De plus en plus de cabinets dentaires utilisent l'intelligence artificielle (IA), qui examine en premier une radiographie ou une photo buccale et laisse une marque aux endroits qui ressemblent à des caries. Le principe est simple : un programme entraîné au préalable sur des milliers, voire des dizaines de milliers de photos de dents repère des motifs similaires sur les nouvelles photos prises. Certains ont peut-être déjà vu, sur leur cliché d'examen, un cadre rouge avec la mention « suspicion de carie ici » qui s'affiche.
Une nouvelle analyse regroupant des études récentes menées dans plusieurs pays a permis de mesurer à quel point ces programmes sont réellement fiables. Pour résumer d'emblée la conclusion : autant l'IA détecte bien les caries, autant elle se trompe aussi parfois, si bien qu'à ce stade elle ne peut pas remplacer la vérification finale du dentiste.
Sur 100 caries présentées, combien l'IA en détecte-t-elle ?
Les résultats varient considérablement d'une étude à l'autre. En comparant plusieurs études, on constate que sur 100 dents réellement atteintes de carie présentées à l'IA, certains programmes en détectaient jusqu'à 94, tandis que d'autres n'en détectaient que 76. Cela signifie que, selon le programme, le nombre de caries manquées varie de 6 à 24. À l'inverse, sur 100 dents saines sans carie, environ 9 à 15 étaient signalées à tort comme cariées. Dans une analyse portant uniquement sur les caries situées entre deux dents (faces proximales), les performances étaient légèrement meilleures : 94 caries sur 100 étaient détectées, et le nombre de fausses alertes tombait à environ 9. Ces chiffres proviennent toutefois de conditions expérimentales avec des photos déjà sélectionnées, et les chercheurs précisent qu'il reste à vérifier si ces résultats se reproduisent tels quels dans un cabinet dentaire réel, où les patients sont beaucoup plus variés.
Un signalement « carie » : la probabilité qu'il s'agisse vraiment d'une carie peut être inférieure à 50 %
Le chiffre le plus important à surveiller est la probabilité qu'une zone signalée par l'IA comme carie le soit réellement. Dans l'analyse portant sur les caries proximales, cette probabilité variait fortement selon les études, de 15 % à 87 %. Cela signifie que, sur 100 zones signalées, seules 15 pouvaient être de vraies caries, les 85 autres étant de fausses alertes. À l'inverse, la probabilité qu'une zone jugée saine par l'IA le soit vraiment était beaucoup plus stable, entre 79 % et 100 %. Cette même analyse conclut donc que l'IA est fiable pour écarter les zones qui ne sont pas des caries, mais que les zones signalées comme carieuses doivent être revues par le dentiste afin d'éviter un fraisage ou un traitement inutile. Entre « l'IA a dit que c'était une carie » et « c'est une carie », il faut donc encore le regard du dentiste.
Les résultats diffèrent selon qu'on utilise une photo ou une radiographie
Il n'existe pas non plus une seule méthode pour détecter les caries. Les programmes entraînés sur des photos prises directement dans la bouche à l'aide d'une caméra intra-orale manquaient moins de caries, tandis que ceux entraînés sur des radiographies se trompaient moins souvent. L'utilisation d'une méthode proche du scanner (CT) réduisait encore le nombre de caries manquées, mais il faut alors aussi prendre en compte l'augmentation de la dose de radiation et du coût. La nature des résultats dépend donc du type d'image utilisé pour la lecture, si bien qu'un même verdict « pas de carie » n'a pas le même poids selon qu'il provient d'une caméra intra-orale ou d'une radiographie.
Pour l'instant, l'IA ne remplace pas le dentiste
Les chercheurs qui ont regroupé et réanalysé ces études soulignent une limite : la plupart des travaux publiés jusqu'ici s'appuient sur des photos déjà prises, analysées rétrospectivement, et il est rare qu'ils aient été validés au préalable dans le déroulement réel d'une consultation. Même si l'IA affiche une grande précision en conditions expérimentales, la conclusion des chercheurs est qu'à ce stade elle ne doit servir que d'outil d'aide au dentiste, et qu'il n'est pas recommandé de l'utiliser seule pour poser un diagnostic. Il a aussi été difficile jusqu'à présent de trouver des études ayant vérifié séparément si l'IA fonctionne aussi bien chez des personnes d'âges différents, avec des dents dans des états différents ou de couleurs différentes. Les études comparant directement les résultats cliniques réels restent rares ; dans l'une d'elles, l'équipe soignante aidée par l'IA a détecté davantage de caries, mais a aussi recommandé plus activement des fraisages ou des obturations, et au final, ni le coût des traitements ni la durée de conservation des dents ne différaient vraiment de ceux de l'équipe n'ayant pas utilisé l'IA. Cela signifie que détecter davantage de caries et apporter un bénéfice réel au patient peuvent être deux choses différentes.
Ainsi, si l'on vous présente en consultation un résultat de lecture par IA, il vaut mieux demander s'il s'agit de l'avis final vérifié par le dentiste ou simplement du premier signalement fait par l'IA. En particulier, si un fraisage ou une obturation est recommandé directement sur une zone signalée comme carieuse, on peut demander si cela a été revérifié à l'œil nu ou par un autre examen. À l'inverse, il n'est pas nécessaire d'espacer ses contrôles réguliers simplement parce que l'IA a indiqué « pas de carie » : l'absence de signalement ne signifie pas que toutes les lésions débutantes ont été détectées.