Une étude publiée le 3 mars dans The Lancet Digital Health montre qu’un système d’intelligence artificielle pourrait analyser une mammographie et estimer le risque de développer un cancer du sein plusieurs années à l’avance. Une avancée qui pourrait transformer le dépistage en le rendant plus personnalisé et plus préventif.
L’intelligence artificielle s’impose progressivement comme l’un des outils les plus prometteurs de la médecine moderne. Après avoir démontré sa capacité à détecter certaines maladies sur des images médicales, elle pourrait désormais aller plus loin : anticiper le risque de cancer avant même que la maladie ne soit visible.
Une étude publiée le 3 mars dans The Lancet Digital Health explore précisément cette possibilité. En analysant des mammographies réalisées dans le cadre d’un programme de dépistage, des chercheurs ont montré qu’un algorithme d’intelligence artificielle pouvait estimer la probabilité qu’une femme développe un cancer du sein dans les années suivantes. L’enjeu est considérable : transformer le dépistage du cancer du sein, aujourd’hui standardisé, en une stratégie plus personnalisée, capable d’identifier les patientes les plus à risque.
Une IA capable d’identifier le risque de cancer du sein avant les premiers signes
Le cancer du sein reste en effet le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde. Chaque année, plusieurs millions de nouveaux cas sont diagnostiqués et, malgré les progrès de la médecine, la maladie demeure une cause majeure de mortalité. Les programmes de dépistage par mammographie ont permis d’améliorer la détection précoce et de réduire la mortalité dans de nombreux pays. Mais ils reposent encore sur un principe relativement uniforme : toutes les femmes appartenant à une tranche d’âge donnée sont invitées à réaliser une mammographie à intervalles réguliers, souvent tous les deux ans.
Cette approche ne tient cependant pas toujours compte des différences individuelles de risque. Certaines femmes présentent des facteurs génétiques ou biologiques qui augmentent leur probabilité de développer un cancer, tandis que d’autres ont un risque plus faible.
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C’est dans ce contexte que les chercheurs ont développé un système d’analyse basé sur l’intelligence artificielle, capable d’examiner les images de mammographie et d’en extraire des informations invisibles à l’œil humain. L’algorithme utilisé, appelé BRAIx AI Reader, analyse automatiquement les images radiologiques et attribue à chaque patiente un score de risque, nommé BRAIx risk score. L’objectif est de déterminer si certaines caractéristiques présentes dans l’image peuvent signaler une probabilité plus élevée de développer un cancer du sein dans les années suivantes, même si aucune tumeur n’est encore visible lors de l’examen initial.
Une étude menée sur plus de 96 000 femmes
Pour tester cette approche, les chercheurs ont analysé les données de plus de 96 000 femmes âgées de 40 à 74 ans ayant participé au programme de dépistage BreastScreen Victoria, en Australie. Toutes avaient réalisé une mammographie entre 2016 et 2019. Les scientifiques ont ensuite suivi ces participantes pendant plusieurs années afin d’observer combien d’entre elles développaient un cancer du sein après l’examen initial. Cette méthode permettait de vérifier si le score de risque calculé par l’intelligence artificielle correspondait réellement à la probabilité de développer la maladie dans les années suivantes.
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Les résultats montrent que l’algorithme est capable d’identifier des différences significatives de risque entre les participantes. Les femmes présentant les scores les plus élevés étaient nettement plus susceptibles de recevoir un diagnostic de cancer du sein dans les quatre années suivant leur mammographie. Au total, plus d’un millier de cancers ont été diagnostiqués dans la population étudiée au cours de la période de suivi. L’analyse a montré que certaines caractéristiques présentes dans les images — invisibles pour un radiologue humain — pourraient constituer des signaux précoces du développement futur d’une tumeur.
De la détection à la prédiction du cancer du sein
Ces résultats suggèrent que l’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle clé dans l’évolution des stratégies de dépistage. Aujourd’hui, la plupart des programmes fonctionnent selon une logique uniforme : toutes les femmes passent les mêmes examens au même rythme.
Mais si les médecins disposent d’un outil capable d’estimer le risque individuel, il devient possible d’adapter le suivi. Les femmes présentant un risque plus élevé pourraient bénéficier d’une surveillance plus rapprochée ou d’examens complémentaires, tandis que celles ayant un risque plus faible pourraient espacer leurs mammographies. Cette approche dite de dépistage personnalisé pourrait améliorer l’efficacité des programmes de prévention tout en limitant les examens inutiles.
