L’intelligence artificielle (IA) fait de grand progrès au service de la médecine en général et des maladies métaboliques en particulier. L’apprentissage automatique, grâce notamment aux réseaux de neurones et la démultiplication des données massives de phénotypage, améliore considérablement l’aide au diagnostic médical. On peut ainsi augmenter le nombre de patients identifiés comme pouvant bénéficier d’un traitement spécifique, tout en évitant de traiter inutilement d’autres patients. On peut aussi – en principe – adapter la prise en charge et le suivi. Au-delà de la prédiction, c’est le pronostic des traitements et la stratification des patients dans une pathologie aux phénotypes complexes que l’IA permet d’améliorer. L’IA contribue aussi à une nouvelle médecine de précision en intégrant les nouvelles données « omiques » massives, comme celles issues de la métagénomique. Nous présentons ici, avec quelques exemples, comment l’IA peut offrir des solutions pour mieux stratifier, diagnostiquer et pronostiquer les patients, mais soulève aussi de nombreuses questions dont celles d’éthiques, d’interprétabilité des décisions, d’acceptation par le corps médical et des patients, ainsi que de sécurité. Ces questions sont clés pour tous les acteurs de nos systèmes de santé en pleine mutation.

Artificial intelligence (AI) is making great progress in the service of medicine in general and specially in the domain of metabolic diseases. Machine learning – thanks in particular to neural networks and the multiplication of massive phenotyping data – considerably improves medical diagnostic support. This makes it possible to increase the number of patients identified as benefiting from a specific treatment while avoiding treating others unnecessarily. In principle, we can also adapt the care and follow-up. Beyond prediction, it is in the prognosis of treatments and the stratification of patients in a pathology with complex phenotypes that AI can bring improvements. AI also contributes to a new precision medicine by integrating new massive omics data such as those resulting from metagenomics. We present here some examples, how AI could offer solutions to better stratification, diagnosis and prognosis of patients. The use of AI also raises lot of questions: ethical, interpretability of decisions, acceptance by the doctors and patients, as well as safety. These issues are key for all players in our changing healthcare systems.