Résumé
Les maladies allergiques liées aux pollens, notamment la rhinoconjonctivite allergique et l’asthme, touchent une proportion croissante de la population et ont des conséquences importantes sur la qualité de vie ainsi que sur les systèmes de santé. Les prévisions polliniques conventionnelles, qui reposent sur des capteurs fixes de pollens et des données météorologiques, présentent des limites en termes de granularité spatiale, de réactivité en temps réel et de pertinence individuelle.Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (machine learning, ML) offrent un changement de paradigme dans la modélisation de la libération des pollens, la prévision de l’exposition et l’alerte des patients allergiques. Cet article propose une vue d’ensemble des systèmes de prévision pollinique basés sur le ML, en expliquant leurs principes fondamentaux de manière accessible pour les cliniciens et en présentant des outils pratiques et publiés que les allergologues peuvent intégrer dans leur pratique quotidienne.En combinant des données aérobiologiques, des modèles météorologiques et des données rapportées par les patients, le ML permet une prise en charge des allergies plus personnalisée, plus précise et plus réactive. Nous passons en revue les mécanismes fondamentaux de libération et de dispersion des pollens et montrons comment les modèles de ML peuvent améliorer la précision des prédictions. Les principales plateformes sont comparées en termes d’utilisabilité clinique.Nous présentons des cas d’usage concrets illustrant comment les alertes basées sur le ML peuvent aider à optimiser les plans de traitement et à soutenir l’éducation des patients. Des éléments pratiques sont fournis concernant l’évaluation, la mise en œuvre et les limites de ces outils. Le ML n’est pas une technologie lointaine : il transforme déjà la prévision pollinique et les systèmes d’alerte allergique. Cet article vise à fournir aux allergologues les connaissances nécessaires pour évaluer et adopter ces outils, permettant ainsi une approche plus proactive et personnalisée de la prise en charge des allergies aux pollens.