Le numérique rend possible de mieux caractériser, en vraie vie, ce que représente un diabète de type 1 au quotidien. Le « digitosome », les données générées en ligne par les individus au cours de leur vie, est une source d’information sans précédent à analyser à l’aide de méthodes d’intelligence artificielle (phénotypage numérique), et à combiner aux autres données cliniques et « omiques » (phénotypage profond). Ainsi, le concept réunifié de phénotypage numérique profond permettra d’obtenir des caractérisations plus holistiques des personnes diabétiques, puis d’identifier dans de grandes cohortes, leur jumeau numérique, afin de leur proposer des programmes de santé de précision et des gestions de la maladie et des traitements personnalisés. Ces concepts, ainsi que les points de vigilance pour se prémunir d’éventuelles dérives liées aux données et à l’intelligence artificielle, sont discutés dans cet article en s’appuyant sur des exemples de recherche actuels.

Digital technology offers new opportunities to better characterize, the reality of daily life of people with type 1 diabetes. The “digitosome”, the digital data generated online by individuals during their lifetime, is an unprecedented source of information to be analyzed using artificial intelligence methods (digital phenotyping), to be combined with other clinical and omics data (deep phenotyping). Thus, this concept of deep digital phenotyping will make it possible to obtain more holistic characterizations of people with diabetes and then to identify, in large cohorts, their digital twin and offer them precision health programs, personalized diabetes and therapeutic management. These concepts, as well as the vigilance required to guard against possible drifts related to the misuse of data and to artificial intelligence are discussed in this article based on current research developments.