Choisir un outil d'IA pour les plaies : les 5 questions de Pixacare

Tous les soignants photographient des plaies. Très peu de ces photos deviennent des données fiables. C'est le point de départ de l'atelier présenté par Pixacare le 15 octobre 2026 au congrès recyclage de l'AFISCEP, en Belgique : « Les utilités des applications IA et photographies : enjeux, usages, limites, perspectives ».

Cet article en reprend l'essentiel : ce que l'IA sait vraiment faire avec une photo de plaie, ce qu'elle ne voit pas, et cinq questions simples pour évaluer n'importe quel outil de mesure ou d'analyse des plaies avant de l'adopter dans un service.

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Photographie des plaies : une photo n'est pas encore une mesure

La photo est déjà un outil de soin : on s'en sert pour suivre l'évolution d'une plaie, transmettre entre domicile, ville et hôpital, demander un avis à distance et tracer ce qui a été fait. Mais une photo prise sans méthode peut tromper.

Pendant l'atelier, la salle a comparé deux photos et devait dire quelle plaie était la plus grande. C'était la même plaie, photographiée le même jour, à quelques minutes d'intervalle. Seules la distance, la lumière et l'angle avaient changé. Sans repère de taille, l'œil ne peut pas trancher.

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Pourquoi la mesure de la plaie compte dès 4 semaines

Une étude de référence sur l'ulcère du pied diabétique (Sheehan et al., Diabetes Care, 2003) a mesuré les plaies au départ puis à 4 semaines :

• quand la surface avait diminué de plus de 53 %, 58 % des plaies étaient cicatrisées à 12 semaines ;
• sinon, seulement 9 %.

À 4 semaines, on sait donc déjà quelles plaies risquent de mal évoluer, à condition de les mesurer correctement. La réglette longueur × largeur surestime la surface des plaies irrégulières, et deux soignants obtiennent rarement le même chiffre. C'est là que les outils numériques promettent d'aider : transformer une image en donnée comparable.

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IA et plaies : quatre familles d'outils derrière un même mot

Le mot IA recouvre des outils très différents. Avant de juger une application, la première question à poser est simple : qu'est-ce que l'outil fait exactement ?

Mesure

Ce que fait l'outil : contour, surface, longueur et largeur depuis une photo avec repère de calibration.
Limite à garder en tête : pas de profondeur sur une photo 2D ; dépend de la prise de vue.
Exemples : WoundTrack II (Pixacare), imitoWound, Minuteful for Wound (Healthy.io), Swift Skin and Wound, eKare inSight ; en 3D : ARANZ Silhouette, cureVision.

Analyse des tissus

Ce que fait l'outil : part de bourgeonnement, fibrine et nécrose.
Limite à garder en tête : sensible à la lumière et à la couleur de peau ; contour à vérifier.
Exemples : WoundTrack II et plusieurs des outils ci-dessus, Tissue Analytics (Net Health).

Imagerie spécialisée

Ce que fait l'outil : appareil dédié pour la fluorescence bactérienne ou l'imagerie multispectrale.
Limite à garder en tête : matériel spécifique, usage ciblé.
Exemples : MolecuLight (fluorescence), Kent Imaging (oxygénation), DeepView de Spectral AI (brûlures).

IA générative

Ce que fait l'outil : rédiger une transmission, résumer un dossier, répondre à une question.
Limite à garder en tête : peut inventer une réponse ; aucune donnée patient dans un outil grand public.
Exemples : ChatGPT, Le Chat, Copilot.

À ne pas confondre : les plateformes de suivi et de partage (dossier photo sécurisé, courbes d'évolution, télé-expertise) ne sont pas de l'IA. Elles sont très utiles, et c'est souvent en leur sein que l'IA vient s'intégrer. Chez Pixacare, la plateforme de suivi et le module d'analyse par IA sont d'ailleurs deux dispositifs médicaux distincts, de classes différentes.

