Mon coach diabète est une IA
L’intelligence artificielle (IA) n’est pas inférieure à une intervention thérapeutique visant le mode de vie délivrée par coaching humain, chez des patients prédiabétiques en surcharge pondérale, selon une étude randomisée américaine publiée dans le Journal of the American Medical Association (JAMA). (1)
Le prédiabète est un état intermédiaire entre la normoglycémie et le diabète de type 2, qui peut encore être réversible grâce à des modifications du mode de vie. Hélas, en pratique, les patients restent réticents à ce type d'intervention qui font intervenir des diététiciens, des coachs sportifs et des diabétologues. Ces programmes - qui nécessitent une participation et un suivi rigoureux - ne sont peut-être pas adaptés à la société actuelle...
Nestoras Mathioudakis et coll. (Baltimore, États-Unis) se sont tournés vers l'IA, qui pourrait représenter un moyen de mieux accompagner les patients, de façon plus personnalisée et à moindre coût, en se passant de coachs humains. C'est ce qui a été étudié dans l'essai clinique randomisé de phase III de non-infériorité, comparant une application utilisant l'IA à un coaching humain.
L'application testée envoyait aux patients des notifications personnalisées sur la gestion du poids, sur l'activité physique et sur la nutrition, en tenant compte à la fois de données renseignées par ces patients (mesures de poids, journal alimentaire) et de données enregistrées passivement (géolocalisation, activité physique). Dans le bras témoin, un coach apportait un soutien aux patients dans le cadre de sessions abordant les mêmes sujets, réalisées en visioconférence à un rythme d'abord hebdomadaire puis bimensuel. Les auteurs ont comparé l'impact de ces deux approches sur les objectifs de perte de poids, de réduction de l'hémoglobine glyquée (HbA1c) et d'activité physique hebdomadaire.
Poids, activité physique, HbA1c
L'étude (1) a été réalisée avec 368 adultes - 171 dans le bras IA et 171 dans le bras coaching humain (26 participants ont été perdus de vue en cours d'essai) -, majoritairement des femmes (71 %), en majorité blanches (61 %). Ils étaient âgés de 58 ans en médiane et 72,3 % étaient en situation d'obésité (les autres en surpoids). Les personnes incluses étaient toutes prédiabétiques avec un taux d'hémoglobine glyquée (HbA1c) entre 5,7 % et 6,4 % (5,8 % en moyenne).
La non-infériorité de l'IA sur l'humain a été démontrée sur le critère principal d'évaluation, à savoir une HbA1c en dessous de 6,5 % et au moins un des objectifs suivants lors de l'année d'étude : une perte de poids supérieure à 5 %, ou supérieure à 4 % si elle est assortie d'au moins 150 minutes hebdomadaires d'activité physique modérée à intense, ou une baisse de l'HbA1c d'au moins 0,2 point de pourcentage.
Ce critère principal a été rempli par 31,7 % (58/183) des patients accompagnés par l'IA et par 31,9 % (59/185) des patients soutenus par un coach humain.
Il n'y avait pas de différence significative entre les deux groupes sur la proportion de patients dont l'HbA1c restait supérieure à 6,5 %. Cela a été observé chez 4,4 % des patients avec l'IA et chez 3,8 % des patients avec un coach.
Davantage de patients ont démarré le programme de prévention et l'ont terminé (93,4 % et 63,9 % respectivement) quand celui-ci était géré par l'IA contre 82,7 % et 50,3 % lorsque le programme était délivré par un coach humain.
Pour les auteurs, ce travail montre que l'IA rend les actions de prévention plus accessibles et plus adaptées aux patients. La prévention assistée par IA ne serait pas plus efficace que le coaching humain, mais réussirait à être tout aussi efficace en touchant davantage de patients.
Pas n'importe quel programme
Une autre étude publiée en 2025 (2) montre que les programmes de prévention du passage du prédiabète au diabète fondés sur l'IA sont globalement positifs, même si le nombre des études contrôlées randomisées est restreint (6 sur 20 études d'intervention). Néanmoins, lorsque l'IA ne délivre que des conseils alimentaires et ne prend pas en compte le mode de vie, les résultats sont peu reproductibles. L'IA pourrait donc représenter une aide à la gestion du diabète, mais les programmes doivent être adaptés précisément aux buts attendus.
Sources :
- Mathioudakis N, Lalani B, Abusamaan M et coll. An AI-Powered Lifestyle Intervention vs Human Coaching in the Diabetes Prevention Program: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 2025 Oct 27:e2519563.doi: 10.1001/jama.2025.19563.
- Lalani B, Herur R, Zade D et coll. Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Prediabetes: A Scoping Review. J Diabetes Sci Technol. 2025 Jul 8:19322968251351995. doi: 10.1177/19322968251351995.
Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Prediabetes: A Scoping Review
