Présentation des preuves scientifiques
Faire progresser l’analyse de la peau par intelligence artificielle grâce à la recherche et à la validation scientifique
Skinive est une entreprise européenne spécialisée dans les technologies de santé numérique et l’intelligence artificielle appliquée à l’analyse des images dermatologiques. Notre technologie d’IA propriétaire est conçue pour favoriser la sensibilisation à la santé cutanée, la documentation et le suivi des modifications visibles de la peau à partir de photographies prises avec un smartphone.
Depuis 2020, Skinive fait évoluer sa technologie grâce au développement de modèles d’intelligence artificielle, à l’utilisation de bases de données d’images annotées par des dermatologues, à des évaluations systématiques des performances, à la recherche scientifique et à des études cliniques.
Notre corpus de preuves scientifiques repose sur plusieurs sources complémentaires : validation technique interne, évaluation clinique indépendante, publications scientifiques évaluées par des pairs et expérience acquise en conditions réelles d’utilisation. Ensemble, ces éléments permettent de mieux comprendre les performances, les capacités et les limites de notre technologie.
Principaux résultats scientifiques
- 27 829 images dermatologiques évaluées lors de la validation interne de l’IA en 2026.
- 97,4 % de sensibilité et 93,1 % de spécificité obtenues dans des conditions définies de validation interne.
- 160 cas cliniques examinés dans le cadre d’une évaluation clinique indépendante, avec un taux de concordance de 70,6 % parmi les trois premières propositions (Top-3) et un résultat composite d’utilité clinique potentielle de 80,0 %.
- 250 000 images annotées par des dermatologues utilisées pour le développement des modèles d’IA.
- Plus de 6 millions d’analyses cutanées réalisées dans le monde grâce à la technologie Skinive (deuxième trimestre 2026).
- Dispositif médical de classe I portant le marquage CE, conformément au règlement (UE) 2017/745 relatif aux dispositifs médicaux (MDR).
Les résultats présentés reposent sur des méthodes d’évaluation et des critères de mesure différents. Les indicateurs issus de la validation interne ne doivent pas être considérés comme une précision diagnostique établie de manière indépendante. De même, le résultat composite d’utilité clinique potentielle ne constitue pas une mesure de précision diagnostique.
Notre engagement en faveur de la transparence scientifique
Skinive s’engage à développer des technologies d’analyse cutanée par intelligence artificielle de manière responsable.
Nous évaluons régulièrement les performances de nos algorithmes, examinons les nouvelles données scientifiques disponibles et étudions les limites de l’analyse automatisée des images dermatologiques.
Cette page consacrée aux preuves scientifiques de Skinive présente nos résultats de validation, nos évaluations cliniques, nos publications scientifiques et notre statut réglementaire, ainsi que les références documentaires correspondantes.
La technologie Skinive vise à favoriser la sensibilisation à la santé cutanée et le suivi de la peau. Elle n’a pas vocation à remplacer une consultation médicale ni à établir un diagnostic médical autonome.
Les preuves cliniques en bref
Principaux résultats des évaluations scientifiques et cliniques de Skinive
Les preuves scientifiques relatives à Skinive reposent sur trois piliers : la validation interne des performances de l’IA, l’évaluation clinique indépendante et l’expérience acquise en conditions réelles d’utilisation.
Chacun apporte un éclairage complémentaire sur les capacités et les limites de l’analyse des images dermatologiques par intelligence artificielle.
Principaux résultats scientifiques
| Élément évalué | Résultat | Méthode d’évaluation |
|---|---|---|
| Validation interne de l’IA | 27 829 images | Jeu de données de validation standardisé (2026) |
| Sensibilité | 97,4 % | Validation technique interne |
| Spécificité | 93,1 % | Validation technique interne |
| Évaluation clinique indépendante | 160 cas | Évaluation clinique de lésions cutanées complexes |
| Concordance Top-3 | 70,6 % | Concordance avec les résultats cliniques de référence |
| Résultat composite d’utilité clinique potentielle | 80,0 % | Critère composite propre à l’étude |
Comment interpréter ces résultats ?