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Les limites de l'IA appliquée aux photos de plaies

Une IA est aussi bonne que la photo qu'on lui donne et que les données sur lesquelles elle a appris. Trois photos pièges, montrées pendant l'atelier, l'illustrent bien :

• le flash : ses reflets blanchissent le fond de la plaie, qu'un algorithme peut lire comme de la fibrine, et masquent le vrai bord ;
• la peau foncée : le contraste entre la peau et la plaie est plus faible, et un algorithme entraîné surtout sur des peaux claires peut moins bien la délimiter ;
• la plaie cavitaire : une photo est en deux dimensions, elle ne voit ni la profondeur ni ce qui se cache sous les bords.

Au-delà de ces pièges, les limites tiennent en cinq familles :

• Techniques : lumière, angle, distance ; plaies profondes, tunnelisées ou circonférentielles.
• Biais : performances parfois moindres sur les peaux foncées si elles sont peu représentées dans les données d'apprentissage.
• Cliniques : l'image ne dit rien de la douleur, de l'odeur, de la chaleur ni du contexte du patient.
• Données : téléphone personnel, galerie mélangée, messageries grand public : le RGPD s'applique à chaque photo.
• Organisationnelles : prise en main, double saisie si l'outil n'est pas relié au dossier patient.

Le vrai risque n'est pas que l'IA se trompe. C'est qu'on arrête de regarder parce qu'elle a donné un chiffre.

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Marquage CE et AI Act : le cadre réglementaire des logiciels de plaies

Un logiciel qui mesure ou analyse une plaie relève en général du règlement européen sur les dispositifs médicaux (MDR 2017/745). Il porte alors un marquage CE et une classe de risque. Mais tous les marquages CE ne se valent pas :

• classe I : le fabricant déclare lui-même sa conformité, sans contrôle extérieur (hors dispositifs stériles, avec fonction de mesure ou réutilisables) ;
• classe IIa et au-delà : un organisme notifié indépendant audite le dispositif, et son numéro à quatre chiffres figure à côté du logo CE.

Le premier réflexe est donc de regarder s'il y a un numéro à côté du logo CE.

Une seconde couche arrive : l'AI Act européen. Pour les dispositifs médicaux intégrant de l'IA, les exigences applicables aux systèmes d'IA à haut risque, dont la transparence et le contrôle humain, s'appliqueront à partir du 2 août 2028, après le report décidé par le règlement « Digital Omnibus ».

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Les 5 questions à poser avant d'adopter un outil d'IA pour les plaies

Cette grille a été présentée pendant l'atelier. Elle s'applique à n'importe quel outil, le nôtre compris.

1. Est-il marqué CE comme dispositif médical, et dans quelle classe ? Classe I : auto-déclaré par le fabricant. Classe IIa et plus : audité par un organisme notifié, dont le numéro suit le logo CE.
2. Où sont hébergées les photos, et qui y a accès ? Hébergement sécurisé adapté aux données de santé, accès par profil, rien dans la galerie ni sur une messagerie grand public.
3. Sur quels patients et quelles plaies a-t-il été validé ? Types et tailles de plaies couverts, phototypes de peau représentés, études publiées.
4. S'intègre-t-il au dossier patient, sans double saisie ? Connexion au dossier patient informatisé, export de rapports, partage sécurisé entre domicile, ville et hôpital.
5. Qui garde la décision, et comment l'outil le rappelle-t-il ? L'outil mesure et analyse. Le soignant vérifie, corrige et décide.

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Pixacare et WoundTrack II face à leurs propres questions

Pixacare est née en 2019 à Strasbourg, cofondée par le Pr Frédéric Bodin, chirurgien au CHU de Strasbourg. La plateforme est utilisée par plus de 70 établissements dans 6 pays. Voici comment elle répond à la grille.

