Les cancers du sein (CS) sont d’une grande hétérogénéité clinique, morphologique et biologique. Même si certaines tumeurs présentent le même phénotype, leurs caractéristiques biologiques et la réponse aux traitements peuvent différer. Les analyses moléculaires à haut débit ont permis de mieux comprendre la biologie de ces cancers et d'identifier des sous-classes moléculaires. La classification morphologique des CS reste primordiale en constante évolution et nous citerons quelques modifications de la nouvelle classification de l’Organisation mondiale de la Santé (OMS) 2019 (cinquième édition) comprenant de nouvelles entités et des mises à jour des critères diagnostiques de certains types tumoraux. Nous verrons également l’entrée de paramètres moléculaires dans la stratification des patientes, des biomarqueurs "anciens" mais qui connaissent un regain d’intérêt comme HER2 et nouvellement introduits dans la pathologie mammaire comme PD-L1, qui sont d’intérêt par leur impact sur la décision thérapeutique. Enfin nous conclurons par un bref aperçu des technologies émergentes dont l’intelligence artificielle pouvant être, dans un futur proche, d’une aide précieuse dans l’évaluation en routine des cancers du sein ou la prédiction du risque de récidive. L’ensemble de ces avancées contribue à la personnalisation de la prise en charge des patientes atteintes d’un CS.

Breast cancer (BC) is highly heterogeneous in clinical, morphological and biological terms. Even if certain tumors present the same phenotype, their biological characteristics and response to treatment may differ. High-throughput molecular analyses have enabled us to better understand the biology of these cancers and identify molecular subclasses. Morphological classification of SCs remains paramount in constant evolution, and we will cite some changes in the new 2019 WHO classification (5^th edition) including new entities and updates to the diagnostic criteria for certain tumor types. We will also see the introduction of biological parameters in patient stratification, biomarkers that are known but are experiencing renewed interest such as HER2 and newly introduced in breast pathology such as PD-L1, which are of interest for their impact on therapeutic decision. We will conclude with a brief overview of emerging technologies, including artificial intelligence, which could prove invaluable in routine breast cancer assessment or the prediction of the recurrence risk in the near future. All these advances contribute to personalized care for patients with BC.