Les affections auriculaires, en particulier les otites, sont parmi les motifs les plus fréquents de consultation vétérinaire. Pourtant, leur diagnostic n’est pas toujours aisé, notamment en raison de la diversité des causes sous-jacentes, de la complexité anatomique du conduit auditif externe, et de la subjectivité possible de l’évaluation visuelle. Et si l’intelligence artificielle (IA) pouvait nous aider à détecter plus rapidement, plus objectivement et plus précisément les lésions auriculaires chez le chien ?
C’est le pari de l’étude d’une équipe de chercheurs dirigée par Georgios Apostolopoulos et publiée en mars 2025 dans Veterinary Dermatology. Ils explorent la capacité d’un modèle d’IA à identifier, à partir d’images oto-endoscopiques, la présence de lésions dans le conduit auditif externe canin. Résultat : une précision prometteuse et des perspectives passionnantes pour la pratique vétérinaire.
Une problématique quotidienne : l’otite externe chez le chien
L’otite externe est l’un des motifs de consultation les plus fréquents en pratique vétérinaire. Multifactorielle et parfois difficile à diagnostiquer dans ses formes chroniques ou atypiques, elle représente un véritable défi, notamment dans les cabinets généralistes où le temps et les moyens sont souvent limités. On estime que jusqu’à 20 % des consultations vétérinaires concernent une pathologie auriculaire, et pourtant, un grand nombre de diagnostics posés en première intention ne correspondent pas à ceux établis par les spécialistes référents.
Une enquête menée en 2020 par l’American College of Veterinary Dermatology a révélé que près de la moitié des diagnostics initiaux d’otites externes posés par des vétérinaires généralistes (pDVMs) n’étaient pas concordants avec ceux des dermatologues vétérinaires. Ces erreurs de diagnostic peuvent mener à des traitements inadaptés, à des récidives, et dans certains cas à des complications graves comme l’otite moyenne, voire l’otite interne. Il est donc essentiel de disposer d’outils d’aide au diagnostic fiables, rapides et faciles à utiliser en consultation.
C’est dans ce contexte que la récente étude menée par Apostolopoulos et al. (2025) s’inscrit comme une véritable avancée : pour la première fois, un modèle d’intelligence artificielle (IA) a été développé spécifiquement pour détecter les lésions dans le conduit auditif externe du chien.
IA, vision par ordinateur et modèle YOLO : de quoi parle-t-on ?
L’intelligence artificielle, et plus précisément l’apprentissage profond (deep learning), trouve aujourd’hui des applications concrètes en médecine humaine, notamment en dermatologie, en ophtalmologie ou encore en radiologie. En médecine vétérinaire, son usage reste encore marginal, mais l’intérêt grandit, en particulier pour l’analyse automatisée d’images cliniques.
Le modèle utilisé ici repose sur une technique appelée « object detection » (détection d’objets), qui permet à une IA de localiser et de catégoriser plusieurs éléments dans une image. Contrairement à la classification simple, où une image est assignée à une seule catégorie (ex. : “otite”), la détection d’objets identifie les différentes zones pertinentes d’une même image, en leur attribuant une étiquette (ex. : “otite” sur telle zone, “mass” sur une autre).
Le modèle utilisé s’appelle YOLOv5, pour You Only Look Once, un algorithme très performant et optimisé pour une détection rapide et en temps réel.
Objectif de l’étude : une preuve de concept
Les auteurs ont développé un modèle d’IA capable d’identifier trois types de lésions dans le conduit auditif du chien :
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Un conduit auditif sain
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Une otite (inflammation, pus, débris, ulcérations…)
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Une masse (tumeur, polype, etc.)
Les chercheurs ont collecté 1 350 images de conduits auditifs externes de chiens, obtenues par vidéo-otoscopie au sein d’un hôpital universitaire vétérinaire. Ces images ont ensuite été classées par un expert en dermatologie vétérinaire comme contenant une lésion ou non. Résultat : 805 images contenant des lésions et 545 sans lésion.
Ils ont entraîné quatre variantes du modèle YOLOv5 sur des bases de données différentes, afin d’évaluer l’impact du volume de données et de la présence de doublons sur la performance de l’IA.
