L’IA donne-t-elle de nouveaux superpouvoirs aux vétérinaires ?

Introduction

Qui, aujourd’hui, peut prétendre ne pas être directement ou indirectement concerné par l’essor de l’intelligence artificielle ? Que vous naviguiez sur Internet, regardiez la télévision ou consultiez simplement vos messages sur votre smartphone, l’IA est omniprésente. Les géants de la technologie vantent ses bénéfices considérables, nous assurant que l’IA va simplifier notre vie professionnelle et nous rendre plus efficace. En pratique, nous avons désormais accès (souvent gratuitement) à un outil extraordinaire qui offre des résultats impressionnants dans des domaines spécialisés, y compris la médecine vétérinaire. L’IA s’impose comme l’innovation la plus rapidement adoptée dans l’histoire de l’humanité : aucune autre technologie n’a suscité aussi vite un engouement aussi massif à l’échelle mondiale.

Certains professionnels perçoivent l’IA comme une menace pour leur emploi ; pourtant, le véritable risque consiste à tenter de résister à tout prix au changement. Une approche plus judicieuse consiste à anticiper cette évolution et à adopter l’IA comme une ressource supplémentaire pour les praticiens, à l’image de l’arrivée des moteurs de recherche tels que Google en leur temps. Dans une enquête réalisée en 2023 par l’American Animal Hospital Association (AAHA), 84 % des vétérinaires déclaraient connaître des applications de l’IA et 70 % affirmaient utiliser régulièrement certains outils d’IA dans leur travail quotidien (1). L’enquête a également mis en évidence des préoccupations majeures : 70 % des personnes interrogées doutaient de la fiabilité des outils d’IA, 54 % se disaient préoccupées par la confidentialité et la sécurité des données, et 43 % reconnaissaient leur manque de connaissances dans ce domaine. Malgré ces appréhensions, de nombreux professionnels intègrent l’IA dans leur pratique.

Les participants à cette enquête ont clairement indiqué que recourir à l’IA pouvait aider à prendre une décision avec plus de confiance et fournissait un deuxième avis intéressant. L’IA est également perçue comme un assistant utile en première ligne auprès des propriétaires d’animaux, capable d’apporter des orientations diagnostiques précoces et des conseils pertinents. Enfin, elle présente des avantages économiques en réduisant le temps consacré à certaines tâches, en diminuant les coûts et en améliorant la rentabilité. D’une certaine manière, nous avons désormais tous accès à de véritables « superpouvoirs », qu’il serait regrettable de ne pas exploiter pleinement. 

La puissance des données dans l’IA vétérinaire

ChatGPT et tous les modèles d’IA à travers le monde sont alimentés par des données internationales. Quelle que soit la sophistication de leur architecture ou le talent des ingénieurs qui les conçoivent, les modèles d’IA ne peuvent fournir une aide pertinente — notamment aux vétérinaires — sans accès à des données à la fois abondantes et variées. Ces données représentent le carburant indispensable permettant à des algorithmes complexes de devenir des outils pratiques et réellement utiles. Les vétérinaires peuvent être fiers de la richesse des données qu’ils produisent, celles-ci pouvant ensuite être exploitées pour développer des modèles d’IA de pointe à destination des vétérinaires et de leurs patients. La différence entre les volumes de données disponibles en médecine humaine et en médecine vétérinaire est considérable : les bases de données vétérinaires sont souvent dix fois plus importantes que celles de la médecine humaine. Cet avantage majeur permet aux modèles conçus pour la médecine vétérinaire d’être entraînés sur un corpus d’informations médicales beaucoup plus vaste et plus riche, améliorant ainsi leur précision diagnostique et leur fiabilité.

Comment l’IA pourrait-elle sauver la vie des animaux de compagnie ?

Dans certaines spécialités comme l’imagerie médicale, les défis sont considérables. Les praticiens généralistes peuvent être confrontés à des délais parfois longs avant qu’un spécialiste puisse examiner des clichés radiographiques, ce qui peut nuire à la santé de l’animal, en particulier lorsque l’interprétation des images est complexe.

