La médecine sait depuis longtemps que certaines maladies laissent des traces dans l’air que l’on expire. Les chiens ont prouvé depuis des années qu’ils pouvaient détecter certains cancers à l’olfaction. Une soigneuse écossaise, Joy Milne, est même passée à la notoriété mondiale pour avoir diagnostiqué des cas de Parkinson en reniflant des vêtements portés par des patients bien avant l’apparition des premiers symptômes visibles. Les machines ont mis beaucoup plus de temps à approcher ce niveau de sensibilité. Une startup cotée au Nasdaq spécialisée dans la technologie olfactive, pense avoir franchi une étape.
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Un nez électronique et un modèle de langage pour les odeurs
Quand on expire, l’air contient des traces infimes de composés organiques volatils (COV) : des molécules produites par le métabolisme, les bactéries présentes dans les poumons, ou les processus inflammatoires. Ces COV varient selon l’état de santé, et c’est sur cette variation que repose toute la promesse du diagnostic olfactif. La recherche académique sur les nez électroniques médicaux est active depuis les années 2000. Ce qu’Ainos apporte, c’est une couche d’intelligence artificielle intégrée. Des capteurs MEMS (microélectromécaniques) capables de détecter des concentrations à la partie par milliard traitent le signal, converti ensuite par un algorithme propriétaire baptisé Smell Language Model. Le nom n’est pas anodin : l’idée est de traiter les empreintes olfactives comme un modèle de langage traite du texte, en cherchant des patterns dans des données structurées (à ceci près que personne ne peut lui faire dire ce qu’il n’a pas senti).
Le programme de recherche lancé avec l’Université nationale de Taïwan cible les patients arrivant aux urgences avec une dyspnée, autrement dit un essoufflement. Symptôme vague par excellence, la dyspnée peut indiquer deux maladies graves aux traitements très différents : une exacerbation aiguë de bronchopneumopathie chronique obstructive, ou une insuffisance cardiaque décompensée. Les distinguer rapidement est exactement le genre de question pour lequel les urgences manquent chroniquement de temps et de ressources. L’étude est programmée pour un an à partir de juillet 2026.
Du potentiel réel, une validation qui reste à faire
Le mot qui compte dans tout cela en est « recherche », stade qu’Ainos utilise elle-même pour qualifier la technologie. Il n’existe pas encore de résultats cliniques publiés sur ce programme spécifique : l’étude commence, elle ne se conclut pas. Ce détail mérite d’être souligné à l’heure où les annonces de startup biotech ont tendance à confondre « nous allons tester » avec « cela fonctionne ».
Ce n’est pourtant pas une idée sans précédents concrets. Depuis le 1er juin 2026, le même dispositif est déployé au sein des urgences du CHU de l’Université nationale de Taïwan pour une application différente : surveiller la saturation du service et évaluer les risques de transmission respiratoire. Une mission plus modeste, qui fournit néanmoins des données réelles dans un environnement hospitalier en activité. Plus largement, le marché des « nez électroniques médicaux » est évalué à près de 30 milliards de dollars en 2025. Un chiffre qui traduit autant l’appétit des investisseurs pour le domaine que la difficulté à y décrocher une validation clinique robuste. La sensibilité de ces systèmes varie fortement selon les conditions de déploiement, et ce type d’obstacle a mis fin à plusieurs programmes prometteurs ces dix dernières années.
Ainos vise à terme une base de données d’empreintes respiratoires et des usages de surveillance à domicile. Le premier test sera déjà de vérifier que souffler dans un capteur peut aider un urgentiste à orienter son patient plus vite que les outils actuels. Si l’étude de Taïwan aboutit, votre prochain bilan de santé pourrait commencer par souffler dans un boîtier. La médecine a connu des débuts plus élégants, mais rarement de plus accessibles.
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Source : The Register