Comparaison avec des vétérinaires
Pour évaluer la performance du modèle, les chercheurs ont également demandé à 15 vétérinaires généralistes d’évaluer une sélection de 100 images (50 avec lésion, 50 sans), sans historique clinique, et de juger la présence ou non d’une lésion.
Résultats
Le modèle d’IA a obtenu une précision de 87 %, avec une sensibilité de 88,3 % et une spécificité de 85,4 %. Ces chiffres sont comparables, voire légèrement supérieurs, à ceux des vétérinaires généralistes participants, qui ont affiché une précision moyenne de 85 %.
De façon intéressante, l’IA a montré une certaine constance dans ses réponses, alors que les résultats des vétérinaires variaient selon leur expérience ou leur familiarité avec l’otoscopie.
Par ailleurs, l’analyse des heatmaps (cartes de saillance) générées par le modèle a montré que l’IA « regardait » généralement les mêmes zones que les vétérinaires humains pour prendre sa décision, ce qui renforce la confiance dans la pertinence biologique de ses prédictions.
Discussion
Une IA au niveau des cliniciens généralistes
Le fait qu’un modèle d’IA puisse obtenir des résultats équivalents, voire légèrement meilleurs, que ceux de vétérinaires généralistes dans l’interprétation d’images oto-endoscopiques est en soi une avancée notable. Cela suggère qu’un tel outil pourrait être utilisé comme aide au diagnostic en consultation, notamment pour :
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Renforcer l’analyse d’un praticien moins expérimenté
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Gagner du temps lors de la revue des images
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Archiver des évaluations objectives dans le dossier médical
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Détecter des lésions subtiles ou atypiques
Les limites de l’étude
Les auteurs reconnaissent plusieurs limites à leur approche :
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Le modèle n’analyse pas de vidéos entières, mais des images statiques, ce qui ne remplace pas l’évaluation dynamique en temps réel.
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L’IA détecte simplement la présence d’une lésion, sans établir de diagnostic différentiel (otite bactérienne, fongique, parasitaire, néoplasie, etc.).
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Les images proviennent d’un même site universitaire, ce qui peut introduire un biais de sélection (qualité constante, protocoles standardisés).
Des études multicentriques avec des images issues de cliniques de terrain pourraient renforcer la validité externe du modèle.
Enjeux cliniques et éthiques
La question éthique est également soulevée : l’IA ne remplace pas le clinicien, mais peut devenir un partenaire précieux. Comme pour d’autres outils (échographie, radiographie, analyseurs hématologiques), le jugement clinique reste central. L’IA propose, le vétérinaire dispose.
Un autre point à considérer est la traçabilité : les prédictions de l’IA peuvent être enregistrées, documentées, comparées dans le temps. Elles pourraient ainsi participer à une meilleure surveillance des cas chroniques ou récurrents, et même à la formation continue des jeunes vétérinaires.
Perspectives d’avenir
Les perspectives sont enthousiasmantes :
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Intégration dans les logiciels de gestion vétérinaire : pour automatiser l’analyse des images d’otoscopie.
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Amélioration du modèle : avec des bases d’images plus grandes, plus variées, incluant des vidéos, des images 3D, voire des données audio (bruits associés).
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Classification multi-catégorie : aller au-delà du binaire lésion / pas lésion, et proposer une orientation diagnostique.
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Suivi longitudinal : en suivant l’évolution d’un même cas dans le temps, le modèle pourrait évaluer la réponse au traitement.
Enfin, une IA bien entraînée pourrait devenir un outil d’aide à la télémédecine, permettant une première évaluation des images envoyées par des consœurs ou confrères en pratique rurale, ou par des propriétaires dans un cadre supervisé.
Conclusion
Cette étude marque une étape importante vers l’intégration de l’intelligence artificielle dans la dermatologie vétérinaire. La détection automatique des lésions auriculaires canines à partir d’images oto-endoscopiques est désormais envisageable avec une fiabilité comparable à celle d’un vétérinaire généraliste.
Plus qu’un gadget technologique, l’IA pourrait devenir un véritable outil complémentaire, contribuant à améliorer la qualité des soins, à standardiser les diagnostics et à renforcer la confiance entre praticiens et propriétaires.
Le futur de la médecine vétérinaire passe par une collaboration intelligente entre l’humain et la machine. Et ce futur est déjà en train de s’écrire… dans le conduit auditif d’un chien !
