L'intelligence artificielle (IA) révolutionne la médecine moderne, en particulier dans le domaine de la diabétologie, en proposant des solutions innovantes pour améliorer le diagnostic, personnaliser les traitements et optimiser la prise en charge des patients. L'IA repose sur des technologies avancées telles que le machine learning, le deep learning et l'IA générative, permettant d'analyser de vastes ensembles de données complexes. En diabétologie, des applications comme les systèmes d'administration automatisée d'insuline ou les algorithmes de dépistage de la rétinopathie diabétique montrent des résultats prometteurs, améliorant la précision diagnostique et réduisant le fardeau pour le patient et le professionnel de santé. Les biomarqueurs numériques, notamment vocaux, ouvrent de nouvelles perspectives pour une médecine préventive et non invasive. Malgré ces avancées, l'adoption de l'IA en diabétologie soulève des défis éthiques et techniques importants. Les biais dans les algorithmes, le respect de la confidentialité des données et l'explicabilité des modèles sont autant d'obstacles à surmonter. Les bases de données non représentatives risquent d'aggraver les inégalités de santé, tandis que l'opacité des systèmes d'apprentissage profond limite la confiance des utilisateurs. La mise en œuvre de cadres réglementaires, comme le EU AI Act, et le développement de systèmes explicables sont essentiels pour garantir une intégration sûre et équitable de l'IA. L'avenir de l'IA en diabétologie repose sur une collaboration interdisciplinaire entre cliniciens, data scientists, régulateurs et patients. Cette approche permettra de maximiser les bénéfices des technologies tout en respectant les principes éthiques. L'IA offre une opportunité unique de transformer durablement la diabétologie et la médecine en général en proposant des solutions centrées sur le patient, précises et personnalisées, tout en s'attaquant aux défis liés à son intégration.