Des algorithmes capables de détecter en quelques secondes une rétinopathie diabétique, un glaucome ou une dégénérescence maculaire liée à l’âge, ce n’est pas de la science-fiction.
En France, plusieurs acteurs proposent ces technologies. Mais qui finance ? Qui rembourse (ou pas) ? Et comment d’autres pays ont-ils ouvert la voie ?
Les enjeux : une bombe à retardement visuelle et financière
Un sous-dépistage massif aux conséquences économiques lourdes
En France, les maladies oculaires représentent un défi de santé publique sous-estimé. Selon les données du LEEM (Les Entreprises du Médicament), 1,5 million de personnes souffrent d’une déficience visuelle, dont 235 000 aveugles et 1,2 million de malvoyants. Plus alarmant : environ 400 000 à 500 000 personnes présenteraient un glaucome sans même le savoir. La rétinopathie diabétique, qui affecte 25 à 30 % des diabétiques, demeure l’une des premières causes de cécité chez les plus de 50 ans alors que la majorité des cas pourraient être évités avec un dépistage à temps.
Le coût humain se double d’un coût économique considérable. Des modèles européens estiment les dépenses annuelles par patient à environ 13 855 euros pour la rétinopathie diabétique, 22 251 euros pour le glaucome et 10 634 euros pour la DMLA, incluant hospitalisations, injections intravitréennes répétées et prise en charge du handicap visuel.
Or, dépistée tôt, chacune de ces pathologies peut être stabilisée ou ralentie à un coût bien moindre. C’est là que réside l’intérêt fondamental de l’IA pour les payeurs de soins : déplacer la prise en charge du curatif vers le préventif.
Un désert médical ophtalmologique préoccupant
L’accès aux soins ophtalmologiques en France est structurellement défaillant. Selon le groupe Point Vision, un Français sur deux rencontre des difficultés d’accès à un médecin spécialisé, avec 64 % des départements en situation de désert médical ophtalmologique, pour un délai moyen d’attente de 25 jours. On ne compte plus que 4 000 ophtalmologistes pour 50 millions de porteurs de lunettes. « Il n’y a plus que 4 000 ophtalmologistes en France pour 50 millions de porteurs de lunettes. C’est pas gérable ! » — Un opticien, cité par Acuité en 2024
Ce manque de ressources humaines rend impossible un dépistage systématique par les seuls spécialistes. L’intelligence artificielle apparaît ici comme un démultiplicateur de compétences : en permettant à des orthoptistes, des médecins généralistes, voire des pharmaciens, d’effectuer un premier niveau de triage fiable, elle libère les ophtalmologistes pour les cas complexes.
Ce que l’IA apporte concrètement
Au 131e congrès de la Société Française d’Ophtalmologie (SFO) en 2025, l’intelligence artificielle s’est imposée comme un sujet central des débats. L’ophtalmologie fait partie des spécialités les plus avancées dans l’adoption de ces technologies, et pour cause : la discipline repose sur l’imagerie, un domaine où le deep learning excelle.
Concrètement, l’IA est utilisée pour analyser les photos prises lors d’un fond d’oeil ou de tout autre examen d’imagerie ophtalmologique. Son rôle est d’identifier les indicateurs précoces d’un glaucome, de détecter les premiers signes de rétinopathie diabétique ou d’évaluer les risques de DMLA, en quelques secondes, avec une précision comparable à celle d’un expert humain. Les bénéfices sont multiples : dépistage plus large, décisions plus rapides, suivi plus fin, standardisation des lectures, réduction des erreurs inter-praticiens. Le tout, sans remplacer le clinicien : l’IA complète le jugement médical, elle ne s’y substitue pas.
Pourquoi l’Assurance Maladie et les assurances santé ont tout à y gagner ?
Pour la CNAM : dépistage massif et économies à long terme
L’Assurance Maladie a déjà intégré la télémédecine dans le parcours de dépistage de la rétinopathie diabétique : les photographies de fond d’oeil réalisées par un orthoptiste sont prises en charge à 100 % dans le cadre du diabète traité en ALD, avec lecture différée par un ophtalmologiste sous sept jours. L’IA s’insère naturellement dans ce circuit existant. En pré-triant automatiquement les images, elle permet de réduire drastiquement le volume de lectures humaines et d’orienter en priorité les cas à risque.
