Radiologie et intelligence artificielle : au cœur du Finistère, une révolution discrète mais déterminante. Entretien avec le Dr Franck Texier

À Quimper, Pont-l’Abbé et Fouesnant, les équipes du centre d’imagerie médicale RIM 29 Sud ne se contentent pas de suivre les évolutions de la médecine : elles les devancent. Sous l’impulsion du Dr Franck Texier, radiologue associé, ces professionnels ont intégré au cœur de leur pratique quotidienne des outils d’intelligence artificielle (IA) développés par la startup française Gleamer.

Dans un contexte de pénurie médicale, de hausse constante du nombre d’examens et d’exigence croissante de qualité, l’IA apparaît ici non pas comme un gadget, mais comme un levier décisif pour garantir précision, rapidité et fiabilité des diagnostics. Une innovation que le centre a choisi d’assumer seul, sans financement public régional, dans une logique d’excellence et de service au patient.

Dans cette interview accordée à Breizh-info.com, le Dr Texier détaille les apports concrets de l’intelligence artificielle dans son métier, les limites actuelles de ces technologies, et plaide pour une vision responsable et éthique de leur déploiement. Loin des discours théoriques, un éclairage de terrain, lucide et passionnant.

Breizh-info.com : Pouvez-vous nous présenter brièvement le centre RIM 29, son histoire et son ancrage dans le Finistère ? Combien de patients accueillez-vous chaque année et quel est le volume d’actes réalisés ?

Dr Texier : Le groupe d’imagerie RIM 29 Sud c’est actuellement 9 radiologues associés, 86 salariés, 178 000 patients accueillis en 2024 sur ses 3 sites Pont l’Abbé, Fouesnant et le principal à Quimper. Le groupe gère 5 équipements lourds, 3 IRM et 2 scanners sur Quimper, un 3ème scanner sera implanté d’ici 2027. Les radiologues participent activement aux différentes campagnes nationales de dépistage et notamment ils réalisent plus de 16 000 examens par an dans le cadre du dépistage du cancer du sein. Le groupe RIM29 SUD est membre du réseau national coopératif VIDI, qui fédère aujourd’hui 1100 radiologues et 375 cabinets répartis sur tout le territoire français

Breizh-info.com : Pourquoi avez-vous décidé d’intégrer l’intelligence artificielle dans votre pratique quotidienne ?

Dr Texier : Etat des lieux : Nombre d’examens réalisés en France (estimations annuelles) Les chiffres exacts varient selon les sources, mais voici une estimation globale (données 2022-2023 ; sources CNAM, ARS, HAS Société Française de Radiologie, rapports de santé publique) –

Radiographie : ~ 60 millions – Échographie : ~30 millions – Mammographie (dépistage inclus) : ~ 2.5 à 3 millions – IRM : ~ 5 à 6 millions – Scanner (TDM) : ~10 à 11 millions Augmentation des actes d’imagerie en France sur 10 ans 2012 – 2022 – Scanner : + 40 à 50 % : de 7 millions à 10 -11 millions – IRM : + 60 à 70% : passant de 3.5 à 5-6 millions – Echographies : +20 à 30% – Radiographie : stagnation ou légère baisse

Le nombre de radiologues en France (2023-2024) : – 13 000 (selon le Conseil National de l’Ordre des Médecins – CNOM – 12 300 selon la DREES – 12 500 selon la Société Française de Radiologie

Le secteur sanitaire 2 Bretagne (Quimper Concarneau Pont l’Abbé Douarnenez) comptait 21 médecins libéraux en 2001 contre 10 en 2025. Face à une majoration du nombre d’examens, pour maintenir une exigence de qualité les radiologues n’ont d’autres alternatives que de se faire assister par l’IA. Il n’en reste pas moins que le financement de l’IA reste à la charge des radiologues sur des cotations d’actes en perpétuelles tensions.

Depuis des années les radiologues et les biologistes servent de variable d’ajustement à la hausse des dépenses de santé avec une baisse constante des cotations alors que les charges de ces entreprises soumises à des contraintes d’investissement ne cessent d’augmenter. Le point de rupture n’est plus loin. Il est fort à parier que nos structures dans la dynamique affichée n’auront plus les moyens de s’équiper de matériels performants au profit des patients. Le Président MACRON a récemment annoncé le déblocage une enveloppe de 109 milliards dédié à l’IA.

