Comment l'IA change le diagnostic, la découverte de médicaments et les soins aux patients en 2026

L'intelligence artificielle est maintenant intégrée à plus de 1.600 dispositifs médicaux autorisés sur le marché américain, et elle s'est étendue de la lecture d'examens à la conception de molécules de médicaments entièrement nouvelles. En juillet 2026, Insilico Medicine a fait progresser le rentosertib — un composé dont la cible biologique et la structure chimique ont été générées par un logiciel d'IA — dans un essai de Phase III avec 320 patients pour la fibrose pulmonaire idiopathique, une maladie pulmonaire avec peu d'options de traitement. Dans le même temps, les organismes mondiaux de santé travaillent toujours à la façon de régir les systèmes qui façonnent de plus en plus les décisions de diagnostic et de traitement.

Où l'IA fonctionne déjà : la lecture d'images

L'Administration américaine des aliments et des médicaments (FDA) affirme qu'elle a autorisé plus de 1.600 dispositifs médicaux alimentés par l'IA à la commercialisation aux États-Unis, selon la propre page de suivi de l'agence, mise à jour pour la dernière fois le 22 septembre 2026. Les exemples que cite la FDA incluent des logiciels qui dépistent les lésions cutanées pour le cancer, détectent la rétinopathie diabétique à partir de photographies rétiniennes, estiment la probabilité d'une crise cardiaque à partir de données de capteurs et automatisent le dosage de l'insuline en fonction des lectures du moniteur de glucose.

Une analyse des autorisations FDA 510(k) de 2025 menée par le cabinet de conseil réglementaire Innolitics a révélé que la radiologie représentait la grande majorité des autorisations de dispositifs d'IA/ML de cette année-là, avec 295 autorisations totales émises à 221 fabricants différents et un délai moyen d'examen de 142 jours. La catégorie la plus commune était le logiciel de détection assistée par ordinateur radiologique, qui à lui seul représentait plus d'un quart de toutes les autorisations de 2025, selon l'analyse.

La cardiologie, la neurologie et l'orthopédie ont largement traîné la radiologie en 2025, et les spécialités telles que l'anesthésiologie et la chimie clinique ont chacune représenté moins de 2 % des autorisations, selon la même analyse.

L'IA conçoit des médicaments, pas seulement les dépiste

Au-delà du diagnostic, les logiciels d'IA sont désormais utilisés pour proposer de nouvelles cibles de médicaments et concevoir les molécules destinées à les frapper, un pas au-delà des utilisations antérieures de l'informatique pour simplement dépister les bibliothèques de composés existants plus rapidement. Insilico Medicine, une entreprise de biotechnologie basée à Hong Kong, affirme que sa plateforme PandaOmics a identifié une protéine appelée TNIK comme cible de maladie et que sa plateforme Chemistry42 a généré une molécule candidate, désormais nommée rentosertib, pour la fibrose pulmonaire idiopathique. L'entreprise affirme que le processus de découverte a été décrit dans un article paru dans Nature Biotechnology.

Dans un essai de Phase IIa randomisé contrôlé par placebo, les patients prenant la dose testée la plus élevée de rentosertib (60 mg une fois par jour) ont vu la fonction pulmonaire, mesurée comme la capacité vitale forcée, s'améliorer d'une moyenne de 98,4 millilitres en 12 semaines, comparé à un déclin moyen de 20,3 millilitres dans le groupe placebo, selon l'annonce propre d'Insilico Medicine des résultats, que l'entreprise affirme ont également été publiés dans Nature Medicine.

Le 7 juillet 2026, Insilico a déclaré qu'elle avait commencé un essai de Phase III de rentosertib : une étude randomisée, en double aveugle, contrôlée par placebo enrôlant 320 patients dans 47 centres en Chine sur 52 semaines. Le critère d'évaluation principal est le taux annuel de déclin de la capacité vitale forcée, avec le temps jusqu'au premier événement de progression de la maladie comme mesure secondaire clé, a déclaré l'entreprise.

Aucun médicament conçu par l'IA n'a encore reçu l'approbation de la FDA ou d'un autre régulateur, et les améliorations de la fonction pulmonaire du rentosertib dans l'essai de Phase IIa ont été énumérées comme des critères d'évaluation secondaires et exploratoires plutôt que l'objectif de sécurité principal de l'étude, selon la description propre de l'entreprise. Les suivi de l'industrie cités par le site d'analyse IntuitionLabs ont compté plus de 170 programmes de médicaments découverts par l'IA en développement clinique au début de 2026, contre environ deux douzaines à la fin de 2023, bien qu'IntuitionLabs ait noté que les chiffres varient entre les suivis car aucun registre unique autorisé géré par le gouvernement de tels médicaments n'existe et chaque suivi applique ses propres critères de classification.

Les régulateurs rédigent toujours les règles

L'Organisation mondiale de la santé (OMS) a émis des orientations éthiques et de gouvernance pour les grands modèles d'IA multimodaux dans le secteur de la santé le 18 janvier 2024, établissant plus de 40 recommandations pour les gouvernements, les développeurs et les professionnels de la santé. L'orientation affirme que les données d'entraînement de mauvaise qualité ou biaisées peuvent produire des informations de santé inexactes ou incomplètes, et que les cliniciens risquent de tomber dans ce qu'elle appelle « le biais d'automation » en accordant une confiance excessive aux résultats de l'IA ou en déléguant de manière inappropriée les décisions à ceux-ci.

• Les données d'entraînement biaisées ou de mauvaise qualité peuvent fausser les résultats par race, origine ethnique, sexe, identité de genre ou âge
• Biais d'automation : les professionnels de la santé peuvent négliger les erreurs d'IA ou déléguer les décisions de manière inappropriée
• Les lacunes en cybersécurité pourraient exposer les données des patients ou miner la confiance dans les systèmes d'IA
• Les outils d'IA performants peuvent rester accessibles principalement aux systèmes de santé plus riches, élargissant les écarts mondiaux dans les soins

Le scientifique en chef de l'OMS, Jeremy Farrar, a déclaré au moment de la publication de l'orientation que les technologies d'IA générative pourraient améliorer les soins de santé seulement si les développeurs, les régulateurs et les utilisateurs identifiaient et responsabilisaient pleinement des risques associés.

Ce qui ne s'est pas encore produit

Plusieurs jalons parfois associés à l'IA en médecine ne se sont pas produits. Aucun médicament entièrement conçu par l'IA n'a obtenu l'approbation réglementaire nulle part, et l'orientation de l'OMS met explicitement en garde que l'accès inégal aux systèmes d'IA les plus capables pourrait élargir, plutôt que réduire, les disparités entre les systèmes de santé bien dotés de ressources et sous-dotés de ressources. Pour l'instant, l'empreinte la plus claire de l'IA en médecine reste l'imagerie diagnostique, où les régulateurs ont le plus long historique d'approbation, tandis que son rôle dans la création de nouveaux médicaments passe de la preuve de concept en laboratoire à des essais humains plus importants.