En France, on estime que 2,5 millions de personnes souffrent de diabète traité, dont 30 à 50 % présenteraient une rétinopathie diabétique, sans que tous ne bénéficient du suivi annuel recommandé. Réduire ce déficit de dépistage représente un enjeu direct pour la CNAM. OphtAI, principal acteur français du secteur, travaille directement en ce sens avec la Haute Autorité de Santé et la CNAM pour intégrer l’IA dans les stratégies de santé publique, en ouvrant la voie à des campagnes massives de dépistage, notamment pour les populations à risque.
Un essai clinique mené à l’Université de Caen (DIABeyeIA) a même expérimenté le dépistage de la rétinopathie diabétique directement en pharmacie, en Normandie, grâce à un rétinographe portable couplé à un logiciel d’IA, en ciblant les patients diabétiques venant chercher leur traitement habituel. Si ce modèle était généralisé, il offrirait à l’Assurance Maladie un levier de santé publique à très haut rendement.
Pour les assurances santé : prévention, fidélisation et réduction des sinistres
Pour les assureurs santé l’intérêt est à la fois financier et stratégique. Financièrement, d’abord : en finançant un dépistage précoce aujourd’hui, quelques dizaines d’euros par patient, l’assureur santé évite de rembourser demain des années d’injections contre la DMLA (entre 1 500 et 3 000 euros par injection, répétée plusieurs fois par an), des chirurgies de glaucome ou des appareillages pour malvoyants.
Stratégiquement, ensuite : dans un marché des assurances santé très concurrentiel, proposer à ses adhérents un accès facilité au bilan rétinien IA constitue un argument de différenciation fort. À l’image de ce que font certaines assureurs avec les bilans auditifs ou dentaires, intégrer le dépistage ophtalmologique intelligent dans les contrats santé répond à une demande croissante de médecine préventive.
Par ailleurs, les examens indispensables pour surveiller une DMLA ou un glaucome coûtent généralement entre 40 et 70 euros, mais la Sécurité sociale n’en rembourse qu’une partie infime, parfois inférieure à 10 euros. C’est précisément ce delta que les assureurs santé pourraient choisir de combler dans le cadre d’une politique de prévention visuelle structurée.
L’intégration d’outils d’imagerie IA dans ces réseaux permettrait aux assureurs de proposer un bilan visuel renforcé à leurs adhérents, allant au-delà de la simple correction et incluant un dépistage rétinien automatisé. Un positionnement porteur à l’heure où 75 % de la population française a besoin de correction visuelle.
Des acteurs en France
- OphtAI (groupe Evolucare / ADCIS)
C’est le principal acteur français du secteur et, à bien des égards, l’un des plus avancés au monde. OphtAI est une joint-venture spécialisée en intelligence artificielle au service de l’ophtalmologie, créée par Evolucare (ETI experte en organisation des soins depuis plus de 30 ans) et ADCIS (PME spécialisée dans le traitement et l’analyse d’images depuis 25 ans). Elle est le fruit d’un partenariat R&D public-privé avec l’AP-HP, l’INSERM et l’Université de Brest.
Développée à partir de plusieurs centaines de milliers d’images annotées par des experts rétinologues, la solution détecte automatiquement les principales pathologies rétiniennes en quelques secondes, avec une sensibilité affichée jusqu’à 99 %. Elle est certifiée Dispositif Médical classe IIa en Europe (marquage CE), conforme RGPD, et hébergée en France chez un prestataire certifié HDS.
En 2025, OphtAI a présenté ses nouvelles fonctionnalités au Congrès de la SFO (stand L15B, Palais des Congrès de Paris), avec une collaboration actée avec la HAS et la CNAM pour l’intégration dans les stratégies nationales de santé publique. Elle est présentée à SANTEXPO 2026 comme l’une des solutions d’IA les plus efficientes au monde pour le dépistage rétinien.