Il est souhaitable qu’une partie de cette enveloppe soit consacrée à la santé en concrètement au financement concrète de l’utilisation de l’IA dans les services d’imagerie au profit des patients L’ARS d’Ile de France a déjà intégré cette problématique en lançant dès mars 2023 puis mars 2023 l’appel à projet « accompagner le déploiement d’outils numériques d’aide au diagnostic en imagerie aux urgences » avec financement à hauteur de 50% des projets tant pour les structures libérales que privées. Malheureusement de telles initiatives n’ont pas été prises par l’ARS Bretagne. Dans cette optique, RIM 29 Sud assume totalement le financement d’outils IA GLEAMER pour sécuriser la prise d’en charge des patients accueillis dans nos structures tant pour la détection des fractures que des lésions pulmonaires.

Chez RIM29Sud l’intelligence artificielle a d’abord été utilisée embarquée sur nos IRM puis nos scanner. Sur les IRM, l’intelligence artificielle a permis pour la première fois dans l’histoire de l’imagerie médicale une amélioration de la qualité d’image sans sacrifice de temps c’est-à-dire la réalisation d’une IRM de meilleure qualité sans augmenter la durée des séquences. Dans le même ordre d’idée, si on garde une qualité d’examen identique on raccourcit le temps d’examen ce qui a permis d’améliorer la tolérance de l’examen pour les patients fragiles en particuliers les personnes âgées et les enfants ;

En association, l’IA a permis la correction des petits mouvements des patients rendant l’IRM interprétable alors que normalement il aurait fallu recommencer la séquence donc augmenter le temps de présence dans l’aimant. Pour les scanners, l’intelligence artificiel embarquée a permis de diminuer l’irradiation et l’optimisation de la quantité d’iode injectée. Pour ce qui concerne l’aide au diagnostic, c’est fin 2019 que nous avons commencé à travailler avec VGLEAMER en utilisant leur outil de détection des fractures Bone view afin de fluidifier et d’optimiser la prise en charge des patients.

A cette époque cette IA analysait les radiographies avec 3 types de réponses : « fracture », « doute sur une fracture » ou « normal » ce qui permettait d’orienter plus rapidement les patients avec fracture vers le service de soins adapté.

Breizh-info.com : En quoi consiste concrètement l’outil développé par la startup Gleamer que vous utilisez ? Sur quels types d’examens intervient-il (radiographies, scanners, IRM…) ?

Dr Texier : Nous utilisons plusieurs outils développés par la startup GLEAMER

1.Gleamer BoneView : c’est aujourd’hui un outil de détection pour les fractures, mais aussi les anomalies osseuses et les épanchements articulaires sur les radiographies. Il utilise des modèles entraînés sur des milliers de radiographies annotées par des radiologues. Les modèles d’IA utilisés sont : • Le Deep Learning (CNN – Réseaux de Neurones Convolutifs) pour l’analyse d’images. • Des algorithmes de segmentation pour localiser les fractures. Gleamer Bone view permet : – Détection automatique des fractures (même subtiles). – Réduction des erreurs de diagnostic (faux négatifs). Le taux de faux négatif est évalué à 3%

2. Gleamer ChestView : cet outil permet le dépistage des pathologies thoraciques (pneumothorax, pneumopathies, épanchement pleural, nodules) sur les radiographies pulmonaires Les modèles d’IA utilisés sont : • Réseaux neuronaux profonds (type ResNet, U-Net) pour la classification et la localisation des lésions • Techniques de Computer Vision pour améliorer la détection des opacités pulmonaires.

3. Gleamer Measurement : réalise les mesures des angles sur radiographies (y compris scoliose sur EOS EDGE) ce qui permet d’alléger la tâche des manipulatrices. Les modèles d’IA utilisés sont une combinaison de CNN et de modèles de détection d’objets (comme YOLO ou Faster R-CNN).

4. Gleamer Breast view : utilisé sur les mammographies cet outils aide à la détection détection des masses mammaires et des microcalcifications mammaires en élaborant un scoring de suspicion. Entrainé sur une base de mammographie européenne multicentrique de dizaines de milliers de mammographies cet outil utilise une combinaison de CNN +U net2.

