Les montres connectées ne savent toujours pas mesurer de manière fiable la glycémie depuis le poignet. Mais Apple et Samsung n’auront peut-être pas besoin d’une avancée en matière de capteurs pour faire du suivi de la glycémie un élément de leur prochaine bataille autour de l’IA appliquée à la santé.
À mesure que les systèmes de mesure continue du glucose (CGM) s’imposent dans le bien-être grand public, la prochaine compétition entre objets connectés pourrait moins porter sur la détection directe du glucose que sur son interprétation. Apple, Samsung, Oura, Dexcom, Abbott et d’autres acteurs des technologies de santé convoitent la même opportunité : transformer les données sur la glycémie, le sommeil, le stress, l’exercice, l’alimentation et la fréquence cardiaque en recommandations personnalisées par IA.
Ce changement pourrait faire du suivi de la glycémie le test le plus exigeant à ce jour pour l’IA de santé grand public. La promesse est utile : un accompagnement en temps réel. Le risque, c’est qu’une simple incitation liée au bien-être commence à ressembler fortement à un conseil médical.
- Les montres connectées ont toujours un problème avec la glycémie
- La couche IA pourrait compter davantage que le capteur
- Apple et Samsung disposent déjà des briques nécessaires
- Oura et Dexcom montrent la direction prise par le marché
- La ligne rouge de la FDA est le vrai défi
- La glycémie pourrait devenir le cas d’école de l’IA appliquée à la santé
Les montres connectées ont toujours un problème avec la glycémie
Le rêve est simple : jeter un coup d’œil à son poignet et voir sa glycémie. La réalité est tout autre.
Malgré des années de rumeurs et de recherches, les principales montres et bagues connectées actuelles ne proposent pas de mesure non invasive de la glycémie autorisée par la FDA. En 2024, la Food and Drug Administration américaine a averti les consommateurs de ne pas se fier aux montres ou aux bagues connectées qui prétendent mesurer la glycémie sans pénétrer la peau, en invoquant le risque de mesures inexactes et de décisions de santé potentiellement dangereuses.
Cette réalité pose un défi à Apple et Samsung. La glycémie est l’un des indicateurs de santé les plus précieux qu’ils pourraient ajouter à leurs écosystèmes, mais c’est aussi l’un des plus sensibles sur le plan médical. Comme l’a récemment rapporté TechRepublic, des entreprises comme Apple, Samsung, Garmin et Oura continuent d’explorer les fonctionnalités de santé liées à la glycémie, alors même que la mesure véritablement non invasive du glucose reste hors de portée.
À court terme, la solution ne sera donc peut-être pas une montre capable de remplacer un système de mesure continue du glucose. Il pourrait plutôt s’agir d’un écosystème associant téléphone et montre, capable de se connecter aux CGM, d’importer les données de glycémie et d’utiliser l’IA pour expliquer ce que signifient les chiffres.
La couche IA pourrait compter davantage que le capteur
Les systèmes de mesure continue du glucose génèrent déjà des flux de données. Pour les personnes diabétiques, ces informations peuvent être essentielles sur le plan médical. Pour les utilisateurs qui cherchent à améliorer leur bien-être, elles peuvent révéler l’influence des repas, du sommeil, du stress et de l’exercice sur l’énergie et les paramètres métaboliques.
Mais les courbes brutes de glycémie ne sont pas toujours faciles à comprendre. Un pic après le déjeuner, une baisse en pleine nuit ou une récupération poussive après une mauvaise nuit de sommeil ne peuvent être utiles que si le système sait les remettre en contexte.
C’est là que l’IA devient le véritable produit.
Plutôt que de simplement afficher un graphique, un assistant de santé dopé à l’IA pourrait résumer les tendances, signaler les changements inhabituels, mettre en relation les variations de glycémie avec les repas ou l’exercice et suggérer des questions à poser à un professionnel de santé. L’appareil au poignet resterait important, mais l’avantage concurrentiel se déplacerait vers la couche logicielle qui interprète les signaux de l’organisme.
Apple et Samsung disposent déjà des briques nécessaires
Apple et Samsung disposent d’une grande partie des éléments nécessaires pour rivaliser dans cette direction, même si aucune des deux entreprises n’a annoncé de montre connectée grand public capable de mesurer directement la glycémie sans CGM.
Apple dispose de l’Apple Watch, de l’iPhone, de l’app Santé, de HealthKit et d’Apple Intelligence. Samsung dispose de Galaxy Watch, Galaxy Ring, Samsung Health et Galaxy AI. Samsung s’oriente également vers une interprétation de la santé davantage pilotée par l’IA, comme le montrent de récents articles décrivant une application Samsung Health repensée autour d’informations personnalisées sur le bien-être, de résumés générés par IA, de Vitals, d’Energy Score, de la santé cardiaque, de la charge cardio et de métriques de forme physique.
