L'intelligence artificielle (IA), notamment à travers l'essor des réseaux de neurones, s'impose comme un outil majeur dans la recherche médicale contemporaine. Parmi ces technologies, les réseaux de neurones convolutifs ( convolutional neural networks [CNN]) se distinguent par leur capacité à analyser automatiquement des images, qu'il s'agisse de photographies cliniques ou d'imagerie radiologique. En chirurgie maxillofaciale et en chirurgie orale, ces avancées ouvrent la voie à de nombreuses applications prometteuses. Elles concernent notamment la dentisterie, l'implantologie, la carcinologie cervicofaciale, la chirurgie orthognathique, l'orthodontie ainsi que les chirurgies maxillofaciale et crâniofaciale pédiatriques. Ces outils peuvent être mobilisés à différentes étapes du parcours de soins : diagnostic, planification thérapeutique, segmentation d'images ou encore évaluation de l'efficacité des traitements. Afin de faciliter la compréhension de ces innovations, ce travail débutera par une clarification des principaux termes du champ lexical de l'IA, indispensables à la lecture critique des publications scientifiques. Une sélection d'applications représentatives, bien que non exhaustive, sera ensuite présentée. L'objectif de ce travail est double : d'une part, informer les praticiens sur les principales techniques d'IA utilisées dans le domaine médical, souvent similaires d'une étude à l'autre ; d'autre part, mettre en lumière les bénéfices potentiels de ces outils, tout en soulignant les risques et dérives possibles associés à leur utilisation. Ces technologies reposent sur l'exploitation de bases de données de grande taille, idéalement multicentriques et annotées de manière rigoureuse. Le développement de collaborations étroites entre centres spécialisés, mais aussi entre professionnels de santé et ingénieurs, est essentiel pour garantir la robustesse, la généralisabilité et la validité clinique des résultats.