Une image de votre visage peut-elle donner aux médecins un aperçu de l’âge apparent de votre corps et de vos perspectives de santé à long terme ? Un groupe de chercheurs en intelligence artificielle du Mass General Brigham Medical Center de Boston, aux États-Unis, pense que oui. Votre visage ne reflète peut-être pas seulement qui vous êtes, il pourrait aussi aider à déterminer votre état de santé et votre espérance de vie.
Bruce McMichael
22 septembre 2025
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FaceAge, un nouveau système d’IA, fait sensation dans le monde de la recherche médicale. Développé à l’aide de techniques avancées d’apprentissage profond, FaceAge peut estimer l’âge biologique d’une personne simplement en analysant une photo de son visage prise en mode selfie. Les chercheurs du Mass General Brigham Medical Center de Boston, où l’application a été créée, estiment qu’elle pourrait permettre d’identifier des risques importants pour la santé, de prédire l’espérance de vie et de diagnostiquer et d’orienter les décisions thérapeutiques pour les maladies liées à l’âge, notamment certains cancers.
Il existe une différence subtile entre l’âge chronologique, qui correspond au nombre d’années écoulées depuis la naissance, et l’âge biologique. L’âge biologique reflète le fonctionnement d’un corps humain particulier et est influencé par la génétique, le mode de vie, l’environnement et les maladies. Par exemple, une personne de 50 ans qui fait régulièrement de l’exercice, mange bien et ne souffre d’aucune maladie chronique peut présenter un âge biologique inférieur de dix ans.
À l’inverse, une autre personne de 50 ans souffrant d’obésité, de diabète et d’un niveau de stress élevé pourrait avoir un âge biologique plus proche de 60 ans. Il est essentiel de comprendre ces différences pour déterminer des stratégies de soins de santé personnalisées, telles que la gestion de traitements agressifs comme la radiothérapie.
Une déclaration des chercheurs du Mass General Brigham a révélé que « les patients atteints d’un cancer avaient, en moyenne, un FaceAge plus élevé que ceux qui n’en étaient pas atteints et semblaient environ cinq ans plus âgés que leur âge chronologique. Les prévisions de FaceAge plus élevées étaient associées à de moins bons résultats de survie globale pour plusieurs types de cancer. Ils ont également constaté que FaceAge surpassait les cliniciens dans la prédiction de l’espérance de vie à court terme des patients recevant une radiothérapie palliative ».
Selon Hugo Aerts, directeur du programme Mass General Brigham Artificial Intelligence Medicine (AIM) : « Nous pouvons utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour estimer l’âge biologique d’une personne à partir de photos de son visage, et notre étude montre que ces informations peuvent être cliniquement significatives. Ce travail démontre qu’une photo, comme un simple selfie, contient des informations importantes qui pourraient aider à éclairer la prise de décision clinique et les plans de soins pour les patients et les cliniciens. L’âge apparent d’une personne par rapport à son âge chronologique est vraiment important : les personnes dont l’âge apparent est inférieur à leur âge chronologique obtiennent de bien meilleurs résultats après un traitement contre le cancer. »
Comment fonctionne FaceAge ?
Un algorithme a été créé et testé à partir de plus de 50 000 photographies de personnes présumées en bonne santé et de plus de 6 000 images de personnes atteintes d’un cancer. À partir de cet ensemble de données, les chercheurs du Mass General Brigham ont constaté que « les résultats montraient que les patients atteints d’un cancer semblaient nettement plus âgés que ceux qui n’étaient pas atteints d’un cancer, et que leur FaceAge était en moyenne supérieur d’environ cinq ans à leur âge chronologique. Dans la cohorte de patients atteints de cancer, un FaceAge plus élevé était associé à de moins bons résultats en termes de survie, en particulier chez les personnes qui semblaient avoir plus de 85 ans, même après ajustement en fonction de l’âge chronologique, du sexe et du type de cancer. »
Grâce à cet apprentissage, FaceAge a appris à détecter des motifs subtils dans les traits du visage, tels que la texture de la peau, les rides, la répartition des graisses et même les micro-expressions, qui sont en corrélation avec les processus de vieillissement biologique.
Ce qui distingue FaceAge des systèmes d’estimation de l’âge précédents, c’est son utilité clinique. La plupart des algorithmes d’âge du visage visent à estimer l’âge d’une personne, ce qui est souvent utilisé dans les applications de divertissement ou pour le contenu numérique. Mais FaceAge ne devine pas l’âge que vous semblez avoir aux yeux des autres ; il estime l’âge réel de votre corps au niveau cellulaire et systémique, et ce que cela signifie pour votre santé.