Validation technique interne
Le jeu de données de validation comprenait 27 829 images dermatologiques provenant de dermatologues et de partenaires cliniques de Skinive.
Ces images, exclues de l’entraînement des modèles, ont été utilisées pour évaluer les performances de l’IA dans des conditions de test standardisées.
Évaluation clinique indépendante
Une étude clinique distincte a examiné la concordance entre les classifications proposées par l’IA Skinive et les résultats cliniques de référence dans 160 cas de lésions cutanées complexes.
Ces deux évaluations reposent sur des méthodologies et des critères de mesure différents. Leurs résultats ne sont donc pas directement comparables et ne doivent pas être interprétés comme une précision diagnostique établie de manière indépendante.
Performances de l’IA et validation technique
Évaluer les performances de l’intelligence artificielle grâce à des tests standardisés
Skinive évalue ses modèles d’intelligence artificielle à l’aide d’un jeu de données standardisé comprenant 27 829 images dermatologiques provenant de dermatologues et de partenaires cliniques.
Ces images ont été exclues de l’entraînement des modèles, ce qui permet de comparer les performances des différentes versions de l’IA développées entre 2021 et 2026 dans des conditions cohérentes.
Résultats de la validation interne — 2026
Selon le Rapport de précision de Skinive 2026, la dernière version du modèle d’IA a obtenu les résultats suivants :
| Indicateur de performance | Résultat |
|---|---|
| Sensibilité | 97,4 % |
| Spécificité | 93,1 % |
| Exactitude globale | 94,2 % |
| Précision (valeur prédictive positive) | 82,2 % |
| Score F1 | 89,1 % |
| Jeu de données de validation | 27 829 images |
Développement des modèles d’IA et préparation des données
Le développement de l’intelligence artificielle Skinive repose sur d’importantes bases de données d’images dermatologiques :
- Plus de 3,5 millions d’images examinées au cours du processus de sélection des données.
- 250 000 images annotées par des dermatologues sélectionnées pour le développement des modèles d’IA.
- 27 829 images de validation distinctes utilisées pour évaluer les performances des algorithmes.
Les annotations réalisées par des dermatologues et les procédures de validation standardisées contribuent à l’amélioration continue et à l’évaluation technique de la technologie Skinive.
Interprétation et limites
Ces résultats correspondent à une validation technique interne, et non à une validation clinique indépendante de la précision diagnostique.
Les performances peuvent varier selon la qualité des images, les caractéristiques de la peau et les affections évaluées.
Les valeurs de sensibilité et de spécificité présentées sont des indicateurs globaux. Elles ne doivent pas être interprétées comme des mesures de précision diagnostique propres à une maladie particulière, notamment pour la détection du mélanome ou d’autres cancers cutanés.
Source : Rapport de précision de Skinive 2026
Évaluation clinique indépendante
Évaluation clinique de l’IA Skinive auprès d’une population de patients présentant une forte proportion de lésions suspectes de malignité
La technologie d’intelligence artificielle sous-jacente de Skinive a fait l’objet d’une évaluation clinique menée par un établissement indépendant, sans affiliation avec Skinive.
L’étude portait sur une population très spécifique, composée principalement de patients présentant des lésions cutanées suspectées d’être malignes ou précancéreuses.
Les affections étudiées comprenaient notamment :
- Le mélanome ;
- Le carcinome basocellulaire ;
- Le carcinome épidermoïde cutané ;
- La maladie de Bowen ;
- Les lésions mélanocytaires atypiques.
Les affections bénignes courantes étaient peu représentées dans cette population.
Méthodologie de l’étude
Sur 241 examens réalisés, 160 cas disposant de résultats complets de l’IA ont été retenus pour l’analyse principale.
Les résultats cliniques de référence ont été établis indépendamment des classifications générées par l’intelligence artificielle, à partir des méthodes suivantes :
- Examen histopathologique : 117 cas (73,1 %).
- Examen cytologique : 22 cas (13,8 %).
- Évaluation par un dermatologue : 21 cas (13,1 %).
Au total, 86,9 % des cas disposaient de résultats de référence histopathologiques ou cytologiques.
