La cytologie urinaire avec l’utilisation du système de Paris est encore à ce jour la méthode de choix pour le dépistage des carcinomes urothéliaux de haut grade. Cependant, l’application des critères objectifs décrits dans cette terminologie montre un manque de reproductibilité inter- et intra-observateur. Sa sensibilité est excellente sur les urines obtenues par miction après manœuvre instrumentale mais insuffisante sur les mictions spontanées. Elle apparaît comme un excellent modèle d’application de l’intelligence artificielle pour améliorer ses performances puisque les critères objectifs du système de Paris sont définis à l’échelon cellulaire et que la démarche diagnostique qui en découle y est présentée de façon très « algorithmée ». Néanmoins, il n’existe pas encore de système commercialisé d’aide au diagnostic morphologique et de très rares dispositifs prédictifs sont encore en cours de validation clinique. L’analyse de différents systèmes utilisant l’intelligence artificielle en cytologie urinaire ouvre des perspectives d’apports mutuels évidents.

Urinary cytology using the Paris system is still the method of choice for screening high-grade urothelial carcinomas. However, the use of the objective criteria described in this terminology shows a lack of inter- and intra-observer reproducibility. Moreover, if its sensitivity is excellent on instrumented urine, it remains insufficient on voided urine samples. Urinary cytology appears to be an excellent model for the application of artificial intelligence to improve performance, since the objective criteria of the Paris system are defined at cellular level, and the resulting diagnostic approach is presented in a highly “algorithmic” way. Nevertheless, there is no commercially available morphological diagnostic aid, and very few predictive devices are still undergoing clinical validation. The analysis of different systems using artificial intelligence in urinary cytology rises clear prospects for mutual contributions.