5. Gleamer Bone CT : utilisé au scanner pour la détection de métastases osseuses

6. Gleamer lung CT : utilisé au scanner pour la détection de nodules pulmonaires

Breizh-info.com : Quelle est la plus-value apportée par cet outil au quotidien, tant pour les médecins que pour les patients ?

Dr Texier : L’augmentation de la charge de travail en imagerie, les interruptions, la fatigue ou encore les biais cognitifs de lecture sont autant de facteurs qui affectent l’interprétation des examens. L’IA peut permettre de gagner du temps mais surtout elle permet de gagner en confiance dans nos diagnostics. C’est un filet de sécurité face aux erreurs possibles

Breizh-info.com : Est-ce que l’IA vous « remplace » ou vous « assiste » ? Quelle est la nuance importante ici ?

Dr Texier : Ces outils illustrent comment l’IA complète le radiologue sans le remplacer, en améliorant la rapidité et la précision du diagnostic. L’IA repère la lésion. Le radiologue valide ou non ce qui a été repéré et recherche des lésions qui auraient pu être non vues par l’IA. L’IA est utilisé comme second lecteur.

Breizh-info.com : Avez-vous noté une réduction concrète des erreurs de diagnostic grâce à cet outil ? L’IA permet-elle également de gagner du temps ? Si oui, à quelles étapes du processus ?

Dr Texier : Les fractures manquées représentent ainsi jusqu’à 80% des erreurs diagnostiques dans les services d’urgence, et sont la 2e cause de plaintes des patients. D’après une étude clinique publiée dans Radiology, la solution BoneView de GLEAMER permet de réduire de 30% le taux de faux négatifs, et de gagner en efficacité. Une fois la totalité de l’examen acquis il est poussé vers la plateforme d’analyse qui va ramener un résultat au bout d’un certain temps. Ce temps d’analyse de l’IA est dépendant du volume à analyser, qui est fonction de taille de l’examen (scanner = mammographie avec Tomosynthèse > IRM > radiographie) et de l’existence ou non d’une analyse comparative avec les antériorités du patient. Il y a donc initialement une perte de temps pour le radiologue. Le workflow doit donc être optimisé pour que cette phase d’analyse de l’IA soit la plus courte possible en particulier pour les examens volumineux.

Breizh-info.com : Quel est l’impact de l’IA sur votre relation avec le patient ?

Dr Texier : Pour l’instant les IA utilisées sont toutes des IA supervisées avec une validation CE et FDA. Il n’y a pas d’autoapprentissage permis comme c’est le cas dans le deep learning. L’IA utilisée dans de telles conditions ne sera jamais meilleure que les radiologues qui l’ont entrainée et il n’y a pas de risque d’hallucination comme avec le deep Learning. En conséquence l’IA est réellement mise au bénéfice du patient avec un coût aujourd’hui supporté par les structures radiologiques. Les patients l’ont bien compris.

Breizh-info.com : Comment garantissez-vous que les décisions médicales restent sous contrôle humain ? L’IA que vous utilisez stocke-t-elle les données des patients ? Si oui, comment la confidentialité est-elle assurée ?

Dr Texier : Les récentes recommandations réglementaires soulignent l’importance de l’explicabilité et de l’interprétabilité des technologies basées sur l’IA (Lignes directrices éthiques pour une IA digne de confiance. Commission européenne), en particulier dans des domaines tels que les soins de santé, où il y a un impact direct sur les humains. Il reste important que les radiologues comprennent comment fonctionne les outils qu’ils utilisent. C’était le cas hier sur le fonctionnement des différentes modalités d’imagerie : comment optimiser la qualité diagnostique de nos IRM, de nos scanner, de nos échographes et de nos mammographes. La problématique reste la même pour l’IA. Le radiologue doit comprendre comment fonctionne ses outils pour les optimiser et déceler les dérives potentielles. Pour ce qui nous concerne, l’IA n’est aujourd’hui qu’une aide, c’est le radiologue qui valide ses résultats. Les IA sont soumises au RGPD. Toutes les données des patients qui sortent de notre structure sont soumises à la pseudonymisation qui consiste à remplacer les données directement identifiantes, telles que le nom et le prénom, date de naissance par des données indirectement identifiantes. L’examen part donc vers la plateforme d’analyse IA avec un numéro d’identification et le résultat revient dans notre centre avec ce même numéro. La réconciliation entre le résultat obtenu et le patient ne peut être effectuée que dans notre structure avec la clef de chiffrement qui nous avons généré.