Résultats de l’évaluation clinique
| Indicateur d’évaluation | Résultat |
|---|---|
| Concordance Top-1 | 54,4 % |
| Concordance Top-3 | 70,6 % |
| Concordance au niveau du groupe de maladies, hors Top-3 | 3,8 % |
| Concordance au niveau de la catégorie d’orientation médicale, hors Top-3 | 5,6 % |
| Résultat composite d’utilité clinique potentielle | 80,0 % |
Le résultat composite de 80,0 % (128 cas sur 160) regroupe :
- 113 cas présentant une concordance parmi les trois premières propositions de l’IA (Top-3) ;
- 6 cas présentant une concordance au niveau d’un groupe de maladies plus large ;
- 9 cas présentant une concordance au niveau de la catégorie d’orientation médicale.
Cet indicateur composite, défini spécifiquement pour l’étude, vise à apprécier l’utilité clinique potentielle de la technologie. Il ne constitue pas une mesure de précision diagnostique.
Interprétation et limites
Plusieurs facteurs limitent la généralisation de ces résultats :
- La forte proportion de lésions suspectes de malignité dans la population étudiée ;
- La faible représentation des affections cutanées bénignes courantes ;
- La taille relativement limitée de l’échantillon ;
- L’exclusion de 81 examens ne disposant pas de résultats complets de l’IA.
Cette recherche portait sur la technologie d’intelligence artificielle sous-jacente de Skinive.
Ses résultats ne permettent pas d’établir de nouvelles revendications diagnostiques ni d’étendre les destinations médicales prévues pour les produits Skinive commercialisés.
Recherche scientifique et publications
Faire progresser l’intelligence artificielle en dermatologie grâce à la recherche scientifique
La technologie d’intelligence artificielle Skinive s’appuie sur des travaux de recherche en apprentissage automatique, en vision par ordinateur et en analyse d’images dermatologiques.
Notre corpus scientifique associe des publications évaluées par des pairs, des validations internes des algorithmes et des évaluations cliniques indépendantes.
Ces travaux contribuent au développement continu de notre technologie et à l’évaluation de ses performances.
Publication scientifique évaluée par des pairs
Dynamics of the Neural Network Accuracy in the Context of Modernization of the Algorithms of Skin Pathology Recognition. Indian J Dermatol. 2022 May-Jun;67(3):312. doi: 10.4103/ijd.ijd_1070_21. PMID: 36386072; PMCID: PMC9644746.
Sokolov K, Shpudeiko V.
Cette publication examine l’application de l’intelligence artificielle à l’analyse des images dermatologiques et contribue aux fondements scientifiques de la technologie Skinive.
Prépublications et travaux de recherche non évalués par des pairs
Skinive diffuse également certains résultats de recherche sur des plateformes de prépublication scientifique, notamment SSRN, afin de rendre les nouvelles données accessibles avant leur éventuelle évaluation formelle par une revue scientifique.
- Dynamics of the Neural Network Accuracy in the Context of Modernization of the Algorithms of Skin Pathology Recognition (November 30, 2021). Available at SSRN. doi: dx.doi.org/10.2139/ssrn.3974784. Sokolov K, Shpudeiko V.
- Artificial intelligence in solving dermatological problems. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2022;109(5):361-367. doi: 10.5114/dr.2022.125685. Sokolov K, Shpudeiko V, Sidaruk H.
- Application of artificial intelligence algorithms in pediatric dermatology. Eur. J. Pediat. Dermatol. 2023; 33 (3):135-7. doi: 10.26326/2281-9649.33.3.2464. Sokolov K, Shpudeiko V, Sidaruk H, Koval M.
Les prépublications et les rapports n’ayant pas fait l’objet d’une évaluation formelle par les pairs doivent être considérés comme des éléments de recherche préliminaires.
Rapports de recherche technique et clinique
- Enseignements en conditions réelles tirés de 6,5 millions d’analyses cutanées par IA
Données issues de la validation des performances et de la précision en conditions réelles, de tests de résistance cliniques et de la littérature scientifique publiée - Rapport de précision de Skinive 2026
Validation technique interne portant sur 27 829 images dermatologiques. - Rapport de précision de Skinive 2022
Validation technique interne portant sur 25 688 images dermatologiques.
