C’est une promesse que l’on aurait jugée ambitieuse il y a quelques années encore. Aujourd’hui, elle se concrétise : une intelligence artificielle, validée cliniquement, permet d’identifier certains cancers avec une précision quasi inédite. Cette avancée technologique, déjà testée dans plusieurs hôpitaux, amorce une phase de déploiement national.
Une prouesse technologique au cœur des hôpitaux
Quand j’ai interrogé le professeur Léa Monnier, responsable du service d’anatomo-pathologie à l’Institut Curie, elle m’a confié avec prudence mais espoir :
« C’est une première mondiale. L’IA d’Ibex a été intégrée dans notre routine clinique pour le cancer du sein, et aujourd’hui, elle nous aide à gagner en précision et en rapidité. »
Cette IA n’est pas un simple outil d’assistance. Elle analyse automatiquement les lames histologiques, identifie les cellules cancéreuses, classe les tumeurs et propose un grade. L’objectif n’est pas seulement de détecter le cancer, mais de caractériser sa nature pour orienter plus rapidement la prise en charge thérapeutique. Une avancée possible grâce aux solutions de la société israélienne Ibex Medical Analytics, déjà déployées à l’Institut Curie.
Des performances validées scientifiquement
Plusieurs modèles d’IA ont récemment démontré des performances de haut niveau : le modèle ECgMPL, développé à l’international, atteint 99,26 % de précision pour la détection du cancer de l’endomètre. Il rivalise également avec brio sur d’autres cancers :
- 98,57 % de précision pour le cancer du côlon,
- 98,20 % pour le cancer du sein,
- 97,34 % pour le cancer de la bouche.
Ces performances ont été largement relayées par le site Roboto.fr, qui met en avant le potentiel disruptif de ces outils.
Le projet PortrAIt : vers un déploiement à l’échelle nationale
Mais au-delà des tests prometteurs, le projet PortrAIt annonce une révolution concrète : lancé avec un budget de 33 millions d’euros, il regroupe des hôpitaux, des laboratoires et des entreprises du numérique pour mettre l’intelligence artificielle au service du diagnostic du cancer dans tous les centres français.
Financé en partie par le plan France 2030, il prévoit la numérisation de dizaines de milliers de lames histologiques pour entraîner et affiner les technologies d’IA qui seront ensuite intégrées dans les protocoles médicaux de routine.
Le consortium, selon Unicancer, ambitionne de faire de la France un leader mondial en médecine personnalisée. Les premiers résultats sont attendus d’ici 2026.
Un marché en plein essor
Les perspectives économiques confirment cette tendance. Selon une analyse relayée par Global Market Insights, le marché mondial de l’IA appliquée au diagnostic du cancer passera de 406,7 millions de dollars en 2025 à 2,8 milliards de dollars à l’horizon 2034.
Cette croissance est alimentée par une volonté commune : réduire les délais de diagnostic, limiter les erreurs médicales, et permettre un traitement plus précoce du cancer. Plus largement, il s’agit d’une transformation des pratiques médicales, intégrant l’IA comme une nouvelle brique à part entière du raisonnement clinique.
Une transition déjà amorcée
Au-delà de la France, certains établissements hospitaliers — notamment en Inde avec le centre Apollo Precision Oncology — utilisent l’IA pour diagnostiquer des mutations génomiques en quelques heures. Ces technologies accélèrent la définition de traitements ciblés, adaptés au profil génétique de chaque patient (Apollo Hospitals).
Les plateformes comme Sectra Digital Pathology ou les modèles d’IA développés par Owkin ou Google Health sont déjà en phase pilote dans d’autres pays. Mais c’est bien la France, via PortrAIt et l’initiative Curie-Ibex, qui semble aujourd’hui en tête sur l’implémentation clinique généralisée.
Quels types de cancers l’IA peut-elle détecter avec précision ?
Les cancers du sein, de l’endomètre, du côlon et de la bouche figurent parmi ceux analysés avec succès. Le modèle ECgMPL offre notamment une précision supérieure à 97 % sur ces localisations.
Comment l’IA améliore-t-elle la détection précoce des cancers ?
En analysant rapidement des images histologiques ou des données génomiques, l’IA permet d’accélérer le diagnostic, parfois en quelques minutes. Elle détecte des anomalies qui pourraient être invisibles à l’œil nu.
Quels sont les avantages par rapport au diagnostic traditionnel ?
L’IA réduit le risque d’erreurs humaines, standardise l’analyse, traite de très grands volumes de données en temps réel, et contribue à un diagnostic plus précoce. Elle agit comme un second avis permanent.
Quels hôpitaux ont déjà intégré l’IA dans leur processus ?
L’Institut Curie à Paris est l’un des pionniers en France, avec l’outil d’Ibex. D’autres établissements sont en phase de test dans le cadre de PortrAIt. À l’étranger, le réseau Apollo en Inde utilise l’IA en routine clinique.
Comment l’IA peut-elle contribuer à personnaliser les traitements ?
L’IA peut croiser les données génétiques d’un patient avec les réponses attendues aux traitements existants. Elle aide à identifier les thérapies ciblées les plus efficaces, réduisant les essais infructueux.
