Pourquoi s'intéresser à l'IA en mammographie
En France, la mammographie de dépistage permet de détecter environ sept à huit cancers pour 1 000 femmes examinées. Le programme organisé repose traditionnellement sur une double lecture : un premier radiologue interprète les clichés, puis un second les relit indépendamment, ce qui permet de repérer en moyenne plus de 6 % de cancers supplémentaires passés inaperçus lors de la première lecture. C'est dans ce contexte de double lecture, coûteux en temps médical, que des outils d'intelligence artificielle ont commencé à être testés comme assistants de lecture.
Concrètement, ces logiciels analysent les images de mammographie à la recherche de zones suspectes :
- masses ou volumes inhabituels
- déformations,
- microcalcifications
et attribuent un score de risque. Ils peuvent être utilisés de plusieurs façons : en soutien d'un radiologue unique, en remplacement d'un des deux lecteurs humains, ou comme outil de tri pour prioriser les dossiers les plus urgents.
Ce que montrent les grandes études prospectives
Trois études prospectives récentes, menées en conditions réelles de dépistage, apportent des données plus solides que les nombreuses études rétrospectives publiées auparavant. La plus vaste, l'essai suédois MASAI, a comparé chez plus de 80 000 patientes une lecture par deux radiologues indépendants à une lecture par un seul radiologue assisté d'un logiciel d'IA. Lorsque le score attribué par l'IA était élevé, une lecture supplémentaire par un second radiologue était déclenchée.
de temps de lecture en moins pour les radiologues du groupe assisté par IA dans une étude suédoise publiée dans The Lancet Oncology, sans dégradation du taux de détection des cancers.
D'autres études prospectives, notamment l'essai monocentrique ScreenTrustCAD, portant sur plus de 58 000 patientes et une étude hongroise menée dans quatre centres, vont dans le même sens : associer un radiologue à un logiciel d'IA permet de détecter des cancers supplémentaires, sans augmenter significativement le taux de rappel des patientes pour des examens complémentaires inutiles. Une revue systématique publiée en 2025 confirme cette tendance : les indicateurs de précision diagnostique (sensibilité, spécificité) des meilleurs outils d'IA atteignent des niveaux comparables, voire supérieurs, à ceux des radiologues, en particulier pour les seins à tissu dense, où la lecture humaine est réputée plus difficile.
Un second travail de synthèse, portant sur douze études publiées entre 2015 et 2025, rapporte des aires sous la courbe ROC (une mesure de précision diagnostique) allant jusqu'à 0,93, et des réductions du temps de lecture des radiologues comprises entre 17 % et 91 % selon les configurations étudiées.
Limites du dépistage IA et zones d'incertitude
Ces résultats encourageants ne doivent pas masquer une réalité plus contrastée. Une analyse portant sur 36 solutions d'intelligence artificielle différentes, appliquées aux mammographies de plus de 131 000 femmes dépistées, a conclu qu'une large majorité de ces logiciels restait, au moment de l'étude, moins performante qu'un radiologue expérimenté. Autrement dit, la performance varie fortement d'un outil à l'autre, et les résultats obtenus avec un logiciel donné dans un pays ne se généralisent pas automatiquement.
Ce que la science ne dit pas encore
Les études disponibles portent majoritairement sur des populations et des systèmes de dépistage étrangers (Suède, Hongrie, Royaume-Uni), organisés différemment du dépistage français. La transposition directe des résultats à la France n'est pas garantie et fait l'objet d'évaluations en cours. Les effets à long terme sur la mortalité par cancer du sein, qui nécessitent un suivi de plusieurs années, ne sont pas encore documentés avec le même niveau de preuve que les indicateurs de détection à court terme.
Utilisation de l'IA pour le secteur médical aujourd'hui en France
Les sociétés savantes de radiologie françaises soulignent que les meilleurs résultats publiés à ce jour proviennent d'une triple lecture : deux lectures humaines par des radiologues spécialisés, complétées par une lecture logicielle, plutôt que d'un remplacement pur et simple d'un radiologue par une IA. Cette approche va à l'encontre d'une utilisation totalement autonome des logiciels, qui reste débattue et n'est pas la configuration recommandée en routine par la communauté radiologique française.
Les logiciels IA utilisés dans un cadre clinique en France sont soumis à la réglementation européenne des dispositifs médicaux, qui impose un marquage CE et des évaluations de performance avant leur mise sur le marché. Leur intégration dans le programme national de dépistage organisé du cancer du sein continue de faire l'objet d'expérimentations coordonnées par les acteurs de santé publique, avant toute généralisation.