Traditional knowledge from medicinal plants receives substantial analysis through the field of ethnopharmacology in its role for drug discovery. AI technology now enhances ethnopharmacology practices through its sophisticated applications in data mining analysis combined with molecular docking systems and bioactivity prediction modeling and clinical validation processes. A review provides insights into how contemporary medicine uses artificial intelligence through machine learning, deep learning, and natural language processing to upgrade drug research while also strengthening pharmacovigilance. Advanced algorithms built around artificial intelligence analyze immense ethnobotanical records to produce predictions about biological agents along with herbal mixtures evaluation while improving quality measures in traditional medicine practices. The implementation of AI technologies allows scientists to conduct omics-based research, including genomic research and metabolic and proteomic studies, to identify pharmaceutical compounds from medicinal plants. AI plays a dual role in sustainability by supporting biodiversity conservation and respecting ethical boundaries when protecting traditional knowledge as per the study findings. The incorporation of AI technology into ethnopharmacology shows promising potential for developing evidence-based herbal medicine even though standardization and validation tasks and regulatory frameworks require improvement. Modern pharmaceutical sciences will benefit from AI-powered databases, automated clinical trials, and AI-driven drug repurposing structures to unite traditional knowledge with contemporary pharmaceutical sciences.

Les connaissances traditionnelles issues des plantes médicinales font l’objet d’analyses approfondies en ethnopharmacologie, notamment en ce qui concerne leur rôle dans la découverte de médicaments. L’IA améliore désormais les pratiques ethnopharmacologiques grâce à ses applications sophistiquées en matière d’analyse de données, combinées à des systèmes d’ancrage moléculaire, à la modélisation de la prédiction de la bioactivité et aux processus de validation clinique. Une analyse offre un aperçu de la manière dont la médecine contemporaine utilise l’intelligence artificielle (IA) par le biais de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et du traitement du langage naturel pour optimiser la recherche sur les médicaments et renforcer la pharmacovigilance. Des algorithmes avancés, basés sur l’IA, analysent d’immenses archives ethnobotaniques afin de produire des prédictions sur les composés bioactifs et d’évaluer les mélanges de plantes, tout en améliorant les mesures de qualité dans les pratiques de médecine traditionnelle. La mise en œuvre des technologies d’IA permet aux scientifiques de mener des recherches basées sur les sciences omiques, notamment la recherche génomique et les études métaboliques et protéomiques, afin d’identifier les composés pharmaceutiques issus des plantes médicinales. L’IA joue un double rôle en matière de durabilité : elle soutient la conservation de la biodiversité et respecte les limites éthiques lors de la protection des connaissances traditionnelles, selon les conclusions de l’étude. L’intégration de l’IA à l’ethnopharmacologie présente un potentiel prometteur pour le développement d’une phytothérapie fondée sur des données probantes, même si les tâches de normalisation et de validation, ainsi que les cadres réglementaires, nécessitent des améliorations. Les sciences pharmaceutiques modernes bénéficieront de bases de données alimentées par l’IA, d’essais cliniques automatisés et de structures de réutilisation des médicaments pilotées par l’IA, afin d’unifier les connaissances traditionnelles et les sciences pharmaceutiques contemporaines.