Bien souvent, l’animal doit être anesthésié pour la réalisation des examens d’imagerie. Si aucun diagnostic ni plan thérapeutique ne peut être établi immédiatement à partir des radiographies, une seconde consultation peut devenir nécessaire une fois les résultats disponibles. Pourtant, si une interprétation rapide avait été obtenue, l’ensemble des traitements aurait pu être initié lors de la première consultation.

Face à ces contraintes, la disponibilité d’outils fournissant des résultats rapides et fiables apparaît essentielle.

Afin de répondre à différents besoins en radiologie vétérinaire, nous avons récemment développé et commercialisé deux outils d’IA performants et fiables, spécifiquement conçus pour faire progresser les soins vétérinaires : Antech RapidRead™ Radiology et Antech RapidRead™ Dental. Ces deux plateformes ont pour objectif commun de fournir au praticien généraliste des conclusions diagnostiques de haute qualité et l’analyse de clichés radiographiques en quelques minutes seulement. 

Antech RapidRead ^TM Radiology 

Cette plateforme d’IA permet au vétérinaire d’obtenir une évaluation radiographie en moins de dix minutes, à partir de l’analyse de plus de 50 critères diagnostiques différents (2-4). Comme indiqué précédemment, la qualité des prédictions d’un modèle dépend étroitement de la quantité et de la qualité des données utilisées lors de son entraînement : plus le modèle a été exposé à des exemples d’une affection donnée, plus sa capacité à la reconnaître dans de nouveaux cas sera fiable. Pour garantir la qualité et la fiabilité de cette plateforme, nous avons donc collaboré avec une équipe de 20 vétérinaires spécialisés en imagerie et 16 millions de clichés ont été utilisés, constituant ainsi, à notre connaissance, la plus grande bibliothèque d’images vétérinaires au monde (Figure 1). À titre de comparaison, les modèles équivalents utilisés en radiologie humaine reposent généralement sur environ 1,3 million d’images, selon les données de la littérature (5). Pour assurer les plus hauts standards de précision et de fiabilité, chaque constatation diagnostique a été examinée et validée par des experts avant sa mise à disposition des praticiens. Le modèle continue d’évoluer : nous nous concentrons actuellement sur les chiens et les chats pour les radiographies thoraciques, abdominales et orthopédiques, et nous ne déployons de nouvelles détections diagnostiques que lorsqu’un consensus d’experts est atteint. Cette collaboration avec des spécialistes, associée à un processus de validation rigoureux, contribue à garantir la pertinence clinique, la fiabilité et l’alignement de ces outils avec les standards de la profession.

Figure 1. Le système Antech RapidRead^TM Radiology a été développé à partir de millions d’images radiographiques minutieusement annotées par une équipe de plus de 20 radiologues spécialistes certifiés. Il permet au vétérinaire généraliste d’interpréter des radiographies en quelques minutes ; l'image originale est présentée à gauche, tandis que la détection d'une masse abdominale médiane par RapidRead™ figure à droite.

 

Antech RapidRead ^TM dental

En matière de radiologie dentaire vétérinaire, la puissance des données est tout aussi évidente. Antech RapidRead™ Dental s’appuie sur l’une des plus grandes bases de données réelles de radiographies intra-orales disponibles en médecine vétérinaire.

À partir de milliers d’examens collectés dans plus de 300 hôpitaux vétérinaires et associés à des comptes rendus produits par plus de 50 vétérinaires spécialistes certifiés en dentisterie vétérinaire, nous avons développé un système de deep learning capable de localiser, identifier et évaluer chacune des dents individuellement.

Cette base de données riche et soigneusement annotée permet au modèle de détecter avec une grande fiabilité des lésions importantes, telles que la perte osseuse alvéolaire ou les affections endodontiques, quelles que soient l’incidence radiographique, la position et la morphologie de l’animal (Figure 2). Le système génère ensuite un rapport structuré en quelques minutes.

La plateforme produit ainsi des informations claires pour chaque dent, à partir de radiographies intra-orales complexes. Elle permet ainsi d’identifier plus précocement des lésions occultes (Tableau 1) et de réaliser davantage de traitements nécessaires au cours d’une procédure unique sous anesthésie générale, plus courte.

Ces informations favorisent un diagnostic précoce, un soulagement plus rapide de la douleur et une amélioration durable de la santé bucco-dentaire et systémique des chiens et des chats.