Dans le cadre d’études évaluées par des experts, FaceAge s’est révélé capable d’estimer l’âge biologique avec une grande précision tout en prédisant les résultats cliniques, y compris le risque de mortalité, avec plus d’exactitude que simplement l’âge chronologique. Cela pourrait changer la donne dans des domaines tels que l’oncologie, la gériatrie et la santé publique.
Selon Mass General Brigham, les estimations de l’âge biologique fournies par FaceAge sont étroitement corrélées aux résultats des patients. Les patients dont l’âge biologique était supérieur à leur âge chronologique présentaient souvent des taux de survie nettement inférieurs, même lorsque les autres indicateurs de santé semblaient normaux.
Ces résultats suggèrent que FaceAge pourrait détecter des signaux de santé cachés qui ne sont pas visibles à l’œil nu ou à l’aide des outils de diagnostic traditionnels. Par exemple, les traits du visage peuvent refléter les effets cumulés de l’inflammation, de la sénescence cellulaire et du stress oxydatif, des facteurs étroitement liés au vieillissement mais souvent difficiles à détecter dans la pratique médicale générale.
Les chercheurs espèrent qu’en intégrant FaceAge dans les processus médicaux, les professionnels de santé acquerront de nouvelles connaissances sur les soins et les traitements prodigués aux patients. Par exemple, les oncologues pourraient l’utiliser pour personnaliser l’intensité des traitements ; les gériatres pourraient suivre l’évolution du vieillissement au fil du temps ; les médecins généralistes pourraient identifier les patients qui semblent en bonne santé mais dont le vieillissement biologique progresse, ce qui suggère qu’ils vieillissent rapidement.
Implications éthiques et pratiques
Comme tout système d’IA utilisé dans le domaine de la santé, FaceAge soulève d’importantes questions éthiques. Est-il juste ou judicieux de fonder des décisions médicales sur quelque chose d’aussi superficiellement simple qu’une photo du visage ? Qu’en est-il de la vie privée et du consentement, d’autant plus que la reconnaissance faciale est déjà un sujet brûlant dans la société ?
Les développeurs de FaceAge ont tenté d’anticiper ces préoccupations. Le modèle n’est pas conçu pour la surveillance ou l’identification, et il anonymise et crypte les données afin de respecter les normes strictes en matière de confidentialité médicale (telles que la conformité HIPAA – Health Insurance Portability and Accountability Act). De plus, il est destiné à soutenir le jugement humain, et non à le remplacer.
La science du vieillissement
FaceAge s’inscrit dans un mouvement plus large vers le vieillissement de précision, qui utilise des biomarqueurs, l’apprentissage automatique et le big data pour comprendre et intervenir dans le processus de vieillissement. Ce qui rend FaceAge intéressant pour les développeurs, c’est sa nature non invasive, peu coûteuse et facilement évolutive, et tout ce dont il a besoin pour fonctionner, c’est l’utilisation d’un graphique. Cela le rend particulièrement prometteur pour une utilisation dans des environnements à faibles ressources, des applications de santé mobiles et des zones de surveillance à distance où les outils de diagnostic traditionnels peuvent être peu pratiques ou trop coûteux.
Dans le domaine de la santé grand public, les gens pourraient à terme utiliser des applications basées sur des algorithmes similaires à ceux de FaceAge pour suivre l’efficacité de leurs changements de mode de vie, un peu comme le font aujourd’hui les trackers d’activité physique. Déjà, quelques start-ups explorent des moyens de proposer des « scores de vieillissement du visage » aux utilisateurs intéressés par les routines anti-âge ou la science de la longévité.
L’utilisation de l’âge biologique comme indicateur de la durée de vie en bonne santé suscite également un intérêt croissant. Il s’agit d’un moyen de quantifier la durée pendant laquelle une personne peut espérer mener une vie saine et indépendante. L’âge chronologique ne permet pas de savoir si une personne de 70 ans est en pleine forme ou en déclin. FaceAge pourrait le permettre.
Cette technologie pourrait s’étendre à des secteurs connexes, notamment le bien-être, l’assurance et la politique de santé publique. Les employeurs, ou même les assureurs, pourraient utiliser les évaluations de l’âge biologique pour encourager les comportements sains.
