Résumé
L’étude et les applications de l’intelligence artificielle (IA) en santé se sont rapidement développées au cours de la dernière décennie. En allergologie, domaine marqué par l’hétérogénéité des pathologies et le rôle de facteurs immunologiques et environnementaux complexes nécessitent des outils capables de traiter des données volumineuses et multidimensionnelles. L’IA, notamment par le biais du machine learning, du deep learning et du traitement du langage naturel, facilite l’analyse de ces données. Les allergies ayant une prévalence élevée (30 % de la population en 2025 et 50 % en 2050), l’IA offre des opportunités majeures pour améliorer et personnaliser le diagnostic. Ces technologies, intégrées au sein de systèmes d’aide à la décision clinique peuvent notamment soutenir les professionnels dans le diagnostic, la définition des endotypes et la recherche de biomarqueurs. Cette revue de littérature du groupe de travail e-santé et intelligence artificielle (GTESIA) de la Société franc¸aise d’allergologie (SFA) expose les questions et propositions actuelles sur l’IA spécifiques à la spécialité. Nous présentons une sélection des méthodes les plus prometteuses et précisons comment l’IA peut s’intégrer dans le parcours de soin complexe et multidisciplinaire des patients allergiques. © 2025 l’Acad´ emie nationale de m´ edecine. Publi´ e par Elsevier Masson SAS. Tous droits r´ eserv´ es, y compris ceux relatifs` a la fouille de textes et de donn´ ees,` a l’entraˆ ınement de l’intelligence artificielle et aux technologies similaires.