(L’intérêt clinique majeur de RapidRead™ Dental est de contribuer à éviter une seconde procédure anesthésique car la décision thérapeutique peut être prise rapidement. Les praticiens peuvent ainsi associer les informations fournies par l’outil à leur jugement clinique afin de mettre en œuvre immédiatement le traitement approprié, plutôt que de reporter la prise en charge et d’exposer ultérieurement l’animal à une nouvelle anesthésie.) 

 

Tableau 1. Exemples d’anomalies détectables par le système 

Identification des dents à l’aide du système de numérotation dentaire Triadan Images non diagnostiques (en raison par exemple d’un raccourcissement, d’un allongement ou d’une coupe conique) Affections siégeant sur une dent ; exemples : Dent non vitale (incisives et canines) Dent manquante Rétention d’une racine Résorption dentaire Stades de la parodontite : Pas de perte osseuse (parodontite de stade 0 ou 1) < 25 % de perte osseuse horizontale (parodontite de stade 2) 25 à 50 % de perte osseuse horizontale (parodontite de stade 3) Perte osseuse horizontale > 50 % (parodontite de stade 4) Transparence périapicale (parodontite apicale)

Figure 2. La plateforme Antech RapidRead^TM Dental s’appuie sur des milliers de radiographies et plus de 50 vétérinaires spécialistes certifiés en dentisterie ont développé un système capable de localiser, d'identifier et d'évaluer chaque dent individuellement. Des affections majeures, telles que la lyse osseuse et les maladies endodontiques, peuvent ainsi être détectées de manière fiable. Un code couleur indique le degré de gravité de l'anomalie détectée : le rouge correspond à une lésion grave, le jaune à des modifications modérées et le blanc indique que la dent est normale.

 

L’IA pour les propriétaires d’animaux de compagnie

Les vétérinaires peuvent utiliser l’IA dans leur activité quotidienne, mais elle peut également aider les propriétaires à surveiller l’état de santé de leur animal.

De nombreuses applications mobiles permettent désormais d’exploiter des outils d’IA avancés pour répondre à des préoccupations courantes de santé animale. Ces solutions facilitent la détection précoce de problèmes de santé, contribuant ainsi à prévenir des traitements plus lourds et plus coûteux tout en favorisant le bien-être des animaux.

Par exemple, 80 % des chiens souffrent de maladie parodontale (6). Pour contribuer à répondre à cet enjeu, nous avons développé un outil d’IA dédié à la santé bucco-dentaire canine à partir de 53 000 images de cavités buccales de chiens (7).

À partir d’une simple photographie prise avec un smartphone (Figure 3), le système analyse les gencives et les dents et détecte, en quelques secondes, les signes d’accumulation de tartre ou d’inflammation gingivale. Les propriétaires reçoivent ensuite un rapport facile à comprendre, accompagné de recommandations pratiques. Si des précisions sont nécessaires, ils peuvent consulter un auxiliaire vétérinaire qualifié. Connu sous le nom de GREENIES™ Canine Dental Check (8), cet outil est entièrement gratuit et accessible via un site Internet ou en téléchargeant une application mobile.

Dans le même esprit, nous avons lancé IAMS^® Poopscan (9), un outil reposant sur l’IA destiné à analyser les selles d’un chien et à surveiller leur consistance. Cet outil fournit des informations utiles sur la digestion et l’état de santé général de l’animal. Comme pour Canine Dental Check, le modèle a été entraîné sur une importante base de données comprenant 12 000 images annotées par des experts et il est également disponible gratuitement.

Le développement de ces outils s’est effectué en collaboration avec le Waltham Petcare Science Institute et Royal Canin, garantissant ainsi leur précision et leur fiabilité.

Figure 3. L’application Canine Dental Check permet au propriétaire d’évaluer rapidement et facilement la santé bucco-dentaire de son animal. À partir d’une photo prise avec un smartphone, le modèle analyse l’état des gencives et des dents ; le propriétaire reçoit ensuite un rapport facile à comprendre, incluant des recommandations pour les étapes suivantes.

 

Considérations éthiques et pratiques

Malgré ses nombreux avantages, l’utilisation de l’IA doit s’inscrire dans un cadre responsable.