Le discours actuel d’Apple sur l’IA appliquée à la santé est moins directement lié à la glycémie. Ses récentes fonctionnalités de fitness connectées à Apple Intelligence, notamment Workout Buddy, témoignent d’un intérêt plus large pour la personnalisation par IA des recommandations liées à la santé et à l’activité, mais Apple n’a pas annoncé de conseils par IA spécifiquement consacrés à la glycémie pour les particuliers.
Les données de glycémie constituent donc une prochaine frontière possible plutôt qu’une feuille de route produit confirmée. La réaction glycémique d’un utilisateur au petit-déjeuner prend davantage de sens lorsqu’elle est mise en regard de la qualité du sommeil, de l’exercice, de la variabilité de la fréquence cardiaque, des prises de médicaments consignées et des profils de stress. L’IA peut relier tous ces signaux pour en faire un récit cohérent.
C’est aussi pourquoi la compétition ne se joue pas uniquement sur les objets connectés. Elle porte sur l’acteur qui deviendra l’interprète de confiance des données de santé personnelles.
Oura et Dexcom montrent la direction prise par le marché
L’exemple le plus clair de cet avenir est peut-être déjà là.
En mai 2025, Oura a étendu son partenariat avec Dexcom afin d’intégrer à l’expérience Oura les informations de glycémie issues du système de mesure continue du glucose Stelo de Dexcom. Comme l’a rapporté The Verge, cette fonctionnalité associe les mesures de glycémie aux métriques de sommeil, d’activité, de stress et de récupération d’Oura, puis utilise des résumés générés par IA pour aider les utilisateurs à interpréter leurs paramètres métaboliques.
Des limites importantes subsistent. La fonctionnalité repose sur le CGM Stelo de Dexcom plutôt que sur une mesure de la glycémie effectuée par l’Oura Ring elle-même, et The Verge a rapporté qu’elle était disponible aux États-Unis lors de son lancement, le Stelo étant vendu par Oura au prix de 99 dollars US.
Ce modèle est important, car il sépare la mesure de l’interprétation. Le CGM prend en charge le signal de glucose. Oura se concentre sur l’expérience dopée à l’IA qui l’entoure.
Autrement dit, le matériel collecte les données, mais c’est l’IA qui crée la valeur.
Apple et Samsung pourraient adopter une stratégie similaire à une bien plus grande échelle. Ils n’ont pas nécessairement besoin de remporter la première bataille en concevant le capteur de glycémie non invasif parfait. Ils peuvent l’emporter en rendant les données de glycémie compréhensibles, utiles et suffisamment attrayantes pour s’inscrire dans les habitudes.
La ligne rouge de la FDA est le vrai défi
Le défi, c’est que la glycémie n’est pas un nombre de pas. Ce n’est pas non plus un score de sommeil. C’est un indicateur que les gens peuvent utiliser pour prendre des décisions concernant leur alimentation, leur activité physique, leurs médicaments et leurs soins médicaux.
Les entreprises de technologies grand public se retrouvent ainsi sur une ligne de crête. Un assistant dopé à l’IA peut résumer les tendances, encourager les utilisateurs à consulter un médecin ou fournir des informations éducatives sur le bien-être. Mais plus il s’approche du diagnostic, du traitement ou des recommandations de médicaments, plus il risque d’attirer l’attention des autorités de réglementation.
C’est là que la recette habituelle d’Apple et Samsung dans les technologies grand public pourrait ne pas suffire. L’IA de santé doit être utile sans être irresponsable, personnalisée sans être intrusive et convaincante sans exagérer son degré de certitude.
Les entreprises qui remporteront ce marché seront probablement celles qui accorderont à la confiance autant d’importance qu’aux fonctionnalités.
La glycémie pourrait devenir le cas d’école de l’IA appliquée à la santé
Les assistants de santé dopés à l’IA n’en sont encore qu’à leurs débuts, et le marché reste largement porté par des promesses ambitieuses. Les données de glycémie pourraient contraindre cette catégorie à gagner en maturité.
Contrairement aux scores généraux de bien-être, les mesures de glycémie sont précises, continues et liées à de véritables décisions de santé. Elles sont donc précieuses pour les systèmes d’IA, mais aussi plus difficiles à traiter de manière responsable.
Pour Apple et Samsung, l’opportunité est claire : concevoir la couche IA qui aide les gens à comprendre ce que fait leur organisme tout au long de la journée. Pour les utilisateurs, la question est de savoir si ces informations sont exactes, privées et claires quant à leurs limites.
La montre connectée ne deviendra peut-être pas un lecteur de glycémie de sitôt. Mais la course pour transformer les données de glycémie en conseils de santé par IA est déjà lancée, et les entreprises qui la remporteront pourraient être celles qui n’auront jamais eu besoin de mesurer elles-mêmes la glycémie.
Si cet avenir vous semble familier, Google’s screenless Fitbit Air renvoie à la même idée : la véritable valeur des technologies portables réside peut-être moins dans la collecte d’un plus grand nombre de données de santé que dans l’aide apportée aux utilisateurs pour les comprendre.