- iSlit, l’examen à la lampe à fente
Créée en 2020 à Paris au sein du start-up studio La Forge, iSlit adoptait une approche différente : non pas le fond d’oeil, mais la lampe à fente, l’outil d’examen de l’oeil le plus courant chez l’ophtalmologiste. L’idée est venue du Dr David Smadja, ophtalmologiste, qui constatait que 75 % des problèmes ophtalmologiques seraient liés à un mauvais examen, et qui a convaincu La Forge de porter le projet.
Fondée en 2016 par Edouard Gasser (ex-Gameloft) et le Pr José-Alain Sahel, fondateur de l’Institut de la Vision à Paris, Tilak Healthcare a développé OdySight, une application mobile médicale qui transforme la surveillance des pathologies rétiniennes chroniques en expérience de jeu vidéo pour favoriser l’engagement des patients. Avec 22 millions d’euros levés au total, la société est désormais un acteur reconnu de la santé numérique ophtalmologique.
Pour les assureurs, mutuelles, ce type d’outil représente un levier de prévention secondaire précieux : en permettant aux patients atteints de DMLA ou de maculopathies de surveiller leur vision à domicile, Tilak Healthcare aide à détecter plus tôt les poussées évolutives nécessitant des injections intravitréennes, traitements très coûteux qui pèsent lourd dans les comptes des assureurs.
- Optos
Optos propose une solution d’imagerie rétinienne ultra-grand champ de 200 degrés couplée à une IA pour le dépistage rapide de la rétinopathie diabétique. Son IA dispose du marquage CE dans l’Union européenne, ce qui lui ouvre la voie d’une intégration dans les parcours de soins remboursés. La solution génère un rapport PDF incluant des indicateurs de qualité d’image pour chaque examen analysé.
- EssilorLuxottica / Heidelberg Engineering
EssilorLuxottica a pris en 2024 une participation de 80 % dans Heidelberg Engineering, entreprise allemande de référence dans l’imagerie ophtalmologique diagnostique (OCT, rétinographie), qui intègre des fonctionnalités d’intelligence artificielle dans ses équipements. Heidelberg Engineering dispose d’une filiale française établie depuis 2019, renforçant sa présence commerciale sur le marché hexagonal.
Ce rapprochement est stratégique : en combinant la puissance de distribution d’EssilorLuxottica dans les réseaux d’opticiens et l’expertise clinique d’Heidelberg Engineering, le groupe franco-italiano-américain est idéalement positionné pour proposer des solutions de dépistage.
- RaReTIA / INSERM
Du côté de la recherche publique, le projet RaReTIA, financé dans le cadre de France 2030 et porté par l’INSERM, vise à constituer le premier entrepôt français de données sur les maladies rares de l’oeil (FREDD) et à développer des outils d’aide au diagnostic par IA pour les rétinopathies pigmentaires. Ce projet illustre la dynamique de recherche publique-privée qui alimente l’ensemble de l’écosystème.
Ce que font les autres pays : deux modèles à suivre ?
Royaume-Uni : l’IA intégrée au programme national de dépistage du NHS
Le Royaume-Uni offre l’exemple le plus avancé d’intégration de l’IA dans un programme national de santé. Le NHS Diabetic Eye Screening Programme (DESP) dépiste chaque année environ 3,2 millions de personnes diabétiques, pour un coût dépassant 85 millions de livres sterling par an pour la seule Angleterre. Face à la montée en charge de la demande, le NHS a officiellement ouvert la porte à l’IA pour automatiser le triage des images.
Signe de la maturité du sujet : une étude à grande échelle publiée en 2025 dans The Lancet Digital Health, menée dans le programme de dépistage du sud-est de Londres (qui inclut une large population multi-ethnique), a confirmé que les systèmes d’IA peuvent soutenir le NHS Diabetic Eye Screening Programme à l’échelle nécessaire pour faire face à la demande croissante, avec des performances consistantes à travers les différents groupes démographiques.
Fait notable : grâce à son programme de dépistage national précoce, le Royaume-Uni est le seul pays au monde où la rétinopathie diabétique n’est plus la première cause de cécité chez les adultes en âge de travailler.