Breizh-info.com : L’IA pourrait-elle un jour se substituer au radiologue dans certains diagnostics simples ? Est-ce une menace ou une opportunité ?

Dr Texier : Il y a peu de chance que l’IA puisse se substituer complétement au radiologue. Si son avantage par rapport au radiologue est de ne pas accumuler de fatigue au cours de la journée, comme le radiologue, l’IA commet et commettra toujours des erreurs ce d’autant qu’elle interprète l’image hors du contexte clinique et c’est une grande faiblesse de l’IA face au radiologue. L’intérêt de l’IA résidera demain dans le tri qu’elle permettra de réaliser dans le workflow du radiologue grâce à la forte valeur prédictive négative VPN qu’on doit se forcer d’obtenir. Si demain la VPN est proche de 100 %, ce ceci signifiera que les examens validés comme normaux le seront ce qui laissera plus de temps au radiologue pour se consacrer aux examens jugés douteux ou pathologiques.

La question n’est pas de savoir si l’IA remplacera les radiologues, mais plutôt comment ces derniers peuvent en tirer parti pour renforcer leurs compétences d’expert

Breizh-info.com : Pensez-vous que d’autres spécialités médicales pourraient – ou devraient – suivre la voie ouverte par la radiologie dans l’intégration de l’IA ?

Dr Texier : Toutes les spécialités vont être concernées par l’IA : – La cardiologie dans le diagnostic des troubles du rythme cardiaque – La dermatologie l’est déjà dans le diagnostic des lésions cutanées (mélanomes) à partir de photographies – L’anatomopathologie depuis la numérisation des lames d’xamen – Etc… Par ailleurs l’utilisation du deep learning et des LLM (large Language Models) sera utilisée demain pour l’optimisation la structuration et la standardisation des comptes rendus médicaux toutes spécialités confondues.

Breizh-info.com : Quelles limites ou failles avez-vous identifiées dans l’usage actuel de cette technologie ?

Dr Texier : – Le coût financier : ce modèle est aujourd’hui totalement financé par les structures radiologiques au profit des patients mais qui avec le développement de l’utilisation de l’IA à prévoir ce coût ne pourra être supporté par les seuls radiologues. Une réflexion doit être menée pour identifier comment l’utilisation inexorable de l’IA peut être financée et ceci avant que de gros groupes financiers ne s’en préoccupent.

– Le coût environnemental : l’utilisation des DATA est une grosse consommatrice d’énergie. Il convient d’optimiser cette utilisation.

– Le risque de l’utilisation de l’IA non supervisée. Elle se développe permettant la radiomique. Elle trouve dans l’image produite des éléments diagnostics non vu par l’œil humain. Comment s’assurer qu’elle dit toujours vrai ? Comme s’assurer qu’elle n’hallucine pas ?

Le Finistère est parfois perçu comme un territoire médicalement sous-doté.  L’IA peut-elle être une solution pour pallier certaines difficultés d’accès aux soins ? Voyez-vous d’autres applications de l’IA à développer localement dans le système de santé breton ?

Dr Texier : La médecine c’est l’humain qui soigne l’humain. L’IA peut aider mais ne peut pas remplacer le médecin mais peut l’aider. Elle peut cependant faciliter le parcours de soin en étant intégrée à la prise de RV via des chatbot, à la restitution des résultats, ….

Breizh-info.com : Que diriez-vous à un confrère radiologue encore sceptique à propos de l’usage de l’IA ? Et à un patient inquiet ?

Dr Texier : Les radiologues utilisent l’IA sur les modalités d’examens (scanner, IRM, ….). Concernant son utilisation en tant qu’aide au diagnostic je suis persuadé que c’est uniquement le coût financier de l’utilisation de l’IA qui peut freiner son utilisation. L’IA permettra aux radiologues de renforcer leurs compétences d’expert Pour les patients, l’IA permet une optimisation de la qualité des examens depuis l’acquisition des images jusqu’à leur analyse en respectant la réglementation stricte en la matière sur le secret médical. C’est un vrai bénéfice pour eux.

Propos recueillis par YV