Les Échos du DUIO · Nantes · 8 octobre 2026
Bonne nouvelle : c'est encore nous qui décidons.
Dr Fakhreddine Tighza
Ce que disent les études, en trois constats
Elle reconnaît très bien une forme sur une radio.
Elle prédit encore mal ce que deviendra un implant.
Et elle nous influence, surtout quand elle se tait.
1 · Les études
des dentistes américains utilisent déjà l'IA pour au moins une tâche. Moins de 5 % l'utilisent pour des recommandations de traitement, et 82,6 % ne prévoient pas de le faire.
ADA Health Policy Institute, enquête juin 2026, 589 répondants.
d'aire sous la courbe en validation interne pour la détection de caries. En validation externe, les performances sont généralement inférieures : 5 à 8 % d'écart sur 112 études récentes.
Wang et al., Front Med 2026 (revue narrative) · Zhu et al., BMC Med Inform Decis Mak 2026.
pour prédire si un implant va tenir, contre 95,6 % pour reconnaître un système implantaire. Excellente sur les formes, encore fragile sur le vivant.
Alfaraj et al., J Prosthodont 2026, revue parapluie de 11 revues systématiques.
d'intervalle de prédiction pour les modèles qui prédisent le devenir d'un implant, malgré une aire sous la courbe groupée de 0,83. Certitude GRADE très faible.
Khanna et al., Dentistry Review 2026, 8 études rétrospectives, 4 364 implants.
points de sensibilité chez les 7 praticiens les plus expérimentés assistés par l'IA. Les 17 juniors en gagnent 5,1 et les faux positifs sont divisés par deux. Sensibilité globale inchangée : 46,0 % sans IA, 45,8 % avec.
Pul et al., J Dent 2025, essai randomisé croisé, 30 praticiens.
de sensibilité des lecteurs sur les cancers que l'IA avait manqués. Quand l'IA se tait à tort, nous regardons moins.
Taib et al., Radiology 2026, 10 lecteurs, mammographie de dépistage : hors odontologie.
2 · Les cabinets américains
Les usages
Imagerie et diagnostic 22,8 %, vérification de la couverture d'assurance 13,6 %, explication des résultats au patient 13,2 %, recommandations de traitement moins de 5 %.
ADA Health Policy Institute, enquête juin 2026.
Les groupes
Une IA d'analyse radiographique déployée dans plus de 1 700 cabinets chez Heartland Dental, plus de 1 100 chez Aspen Dental, plus de 400 chez Dental Care Alliance.
Chiffres annoncés par les groupes, repris par Becker's Dental Review.
Les assureurs
Les radios jointes aux demandes de prise en charge sont relues par une IA du côté du payeur. Il faudra savoir expliquer son raisonnement.
Chiffres des éditeurs Overjet et Pearl, non vérifiés de façon indépendante.
3 · Le cadre
France
« Le professionnel de santé reste entièrement responsable, même lorsque l'acte est accompli avec l'assistance d'un SIA. »
HAS–CNIL, document de travail du 16 février 2026.
Europe
Depuis le 2 août 2026, un système d'IA qui dialogue avec une personne doit l'informer qu'elle échange avec une IA. Le chatbot du site d'un cabinet est concerné.
Règlement (UE) 2024/1689, article 50.
La profession
« Seul le chirurgien-dentiste décide ou pas de suivre les propositions de cette IA. » L'ADF propose une grille de dix questions avant d'adopter un outil.
ONCD, La Lettre n° 227 · ADF, guide de novembre 2025.
4 · La méthode
À partir uniquement des documents fournis : pour un maxillaire édenté complet, résorbé, avec une demande de prothèse fixe sur implants, quels critères décident entre un bridge avec ou sans fausse gencive, et quand une ostéotomie verticale est-elle indiquée ?
Pour chaque critère :
Règle 01
Ni nom, ni radio, ni compte rendu dans un outil grand public.
Règle 02
Une recommandation non datée finit par être citée à tort.
Règle 03
Chaque citation se relit dans le document original.
En plus · hors exposé
Six sujets préparés, puis retirés pour tenir en vingt-cinq minutes. Les voici en bref. Je n'y ai gardé que ce que j'ai pu rattacher à une source : pas de chiffre sans référence.
Systèmes à règles
Des règles « si… alors » écrites par des experts, comme un guide de prescription. On voit pourquoi le système répond ce qu'il répond. Il ne sait rien faire d'un cas qui sort de ses règles.
Apprentissage supervisé
Un modèle statistique entraîné sur des données annotées par des praticiens. Il repère des régularités que l'œil ne voit pas. Il vaut ce que valent ses annotations, erreurs comprises.
Apprentissage profond
Des réseaux de neurones qui apprennent directement sur l'image, radio ou CBCT. C'est la famille des outils de lecture radiographique. Son raisonnement est difficile à expliquer, et il lui faut beaucoup de données.
Statique
Un guide imprimé en 3D conduit les forets. L'abord sans lambeau devient possible, et la provisoire peut être préparée à l'avance. Une fois le guide en place, on ne change plus l'axe, et son encombrement gêne en secteur postérieur.
Dynamique
Des caméras suivent la pièce à main et le patient en temps réel, sans guide physique. L'axe s'ajuste en cours d'acte. Il faut regarder l'écran plutôt que le site, et la prise en main demande du temps.
Robotique
Un bras robotisé retient la main quand elle s'écarte du plan, et le praticien garde les yeux sur le champ. Le coût est élevé et l'offre encore rare.
Description générale des trois modes. Je n'ai pas repris de chiffres de précision.
Sur trente préparations postérieures, des couronnes conçues par deux logiciels à apprentissage profond avaient une morphologie proche de celles d'un prothésiste expérimenté. L'ajustage interne, l'occlusion et les points de contact différaient selon le logiciel.
Cho JH, Çakmak G, Yi Y, Yoon HI, Yilmaz B, Schimmel M. J Dent 2024;141:104830. doi.org/10.1016/j.jdent.2023.104830
Pour le suivi, des outils proposent d'adapter le rythme des rappels au risque de chaque patient. Je n'en donne pas de chiffre ici.
Hors du soin, l'IA sert surtout à quatre choses : mettre en forme un compte rendu dicté, trier les courriels et préparer les réponses, prendre les messages à l'accueil, retrouver une procédure dans la documentation du cabinet.
Deux garde-fous. Aucune donnée identifiante dans un outil grand public, et un hébergeur certifié HDS dès que des données de santé circulent. À l'accueil, l'outil prend le message et le motif : il ne fait pas de tri clinique.
Hébergement de données de santé : article L. 1111-8 du Code de la santé publique. Avant d'adopter un outil, la grille en dix questions de l'ADF : adf.asso.fr
« Le professionnel de santé qui décide d'utiliser, pour un acte de prévention, de diagnostic ou de soin, un dispositif médical comportant un traitement de données algorithmique dont l'apprentissage a été réalisé à partir de données massives s'assure que la personne concernée en a été informée et qu'elle est, le cas échéant, avertie de l'interprétation qui en résulte. »
Article L. 4001-3, I, du Code de la santé publique, créé par la loi n° 2021-1017 du 2 août 2021. legifrance.gouv.fr
En clair : si une IA de ce type intervient dans le soin, le patient doit le savoir.
La bibliographie
Les 38 références de l'exposé, dans l'ordre où elles sont citées. Liens consultés le 7 octobre 2026.
Pour aller plus loin
En plus de mon exercice, je forme et j'accompagne des cabinets à l'usage de l'IA, au sein de la PractiBoost Académie. Si le sujet vous intéresse, le diagnostic est offert.
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