7 janvier 2026

De la radiographie à la relation client, les algorithmes s'invitent partout dans la pratique vétérinaire. Ce Fil recense les principaux outils d'usage courant en 2025 en médecine vétérinaire exploitant l'intelligence artificielle (IA).

1. Radiologie : la lecture d'images assistée par IA devient routine

La radiologie est le premier domaine où l'IA s'est imposée.

Des solutions comme SignalPET 360°, entraînée sur plus de 20 millions de clichés, détectent jusqu'à 66 pathologies d'importance critique sur les radiographies thoraciques, abdominales ou dentaires des chiens et des chats. Le système délivre aussi un rapport automatisé en quelques minutes, tout en offrant un accès direct à l'expertise de radiologues diplômés.

En France, le pionnier PicoxIA applique le deep learning à l'imagerie thoracique des carnivores domestiques : un outil de « seconde lecture » qui renforce la confiance des praticiens débutants et améliore la détection des lésions subtiles.

Le Collège américain de radiologie vétérinaire (ACVR) comme le Collège européen d'imagerie médicale vétérinaire (ECVDI) rappellent toutefois que ces IA doivent rester des aides, aucun modèle commercial n'étant entièrement validé selon leurs standards de transparence.

2. Analyses de laboratoire et cytologie : le diagnostic au bout du microscope

Deuxième pôle majeur : les plateformes combinant microscopie et IA.

Un exemple de cette évolution est l'analyseur Vetscan Imagyst (Zoetis) qui analyse en quelques minutes les selles, les urines, les frottis sanguins ou les frottis cutanés, avec une précision comparable à celle d'un parasitologue expérimenté. Ses modules de deep learning reconnaissent œufs, cristaux, bactéries ou levures, et transmettent les images à un réseau mondial de pathologistes. En dermatologie, l'appareil identifie cocci, bacilles et Malassezia à partir de prélèvements auriculaires avec une bonne fiabilité, ce qui apporte un gain de temps précieux.

3. Pathologie clinique et échographie : l'IA pour standardiser les mesures

En pathologie, la société Aiforia propose déjà des modèles commerciaux pour quantifier les tumeurs mastocytaires canines ou l'hypertrophie hépatocytaire. Ce type d'outil permet de réduire la variabilité inter-observateur.

Côté imagerie médicale, HeartAssist™ (Samsung Medison) classe automatiquement les vues échographiques et calcule les mesures Doppler, réduisant de près de 90 % les manipulations clavier, avec à la clé à nouveau un gain de temps. Ses performances sont validées à 93-96 % selon l'espèce.

Certains algorithmes de stéthoscopie numérique parviennent même à graduer les souffles cardiaques de la maladie myxomateuse de la valve mitrale, ouvrant la voie à un tri précoce en pratique généraliste.

4. Les scribes IA : jusqu'à 2 heures gagnées par jour

Les outils de transcription, ou scribes IA, représentent la nouveauté la plus visible en 2025 avec plus de 40 solutions disponibles sur le marché à l'échelle mondiale.

Des plateformes comme Consult Assist, VetAlly, CoVet ou Otto AI Recap enregistrent la consultation, génèrent automatiquement une note récapitulative et rédigent au besoin un compte-rendu pour le propriétaire. Une autorisation préalable des propriétaires pour l'enregistrement des échanges est toutefois indispensable. Une attention est également à porter sur l'hébergement des données, en privilégiant les solutions hébergées en France.

Les gains de productivité sont évalués par les fournisseurs de ces outils entre 1 et 2 heures par praticien et par jour.

Certains logiciels de gestion (PIMS pour Practice Information Management Systems) intègrent désormais ces fonctions :

• Lupa (Europe) combine scribe IA, suggestions diagnostiques et statistiques d'activité ;
• Covetrus Pulse y ajoute un module d'analyse financière automatisée.

Les retours des utilisateurs des cliniques pilotes sont unanimes : moins de charge mentale, plus de temps médical.

5. La clinique “AI-native” : gérer, prévoir, rentabiliser

De nouvelles plateformes se positionnent comme de véritables systèmes d'exploitation de la clinique.

Ainsi, ViggoVet centralise la gestion des dossiers, de l'inventaire et des commandes grâce à une IA prédictive capable d'optimiser les stocks et de prévenir les ruptures ; Inventory Ally promet jusqu'à 10 % de réduction du coût des consommables.

Lupa, déjà citée, ajoute un laboratoire d'innovation interne (AI Lab) pour développer ses propres agents cliniques (couvrant l'ensemble du parcours de soin).

Ces solutions replacent l'IA au cœur de la performance économique et organisationnelle des établissements vétérinaires.

6. Chatbots et triage IA : fluidifier la relation client

Dans la relation propriétaire-clinique, l'IA trouve aussi sa place.

Des agents conversationnels (chatbots) comme VetTriage, Izyvet, Télia ou LifeLearn AI Chat analysent les messages entrants, qualifient les urgences et orientent le client vers la bonne ressource.

Certaines interfaces permettent même la prise de rendez-vous automatique et la réponse aux questions les plus fréquentes (FAQ).

L'objectif est de désengorger les appels et renforcer la disponibilité du personnel soignant.

Et demain ? Vers une médecine augmentée

L'usage des modèles de langage (ChatGPT, Claude, Gemini) s'étend, à la génération de notes, la rédaction de protocoles, l'extraction de données patient, l'aide au raisonnement diagnostique… Ces assistants cognitifs se combinent déjà aux PIMS AI-native.

La littérature scientifique témoigne d'une explosion des publications relatives à l'IA vétérinaire depuis 2023, notamment dans les domaines du deep learning, de l'épidémiologie et de la santé des populations.

L'enjeu désormais n'est plus de savoir si l'IA s'impose en clinique, mais de maîtriser comment : sous supervision vétérinaire, transparente, traçable et éthique. Car l'intelligence artificielle ne remplace pas la compétence, elle l'amplifie.