologiques, environnementales ou issues de la vie réelle – elle peut contribuer à construire des calculateurs de risque plus précis, permettant de mieux identifier les patients à risque, d’améliorer la détection précoce et d’intervenir à des stades plus amont du parcours patient. À plus long terme, l’intégration de données multi-omiques et le développement de modèles d’intelligence artificielle multimodaux devraient permettre d’exploiter de manière conjointe les données génétiques, cliniques et environnementales, renforçant ainsi les capacités de prévention et de médecine personnalisée.
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La fiabilité des outils d’intelligence artificielle appliqués au diagnostic médical progresse, mais elle reste très dépendante du cas d’usage.
Dans des tâches ciblées, notamment en imagerie médicale, certains systèmes atteignent aujourd’hui des performances élevées et peuvent améliorer la détection ou accélérer l’interprétation. En conditions réelles, l’appui de l’IA en dépistage mammographique a par exemple été associé à une augmentation de 17,6 % du taux de détection des cancers3Takita, H., Kabata, D., Walston, S. L., Tatekawa, H., Saito, K., Tsujimoto, Y., Miki, Y., & Ueda, D. (2025). A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians. Npj Digital Medicine, 8(1), 175. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01543-z.
À l’inverse, pour des usages plus généralistes, notamment avec les IA génératives utilisées pour proposer un diagnostic à partir de cas cliniques textuels, les performances demeurent plus hétérogènes : une méta-analyse publiée en 2025 rapporte une exactitude diagnostique globale de 52,1 %, avec des résultats comparables aux médecins non experts mais inférieurs à ceux des experts4Sivakumar, R., Lue, B., & Kundu, S. (2025). FDA Approval of Artificial Intelligence and Machine Learning Devices in Radiology. JAMA Network Open, 8(11), e2542338. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.42338.
Ces résultats montrent que l’IA ne peut pas être envisagée comme un outil autonome de diagnostic, mais bien comme une aide à la décision dont la pertinence dépend de sa validation clinique, de son niveau de spécialisation, de son contexte d’usage et du maintien d’une supervision humaine.
Les entreprises mettant en œuvre de l’intelligence artificielle comme aide au diagnostic font face à de nombreux enjeux. Ces enjeux concernent à la fois la qualité des données, la validation clinique des outils, leur intégration dans les pratiques médicales, les modèles économiques associés, ainsi que les conditions d’accès et de remboursement.
Ces enjeux s’inscrivent désormais dans un cadre réglementaire renforcé. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act), entré en vigueur en 2024, classe les systèmes d’IA utilisés à des fins médicales parmi les systèmes à haut risque, imposant des exigences strictes en matière de qualité des données, de transparence, de supervision humaine et de gestion des risques.
La sécurité et la confidentialité des données constituent également un enjeu central. Les solutions d’IA en santé reposent sur l’accès à des données sensibles, parfois massives et issues de sources multiples. Leur développement suppose donc de garantir un haut niveau de protection des données patients, de sécuriser leur stockage et leur circulation, et de clarifier les conditions de leur utilisation, notamment lorsqu’elles sont mobilisées pour entraîner ou améliorer des algorithmes.
Au-delà des aspects réglementaires, plusieurs limites opérationnelles persistent. La qualité et la représentativité des données utilisées pour entraîner les algorithmes restent un enjeu majeur, avec des risques de biais pouvant impacter les résultats et la prise de décision médicale. La robustesse des modèles dans des contextes cliniques variés, ainsi que leur capacité à maintenir leurs performances dans le temps, constituent également des défis importants.
La question de l’intégration dans les pratiques cliniques est également centrale. Les outils doivent s’insérer dans les workflows existants, être compréhensibles par les professionnels de santé et fournir des résultats interprétables. L’acceptabilité par les médecins repose en grande partie sur la transparence des algorithmes, la traçabilité des décisions et la capacité à conserver un contrôle humain sur le diagnostic.
Enfin, les modèles économiques et les modalités de remboursement restent des freins à une adoption à grande échelle. L’évaluation médico-économique des solutions d’intelligence artificielle, ainsi que leur reconnaissance par les systèmes de santé, constituent des leviers essentiels pour favoriser leur diffusion.
En conclusion, les outils d’intelligence artificielle, au cœur des innovations en healthtech, permettent déjà d’assister les médecins dans leur pratique, en offrant un appui à la pose de diagnostic, les rendant plus fiables et plus rapides. Ces solutions s’améliorent continuellement, notamment afin de détecter des pathologies de manière plus précoce, permettant une prise en charge anticipée et donc une amélioration de la qualité des soins.
L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier structurant de transformation de la médecine, en permettant d’exploiter des volumes croissants de données de santé et d’en améliorer l’analyse. Son apport dépasse la simple performance technique : elle contribue à renforcer le raisonnement clinique, à optimiser la prise de décision et à développer des approches de prévention plus personnalisées.
Cependant, leurs inventeurs doivent encore faire face à de nombreux challenges.
Le déploiement à grande échelle de ces outils repose sur plusieurs conditions : la qualité des données, la robustesse des modèles, leur validation clinique, leur intégration dans les pratiques et leur acceptabilité par les professionnels de santé. La capacité à concilier innovation technologique, exigences réglementaires et besoins du terrain sera déterminante pour assurer un usage durable et sécurisé de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical.
Si un avenir sans médecins n’est ni envisageable ni envisagé à date, la question se pose de qui portera demain la responsabilité légale de la prise en charge des patients et du choix des stratégies thérapeutiques employées si l’IA est à la source de toutes les décisions.
Chez Alcimed, nous sommes en prise avec l’évolution et le futur de l’intelligence artificielle dans l’aide au diagnostic, et notre équipe est prête à vous accompagner dans vos projets liés à la à l’IA en santé et la radiomique. N’hésitez pas à nous contacter !
À propos de l’auteur,
Line et Romane, Consultantes au sein de l’équipe Innovation et Politiques Publiques d’Alcimed en France.
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