Jeremy Booth, Dental Tribune International

jeu. 20 août 2026

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Lors du sixième GC International Dental Symposium, qui se tiendra les 3 et 4 octobre à Tokyo, au Japon, deux sessions du programme consacrées à la dentisterie numérique aborderont la manière dont le diagnostic, la planification et la conception numériques se traduisent en résultats cliniques, en mettant l’accent sur la validation des flux de travail numériques. La Pr Reinhilde Jacobs, de la KU Leuven en Belgique et présidente de la Digital Dentistry Society, participera à des sessions consacrées à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le diagnostic, aux traitements personnalisés assistés par les technologies numériques et à la prothèse numérique. En amont de l’événement, la Pr Jacobs s’est entretenue avec Dental Tribune International au sujet de la validation des flux de travail, du contrôle de la précision et des étapes des flux de travail numériques les plus exposées au risque d’erreur.

Le Pr Reinhilde Jacobs est la directrice du service de chirurgie orale et maxillo-faciale à la KU Leuven, en Belgique, et présidente de la Digital Dentistry Society. (Image : Pr Reinhilde Jacobs)

Pr Jacobs, quels éléments permettent de valider un flux de travail numérique de manière fiable, du diagnostic à la restauration ?
Valider un flux de travail numérique implique une vérification scientifique rigoureuse de l’ensemble de ses étapes. Celle-ci comprend notamment une validation clinique du flux de travail complet, comparé à une référence établie par des experts cliniques. L’objectif est de vérifier que les erreurs cumulées au cours de l’acquisition des données d’imagerie, de la conception numérique et de la fabrication restent en permanence sous un seuil critique compatible avec la réussite clinique.

Pourquoi une validation clinique est-elle nécessaire en complément de la validation technique ?
Les flux de travail numériques appliqués à la pose d’implants dentaires illustrent parfaitement l’importance d’une validation clinique venant compléter la validation technique. Depuis leur introduction, il y a une trentaine d’années, plusieurs centaines d’études de validation ont été publiées. La plupart étaient des études techniques, réalisées in vitro ou ex vivo. Elles présentent l’avantage de pouvoir quantifier et isoler les marges d’erreur à chacune des étapes du flux de travail. Cependant, ces données ne peuvent être directement extrapolées aux conséquences biologiques de ces erreurs dans un contexte clinique. Les études de validation clinique permettent, quant à elles, d’évaluer l’effet cumulatif de l’ensemble des erreurs favorables et défavorables sur l’ensemble du flux de travail.

Certaines erreurs peuvent parfois se compenser, entraînant une compensation de l’erreur cumulative. L’inverse peut également se produire : lorsque des composants non validés sont combinés au sein d’un flux de travail numérique, des erreurs qui n’ont pas été mesurées ou prises en compte peuvent s’additionner plutôt que de compenser. La validation scientifique des flux de travail numériques nécessite donc un contrôle rigoureux de la précision à toutes les étapes — acquisition, planification, conception, fabrication et traitement — ainsi qu’une validation clinique du résultat final, incluant l’erreur cumulative, par comparaison avec une référence clinique établie par des experts.

À quelles étapes du flux de travail les erreurs sont-elles les plus susceptibles de survenir, de l’acquisition des données numériques à la fabrication des restaurations, et comment les prévenir ?
Les erreurs surviennent principalement lors de l’acquisition des données d’imagerie et, dans une moindre mesure, lors de la fabrication. La qualité de l’acquisition initiale et les erreurs éventuelles à ce stade peuvent ensuite compromettre la précision des étapes de fabrication. Même avec une fabrication réalisée à une précision micrométrique, l’exactitude du produit final restera tributaire de la qualité des données acquises. Les études de validation technique des scanners intra-oraux réalisées en laboratoire montrent souvent des niveaux de précision très élevés. Toutefois, ces performances sont loin d’être toujours reproductibles en situation clinique. Les erreurs peuvent alors se cumuler, notamment dans les régions postérieures, sous-gingivales ou interproximales. Ainsi, lorsque les données initiales sont erronées, le processus de CFAO risque simplement de reproduire avec une grande précision un modèle numérique qui, lui, est déjà inexact.

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