Recherche scientifique en cours
Skinive poursuit ses collaborations avec des dermatologues et des établissements cliniques afin d’évaluer les performances de l’intelligence artificielle, d’améliorer l’analyse des images cutanées et d’approfondir les connaissances sur les capacités et les limites de cette technologie.
Expérience en conditions réelles et adoption internationale
Une technologie utilisée dans le monde entier par des particuliers et des partenaires de santé
Au-delà des travaux de validation scientifique, Skinive a acquis une expérience importante en conditions réelles grâce à ses applications destinées au grand public et à ses intégrations dans les services de santé.
Notre technologie d’intelligence artificielle est utilisée à l’international pour favoriser la sensibilisation à la santé cutanée, le suivi de la peau et le développement de services de santé numérique.
Skinive en chiffres
| Indicateur | Portée |
|---|---|
| Téléchargements des applications | Plus de 1 million |
| Analyses cutanées réalisées par l’IA | Plus de 6 millions |
| Présence géographique | Internationale |
| Domaines d’application | Grand public et professionnels de santé |
Applications en conditions réelles
La technologie Skinive peut être utilisée dans différents contextes de santé numérique.
- Santé cutanée des particuliers. Aider les utilisateurs à documenter et à suivre l’évolution des modifications visibles de leur peau.
- Professionnels de santé. Faciliter l’évaluation structurée et la documentation des images dermatologiques.
- Plateformes de santé numérique. Permettre aux partenaires d’intégrer des fonctionnalités d’analyse cutanée par intelligence artificielle à leurs propres services.
Amélioration continue
L’expérience acquise en conditions réelles permet à Skinive d’identifier les difficultés d’utilisation, d’améliorer les processus d’analyse des images et d’orienter les futurs travaux de recherche et de développement.
Les chiffres d’adoption reflètent l’utilisation des produits et leur diffusion sur le marché. Ils ne constituent pas une preuve indépendante d’efficacité clinique.
Projets pilotes en conditions réelles
Évaluer l’intégration de l’IA Skinive dans les parcours de soins et les initiatives de santé communautaire
En complément des validations techniques et cliniques, Skinive participe à des projets pilotes destinés à étudier l’intégration pratique de l’analyse cutanée par intelligence artificielle dans les activités des professionnels de santé et les initiatives communautaires.
🇫🇷 France — Évaluation de la santé cutanée en pharmacie
En 2026, Skinive MD a été intégré à un projet pilote mené à la Pharmacie Notre-Dame, à Roquefort-les-Pins, en France.
Ce projet associe l’analyse des images cutanées assistée par intelligence artificielle à la dermoscopie numérique réalisée avec le dispositif FireFly Pro. Environ 50 participants ont pris part à la phase initiale, avec un objectif d’extension du projet à près de 300 participants. Cette initiative vise à étudier comment les pharmaciens peuvent contribuer à la sensibilisation à la santé cutanée et faciliter l’orientation des patients vers des médecins spécialistes lorsque cela est nécessaire. Le diagnostic clinique demeure exclusivement de la responsabilité des professionnels de santé qualifiés.
🇲🇿 Mozambique — Accompagnement de la santé cutanée des personnes atteintes d’albinisme
En partenariat avec Kanimambo, une organisation qui accompagne les personnes atteintes d’albinisme au Mozambique, Skinive étudie l’utilisation de l’analyse cutanée assistée par intelligence artificielle dans le cadre d’initiatives de santé communautaire. Le projet pilote porte sur la sensibilisation à la santé cutanée, la documentation des lésions visibles et le suivi de la peau au sein d’une population présentant un risque accru de cancer cutané et un accès limité aux soins dermatologiques spécialisés.
Statut des projets pilotes et niveau de preuve
Ces deux initiatives constituent des projets pilotes menés en conditions réelles. Leurs résultats sont en cours d’évaluation et ne doivent pas être considérés comme des preuves établies d’efficacité clinique ou de précision diagnostique.
Statut réglementaire et destination du dispositif
Conformité au règlement européen sur les dispositifs médicaux et utilisation responsable
Skinive App est un dispositif médical de classe I portant le marquage CE, conformément au règlement (UE) 2017/745 relatif aux dispositifs médicaux (MDR).