Les systèmes doivent respecter les réglementations relatives à la protection des données. Les informations concernant les clients et les patients doivent être anonymisées, stockées de manière sécurisée et accessibles uniquement lorsque cela est nécessaire.

Les données d’entraînement doivent être aussi diversifiées et représentatives que possible afin de limiter les biais et d’éviter une sous-performance systématique pour certaines races, espèces ou tableaux cliniques particuliers.

L’IA doit toujours être utilisée comme un outil d’aide à la décision et non comme un substitut au jugement clinique. La décision finale reste sous la responsabilité du vétérinaire.

Utilisée comme outil de seconde lecture, offrant un « second regard » au sein de protocoles de travail clairement définis, l’IA permet également d’améliorer la communication avec les propriétaires : fournir des images annotées et des synthèses structurées facilite la compréhension de résultats diagnostiques complexes et des recommandations thérapeutiques par les propriétaires.

Perspectives d’avenir

L’intégration de l’IA dans la pratique vétérinaire n’en est encore qu’à ses débuts. Son potentiel pour améliorer la santé animale et soutenir les professionnels du secteur reste considérable.

À mesure que ces technologies intégreront de nouvelles modalités d’imagerie, des outils d’analyse prédictive et des données multimodales, elles favoriseront un dépistage précoce, une personnalisation des soins et le renforcement de la médecine préventive.

Toutefois, les applications les plus performantes seront celles qui associeront délibérément la puissance analytique de l’IA à l’empathie, à l’expérience clinique et à la compréhension contextuelle des professionnels vétérinaires, afin que la technologie vienne renforcer — et non remplacer — le rôle central du vétérinaire.

Conclusion

L’intelligence artificielle confère effectivement aux vétérinaires de nouveaux « superpouvoirs », mais ne transforme pas les machines en cliniciens. Sa véritable force réside dans sa capacité à amplifier ce que les vétérinaires font déjà le mieux : mobiliser leurs connaissances médicales, reconnaître des schémas cliniques complexes et faire preuve d’empathie afin de prendre les meilleures décisions pour chaque patient.

Lorsqu’elle est utilisée comme un « second regard », fondé sur des données vétérinaires de haute qualité et interprété à la lumière du contexte clinique, l’IA peut renforcer la confiance, réduire l’incertitude et aider les cliniciens à agir plus tôt, avec plus de détermination.

Ces outils permettent également de recentrer l’activité vétérinaire sur des missions à forte valeur ajoutée, telles que la hiérarchisation des cas, la personnalisation des plans thérapeutiques et l’amélioration de la communication avec les propriétaires, — en réduisant le temps consacré à des tâches répétitives et chronophages.

 

Déclaration de conflit d’intérêts : les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêt pour rédiger cet article.

 

 

Références

1. American Animal Hospital Association 2023. AI in Veterinary Medicine Survey. Available at: https://www.avma.org/news/artificial-intelligence-poised-transform-veterinary-care Accessed 23^rd Feb 2026.

1. Fitzke M, Stack C, Dourson A, et al. RapidRead: Global deployment of state-of-the-art radiology AI for a large veterinary teleradiology practice. https://arxiv.org/abs/2111.08165 Accessed 23^rd Feb 2026

3. Antech RapidRead; https://www.antechdiagnostics.com/imaging-services/rapidread/ Accessed 23^rd Feb 2026
4. https://www.forbes.com/sites/randybean/2025/12/16/how-mars-is-embracing-ai-across-a-portfolio-of-legendary-brands/  Accessed 23^rd Feb 2026
5. Wang X, Peng Y, Lu L, et al. ChestX-ray8: Hospital-scale chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. IEEE CVPR. 2017;3462-3471.
6. Barnes C, Hiscox L, Bellows J. https://vcahospitals.com/know-your-pet/dental-disease-in-dogs  Accessed 23^rd Feb 2026
7. Toothscan; https://www.mars.com/toothscan  Accessed 23^rd Feb 2026
8. Greenies Canine Dental Check; https://www.greenies.com/pages/canine-dental-check Accessed 23^rd Feb 2026
9. Poopscan; https://www.iams.com/poopscan Accessed 23^rd Feb 2026