La anestesia y la reanimación constituyen un campo de aplicación en auge para la inteligencia artificial (IA), dada la ingente cantidad de datos generados y el gran interés en aprovecharlos. Las herramientas que utilizan métodos de aprendizaje automático supervisado son las más numerosas; su objetivo es mejorar la capacidad de predicción en comparación con las puntuaciones descritas hasta ahora; sin embargo, actualmente no se han evaluado de forma lo suficientemente rigurosa. Los métodos denominados « no supervisados » y « por refuerzo » se utilizan, respectivamente, para el análisis fenotípico de pacientes en el ámbito de la investigación y para la ayuda a la toma de decisiones en la práctica clínica. Esta última aplicación es, a día de hoy, la más esperada en el ámbito de la anestesia y la reanimación, ya que podría permitir mejorar la calidad de la atención médica e incluso automatizar ciertas tareas. Una vez más, muy pocos de los algoritmos propuestos se han evaluado en ensayos aleatorizados, por lo que el impacto de su uso en la evolución de los pacientes de anestesia y reanimación sigue sin estar demostrado en gran medida. Es probable que esta falta de pruebas explique en gran medida el escaso uso de las herramientas de IA en la práctica habitual. Paralelamente a la investigación clínica, la gobernanza ética de la IA en el sector sanitario francés se está configurando a través de una compleja interacción entre normativas nacionales, europeas y directrices éticas. La participación de los especialistas en anestesia y reanimación en el desarrollo de la IA sigue siendo muy escasa. Sin embargo, existen soluciones que les permiten participar activamente en ello. Entre ellas, la formación y la creación de equipos multidisciplinarios con el fin de aunar los conocimientos clínicos y matemáticos parecen fundamentales.