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Un autre aspect important concerne les cancers dits « d’intervalle », c’est-à-dire ceux qui apparaissent entre deux mammographies de dépistage. Ces cancers sont souvent plus agressifs et diagnostiqués à un stade plus avancé. Si l’intelligence artificielle permet d’identifier les femmes les plus à risque dès la mammographie précédente, il serait possible d’adapter la surveillance et de détecter plus tôt certaines formes particulièrement évolutives de la maladie. Dans ce contexte, l’IA ne se contenterait plus d’aider à détecter les cancers existants, mais deviendrait un outil permettant d’anticiper leur apparition.
Cette approche s’inscrit dans une transformation plus large de la médecine contemporaine, qui tend à passer d’une médecine réactive à une médecine prédictive. Grâce à l’analyse de grandes quantités de données — images médicales, données génétiques, dossiers médicaux — les technologies d’intelligence artificielle permettent d’identifier des signaux faibles annonciateurs de certaines maladies. L’objectif est d’intervenir plus tôt, voire d’empêcher l’apparition de la pathologie en adaptant les stratégies de prévention.
Une avancée prometteuse qui reste à confirmer
Les auteurs de l’étude soulignent toutefois que ces résultats doivent être confirmés dans d’autres populations et dans d’autres systèmes de santé. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent en effet être influencés par les données utilisées pour leur entraînement, ce qui nécessite des validations indépendantes avant une adoption à grande échelle. Il reste également des questions éthiques et pratiques à résoudre, notamment sur la manière de communiquer à une patiente qu’elle présente un risque plus élevé de cancer dans les années à venir.
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Malgré ces incertitudes, les chercheurs estiment que ces travaux illustrent le potentiel considérable de l’intelligence artificielle dans le domaine du dépistage. L’imagerie médicale ne serait plus seulement un outil de diagnostic, mais également un instrument d’anticipation. En révélant des informations invisibles à l’œil humain, les algorithmes pourraient aider les médecins à mieux comprendre les mécanismes précoces de la maladie et à intervenir plus tôt dans son évolution.
Dans un contexte où le cancer du sein demeure un enjeu majeur de santé publique, la perspective de prédire le risque individuel plusieurs années à l’avance ouvre des perspectives importantes. Si ces technologies se confirment, elles pourraient transformer en profondeur la manière dont les systèmes de santé organisent la prévention, en passant d’un dépistage uniforme à une approche véritablement personnalisée de la médecine.
L’essentiel: Intelligence artificielle et cancer du sein
L’intelligence artificielle peut-elle vraiment prédire le cancer du sein?
Oui, certaines études montrent que des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent analyser des mammographies et identifier des signaux associés à un risque futur de cancer du sein. Une étude publiée en 2026 dans The Lancet Digital Health suggère que certains modèles d’IA peuvent estimer la probabilité de développer la maladie dans les années suivant l’examen.
Comment l’intelligence artificielle analyse-t-elle une mammographie?
Les systèmes d’intelligence artificielle utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique entraînés sur des milliers d’images médicales. Ils peuvent détecter des motifs très subtils dans les tissus mammaires — parfois invisibles pour l’œil humain — et les associer à un niveau de risque statistique de développer un cancer.
L’intelligence artificielle va-t-elle remplacer les radiologues?
Non. Les chercheurs et les médecins insistent sur le fait que l’intelligence artificielle est conçue comme un outil d’aide à la décision. Elle peut assister les radiologues en analysant rapidement de grandes quantités d’images, mais l’interprétation médicale finale et le diagnostic restent la responsabilité des professionnels de santé.
Pourquoi prédire le risque de cancer du sein est-il important?
Identifier les femmes présentant un risque plus élevé pourrait permettre d’adapter les stratégies de dépistage. Certaines patientes pourraient bénéficier d’une surveillance plus rapprochée ou d’examens complémentaires, ce qui pourrait améliorer la détection précoce et réduire la mortalité liée à la maladie.
Qu’est-ce que le dépistage personnalisé du cancer du sein?
Le dépistage personnalisé consiste à adapter la fréquence et le type d’examens médicaux au niveau de risque individuel d’une personne. Plutôt que de proposer la même mammographie à toutes les femmes au même âge, les médecins pourraient ajuster la surveillance en fonction de facteurs génétiques, biologiques ou détectés par l’intelligence artificielle.
Ces technologies sont-elles déjà utilisées dans les hôpitaux?
Certains systèmes d’intelligence artificielle sont déjà utilisés dans des programmes de dépistage pour aider à analyser les mammographies. Cependant, l’utilisation de l’IA pour prédire le risque de cancer à long terme reste encore en phase de recherche et nécessite des validations supplémentaires avant une adoption à grande échelle.
Source scientifique: The Lancet Digital Health
Frazer HML, Nguyen P, Lee CI, et al. AI-based BRAIx risk score for the intermediate-term prediction of breast cancer: a population cohort study. The Lancet Digital Health. 2026; publié le 3 mars. Disponible sur : https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00010-5/fulltext
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