• Marquage CE et classe : WoundTrack II, le module d'analyse des plaies par IA : classe IIa, CE 2460 (organisme notifié DNV) depuis mars 2026. Pixacare Application : classe I. Système de management de la qualité certifié ISO 13485:2016.
• Hébergement et accès : données hébergées en France, accès par profil, SSO possible, photos hors de la galerie personnelle.
• Validation : plaies chroniques chez l'adulte, études détaillées ci-dessous.
• Intégration au dossier : API, HL7, FHIR R4, rapports PDF vers le dossier patient.
• Qui décide : le soignant. L'IA propose un contour et une répartition des tissus, le soignant les vérifie et peut les corriger.

Et ce que l'outil ne fait pas : il ne mesure pas la profondeur, il analyse une seule plaie par photo. Surtout, il ne remplace pas le jugement clinique du soignant.

Ce que disent les études cliniques

• Wessels, Berkane, Bodin, ETRS 2026 (publication à venir) : 100 photos, IA corrigée par le clinicien, face à 3 cliniciens en planimétrie. Résultat clé : erreur médiane 4,7 % ; ICC 0,993.
• Pixaire1, Maxant et al., 2026 (medRxiv) : 36 patients, mesure semi-automatisée face à la planimétrie. Résultat clé : ICC 0,96 ; limites : plaies sur plusieurs plans, bords flous.

Un ICC proche de 1 traduit un accord quasi parfait avec la mesure de référence. Dans l'étude présentée à l'ETRS 2026, ce niveau est atteint par l'IA vérifiée et corrigée par le soignant : c'est lui qui reste dans la boucle.

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Mesure 3D, suivi de trajectoire : ce qui arrive

Plusieurs tendances se dessinent dans le secteur, au-delà des usages couverts aujourd'hui par les dispositifs certifiés. Ce sont des pistes de recherche et de développement, pas des fonctionnalités disponibles aujourd'hui :

• la mesure en 3D directement avec les capteurs de profondeur des smartphones, sans appareil dédié ;
• la mesure sans sticker de calibration, pour que le patient puisse photographier sa plaie seul, à domicile ;
• le suivi de trajectoire, pour signaler plus tôt une plaie dont l'évolution s'écarte de la courbe attendue, la décision restant au soignant ;
• le lien entre l'analyse de la plaie et le protocole de pansements de l'établissement, le soignant gardant le choix.

Chacune de ces avancées aura besoin des soignants : pour produire des photos de qualité, pour valider les outils sur le terrain, et pour dire ce que la machine ne voit pas.

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Questions fréquentes sur l'IA et la photographie des plaies

L'IA peut-elle mesurer une plaie à partir d'une simple photo ?

Oui, à condition que la photo comporte un repère de calibration. L'IA détecte alors le contour et calcule la surface, la longueur et la largeur. Elle ne mesure pas la profondeur sur une photo en deux dimensions.

Une application de photo de plaie doit-elle être marquée CE ?

Un logiciel qui mesure ou analyse une plaie relève en général du règlement MDR 2017/745 et doit porter un marquage CE de dispositif médical. À partir de la classe IIa, un organisme notifié indépendant l'a audité, et son numéro figure à côté du logo CE.

L'IA fonctionne-t-elle aussi bien sur toutes les couleurs de peau ?

Pas toujours. Sur peau foncée, le contraste entre la peau et la plaie est plus faible, et un algorithme entraîné surtout sur des peaux claires peut moins bien délimiter la plaie. C'est pourquoi il faut demander sur quels phototypes l'outil a été validé.

L'IA remplace-t-elle l'évaluation clinique du soignant ?

Non. L'IA mesure et analyse, le soignant observe, interprète et décide. Avec WoundTrack II, l'IA propose un contour et une répartition des tissus que le soignant vérifie et peut corriger.

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Trois messages à retenir

1. Une photo standardisée vaut plus que dix photos prises au hasard.
2. Avant d'adopter un outil, posez les 5 questions.
3. L'IA mesure et analyse ; le soignant observe, interprète et décide.

Vous souhaitez tester WoundTrack II dans votre service ? Contactez l'équipe Pixacare.

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