Singapour : un modèle national pionnier depuis 2010
Singapour fait figure de laboratoire mondial en matière d’IA ophtalmologique intégrée à l’échelle nationale. Dès 2010, le Singapore National Eye Centre (SNEC) et le Singapore Eye Research Institute (SERI) ont lancé le Singapore Integrated Diabetic Retinopathy Programme (SiDRP), un programme national de dépistage par télémédecine permettant l’analyse centralisée de rétinophotographies, initialement par des lecteurs humains non-médecins.
Depuis 2018, l’algorithme SELENA+ entraîné sur près de 500 000 images rétiniennes, détecte la rétinopathie diabétique, les suspects de glaucome et la DMLA avec des performances remarquables. Aujourd’hui, le programme dépiste entre 120 000 et 200 000 patients diabétiques par an dans 23 cliniques de médecine primaire.
L’enseignement singapourien majeur est organisationnel : le succès repose sur une infrastructure IT nationale, des protocoles standardisés, des lecteurs accrédités, et une intégration progressive de l’IA dans un circuit humain préexistant.
Et la France alors ?
La France dispose d’atouts réels : des acteurs technologiques de premier plan, une infrastructure de télédépistage déjà opérationnelle pour la rétinopathie diabétique, et des interlocuteurs institutionnels mobilisés (HAS, CNAM). Elle peut s’appuyer sur les modèles étrangers pour construire un cadre de remboursement adapté.
Ce qui manque encore, c’est la brique économique finale : un code de remboursement spécifique à l’analyse d’image par IA, un modèle de partage de la valeur entre assurance maladie et assureurs santé, et un programme national structuré de dépistage, non plus centré sur le seul diabète, mais étendu à la DMLA et au glaucome, ces maladies silencieuses qui font des ravages dans la population vieillissante.
Pour l’Assurance Maladie et les assurances santé, l’enjeu est simple à formuler : il en coûtera moins cher de dépister demain que de traiter après-demain. L’IA ophtalmologique est prête. La question est désormais politique et économique : qui finance, et selon quel modèle ?
L’ophtalmologie est à l’intelligence artificielle ce que la cardiologie a été à l’électrocardiogramme il y a un siècle : la spécialité pionnière qui montrera la voie à toute la médecine.
Principales sources
- OphtAI / Evolucare — ophtai.com & evolucare.com (mars-avril 2026)
- Tilak Healthcare — tilakhealthcare.com (avril 2026)
- Centre Laser Victor Hugo — IA en ophtalmologie : révolution ou menace ? (septembre 2025)
- Réalités Ophtalmologiques — JRO 2025 (décembre 2025)
- LEEM — Maladies de la vision (données épidémiologiques)
- HAS — Dépistage de la rétinopathie diabétique par lecture différée
- Point Vision — Rapport annuel 2025
- Acuité — Carte des déserts médicaux en ophtalmologie (2020)
- SAYENS / Réseau CURIE — iSlit (2021)
- ANR / France 2030 — RaReTIA
- CHU de Caen
- Vision Monday – EssilorLuxottica / Heidelberg Engineering (juillet 2024)
- NICE – AI Technologies for Detecting Diabetic Retinopathy, MIB265
- The Lancet Digital Health – Automated retinal image analysis systems (novembre 2025)
- Eyenuk – UK NSC Report (juin 2022)
- HDR UK – NHS data enables AI model (septembre 2024)
- Digital Diagnostics / CMS – CPT 92229 & LumineticsCore
- Modern Retina / JAMA Ophthalmology – AI-based DR detection in the US (février 2026)
- Ophthalmology Management – AI Comes to Diagnostics (janvier 2024)
- Singapore National Eye Centre – SiDRP ; HealthXchange.sg
- PMC – Two Singapore public healthcare AI applications (2024)
- ADA Meeting News – AI-enabled diabetes-related retinopathy screening (août 2025)
- Malta Eye Study, PMC – Estimating the costs of vision loss (2025)
- Ophthalmology Science – Autonomous AI in Diabetic Retinopathy Testing (septembre 2025)
- AG2R La Mondiale – Remboursement ophtalmologue 2025-2026
- IsraelValley – iSlit, intelligence artificielle et ophtalmologie (janvier 2026)