Initialement réservées au domaine de la recherche, les techniques d'imagerie de la cornée sont aujourd'hui pleinement intégrées à la pratique clinique, grâce aux progrès technologiques majeurs réalisés au cours de la dernière décennie. La microscopie confocale in vivo offre une résolution quasi cellulaire, de l'ordre du micromètre, permettant une véritable histologie in vivo de la cornée. Parallèlement, la tomographie par cohérence optique permet une imagerie à haute résolution non seulement de la cornée, mais également de l'ensemble du segment antérieur. Sa facilité d'utilisation en fait désormais un examen de pratique courante. Ces innovations ont profondément transformé non seulement le diagnostic, mais également la prise en charge médicale et chirurgicale des pathologies cornéennes, tout en optimisant le suivi postopératoire des interventions sur le segment antérieur. Plus récemment, l'intelligence artificielle s'est imposée comme un outil d'aide à l'interprétation en imagerie cornéenne, en permettant une analyse automatisée, rapide et reproductible des structures tissulaires. Elle facilite la détection précoce d'anomalies, le suivi de leur progression, et offre des perspectives prometteuses pour la prédiction des réponses thérapeutiques ainsi que des résultats postopératoires.

Initially reserved for the field of research, corneal imaging techniques are now fully integrated into clinical practice, thanks to major technological advances made over the last decade. In vivo confocal microscopy offers near-cellular resolution, in the order of micrometers, allowing true in vivo histology of the cornea. At the same time, optical coherence tomography allows high-resolution imaging not only of the cornea, but also of the entire anterior segment. Its ease of use now makes it a routine examination. These innovations have profoundly transformed not only the diagnosis, but also the medical and surgical management of corneal pathologies, while optimizing postoperative monitoring of anterior segment interventions. More recently, artificial intelligence has established itself as a tool to aid interpretation in corneal imaging, allowing automated, rapid, and reproducible analysis of tissue structures. It facilitates the early detection of anomalies, the monitoring of their progression, and offers promising prospects for the prediction of therapeutic responses as well as postoperative results.