Le dispositif est fabriqué par Skinive LTD (Malte), filiale de Skinive B.V. (Pays-Bas), et est enregistré dans la base de données européenne sur les dispositifs médicaux (EUDAMED).
Informations réglementaires
| Élément réglementaire | Informations |
|---|---|
| Fabricant légal | Skinive LTD, Malte |
| Cadre réglementaire | Règlement (UE) 2017/745 (MDR) |
| Classification du dispositif médical | Classe I |
| Évaluation de la conformité | Déclaration UE de conformité établie par le fabricant |
| Numéro d’enregistrement unique du fabricant (SRN) dans EUDAMED | MT-MF-000047900 |
| Marquage CE | Dispositif portant le marquage CE |
Destination du dispositif
Skinive App est destiné à favoriser la sensibilisation à la santé cutanée, la documentation et le suivi des modifications visibles de la peau grâce à l’analyse assistée par intelligence artificielle de photographies de lésions et d’affections cutanées prises avec un smartphone.
L’application fournit des résultats à visée informative afin d’aider les utilisateurs adultes à mieux comprendre et à suivre l’évolution des modifications visibles de leur peau.
Skinive App ne pose pas de diagnostic médical, ne prescrit aucun traitement et ne remplace pas une évaluation réalisée par un professionnel de santé.
Portée réglementaire des travaux de recherche
Les travaux scientifiques de Skinive comprennent également des évaluations de sa technologie d’intelligence artificielle sous-jacente dans des conditions expérimentales et de recherche clinique.
Les résultats de ces recherches ne permettent pas, à eux seuls, d’établir de nouvelles destinations médicales ou revendications réglementaires pour les produits Skinive commercialisés.
Sécurité, limites et utilisation responsable
Comprendre les capacités et les limites de l’intelligence artificielle Skinive
Skinive s’engage à développer et à promouvoir une utilisation responsable des technologies d’analyse cutanée par intelligence artificielle.
Si l’IA peut contribuer à la sensibilisation à la santé cutanée et au suivi des modifications visibles de la peau, ses résultats doivent toujours être interprétés dans le cadre de la destination prévue du dispositif et en tenant compte de ses limites connues.
Principales précautions d’utilisation
- L’application ne fournit pas de diagnostic médical. Skinive App délivre des résultats à visée informative. Elle ne diagnostique pas les maladies de la peau et ne remplace pas une consultation médicale.
- Limites de l’intelligence artificielle. Les résultats peuvent être inexacts ou incomplets. L’IA Skinive peut ne pas reconnaître certaines affections ou proposer des classifications erronées.
- Qualité des images. L’éclairage, la netteté, la qualité de l’appareil photo et le cadrage peuvent influencer les résultats de l’analyse.
- Variabilité individuelle. Les performances de l’intelligence artificielle peuvent varier selon les caractéristiques de la peau, l’apparence des lésions et les affections évaluées.
- Consultation d’un professionnel de santé. Les utilisateurs doivent consulter un professionnel de santé en présence de lésions cutanées suspectes, évolutives ou persistantes, quels que soient les résultats fournis par l’intelligence artificielle.
Développement responsable de l’intelligence artificielle
Skinive favorise le développement responsable de l’IA grâce à l’utilisation de bases de données annotées par des dermatologues, à la validation technique, à la recherche clinique et à l’évaluation continue des performances.
Les résultats générés par l’intelligence artificielle ne doivent jamais constituer l’unique fondement d’une décision médicale ni conduire à retarder une consultation ou une prise en charge par un professionnel de santé.
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Rédaction et validation médicale
Cette page a été rédigée et relue par l’équipe Skinive afin de garantir la rigueur scientifique, la transparence des informations et leur cohérence avec les données cliniques les plus récentes disponibles.
Validation scientifique et médicale : Dr Viktor Shpudeiko, oncologue
Relecture éditoriale : Kirill Sokolov, directeur général et cofondateur de Skinive
Rédaction : Équipe Recherche et Développement de Skinive
Première publication : 11 octobre 2026
Dernière mise à jour : 11 octobre 2026