Résumé
Cette présentation examine l’apport de l’intelligence artificielle dans la modélisation pollinique et les systèmes d’alerte, dans un contexte d’augmentation continue des allergies respiratoires et de l’asthme allergique. Elle s’appuie sur un travail collectif visant à produire un guide pratique à destination des allergologues sur l’usage des outils numériques en allergologie.Les systèmes conventionnels de mesure du pollen, basés sur des capteurs et des comptages manuels, présentent des limites importantes en termes de temporalité, de couverture spatiale et de personnalisation. La modélisation pollinique, notamment lorsqu’elle intègre des techniques d’intelligence artificielle, permet d’améliorer la prévision des concentrations polliniques en exploitant des données hétérogènes (météorologie, télédétection, occupation des sols, données cliniques et capteurs en temps réel).Ces approches ouvrent la voie à une évolution vers des systèmes plus précis, réactifs et personnalisés, capables de mieux aligner les prévisions avec l’exposition réelle et les symptômes des patients. Elles permettent également de soutenir la prise de décision clinique, l’éducation thérapeutique et l’autogestion des patients, dans une perspective de médecine de précision.Cependant, leur déploiement soulève des enjeux importants liés à la transparence des modèles, aux biais des données, à la protection des données personnelles et à l’évaluation de leur utilité clinique réelle.