Les montres connectées détectent de mieux en mieux les tendances en matière de santé. La glycémie pourrait être l’un des prochains grands défis.
Pour l’instant, une réserve s’impose : les montres connectées ne peuvent pas mesurer seules la glycémie de manière non invasive et autorisée par la FDA. La FDA a mis en garde les consommateurs contre les montres connectées ou bagues connectées qui prétendent mesurer la glycémie sans percer la peau, car des relevés inexacts pourraient entraîner des décisions thérapeutiques dangereuses.
Cet avertissement ne concerne pas les applications de montre connectée reliées à des systèmes de mesure continue du glucose homologués, ou CGM, qui mesurent directement le glucose. Selon la FDA, ces applications sont différentes des appareils portables qui prétendent estimer seuls la glycémie.
C’est cette distinction qui rend l’histoire intéressante. La montre connectée ne remplacera probablement pas un dispositif de mesure du glucose de sitôt, mais l’IA pourrait aider les appareils portables à devenir de meilleurs compagnons pour les CGM homologués, les journaux alimentaires, les données de sommeil, les historiques d’entraînement et les tendances de la fréquence cardiaque.
- Les montres connectées pourraient mieux expliquer les tendances de la glycémie
- L’IA pourrait aider à prédire plus tôt les hausses et les baisses
- Les appareils portables pourraient personnaliser les conseils de santé
- Les montres connectées ont toujours besoin de garde-fous médicaux
- À court terme, le suivi sera plus intelligent, pas les capteurs magiques
Les montres connectées pourraient mieux expliquer les tendances de la glycémie
Certains utilisateurs de CGM peuvent déjà consulter leurs relevés de glucose sur des appareils portables compatibles. Dexcom, par exemple, a proposé une connexion directe à l’Apple Watch avec son système CGM G7 en 2024, permettant aux utilisateurs de consulter les relevés du capteur homologué sans dépendre d’un iPhone comme intermédiaire.
Cela fait de l’Apple Watch un pont important entre les capteurs médicaux homologués et le suivi quotidien de la santé. Apple présente déjà la montre comme un appareil dédié à la santé cardiaque, à l’activité, au sommeil et aux fonctions de sécurité, tandis que les fabricants de CGM fournissent les données de glucose. L’IA pourrait à terme aider à relier ces flux pour produire des explications plus utiles, par exemple en indiquant si le sommeil, l’exercice ou l’heure des repas semblent liés aux tendances de la glycémie d’un utilisateur.
L’idée essentielle pour les consommateurs est simple : l’Apple Watch peut aider à faire apparaître les données de glucose issues de CGM compatibles, mais elle ne constitue pas à elle seule un dispositif de mesure non invasive de la glycémie autorisé par la FDA.
La prochaine étape ne consiste pas seulement à afficher le chiffre. Il s’agit d’expliquer ce qu’il signifie.
Les systèmes d’IA pourraient aider à relier les hausses et les baisses de glucose au sommeil, à l’exercice, au stress, à l’heure des repas et aux tendances passées. Au lieu d’indiquer simplement que laglycémie a augmenté après le déjeuner, un assistant de santé du futur pourrait signaler que la hausse était supérieure à la normale après une mauvaise nuit ou un entraînement tardif.
Ce type de détection des tendances fait déjà partie de la proposition de valeur plus large des CGM. Dexcom indique que son logiciel Clarity aide les utilisateurs et les professionnels de santé à examiner les tendances, les profils et les statistiques de glucose au fil du temps. Les systèmes FreeStyle Libre d’Abbott mettent eux aussi l’accent sur les tendances du glucose et les données en temps réel via des applications connectées.
L’IA pourrait aider à prédire plus tôt les hausses et les baisses
Les chercheurs testent déjà des modèles d’IA qui utilisent les données de CGM pour prévoir les variations prochaines de la glycémie. Une prépublication arXiv de 2024 a proposé un modèle de capteur de grande ampleur entraîné sur 1,6 million de relevés de glucose provenant de patients diabétiques afin d’améliorer les prédictions à court terme de la glycémie.
Cela ne signifie pas que cette technologie est prête à orienter des décisions thérapeutiques depuis une montre connectée. Mais cela montre vers quoi le secteur pourrait se diriger.
D’autres travaux évoluent dans la même direction. Un article de 2024 sur la prévision de la glycémie a décrit un système propulsé par l’IA qui combine les données de glucose avec des signaux comportementaux et physiologiques, notamment l’alimentation, les médicaments, l’activité physique, le sommeil et le stress. Une nouvelle prépublication de 2026 a proposé un modèle fondamental de CGM entraîné sur plus de 109 000 heures d’enregistrements de glucose.
Pour les utilisateurs de montres connectées, la promesse à long terme réside dans des alertes plus utiles. Au lieu d’avertir uniquement lorsque la glycémie est déjà trop élevée ou trop basse, un système propulsé par l’IA pourrait à terme détecter qu’un utilisateur se dirige vers un problème et lui suggérer d’agir plus tôt.
Cette distinction compte. Une prédiction laisse aux utilisateurs le temps de réagir. Une alerte tardive peut seulement confirmer ce qui est déjà en train de se produire.
Les appareils portables pourraient personnaliser les conseils de santé
L’IA pourrait également contribuer à transformer le suivi du glucose en recommandations de mode de vie plus personnalisées.
Une montre connectée collecte déjà des données sur l’activité, la fréquence cardiaque et le sommeil. Un CGM enregistre la façon dont l’organisme réagit aux repas et aux habitudes quotidiennes. Combinés, ces signaux pourraient aider l’IA à repérer des tendances que les conseils génériques de bien-être ne détectent pas.
Par exemple, un même aliment peut avoir des effets différents sur deux personnes. Un entraînement qui stabilise la glycémie d’une personne peut ne pas produire le même effet chez une autre. Des recherches sur les capteurs portables et la détection du prédiabète ont étudié comment les données de CGM et les données de mouvement d’une montre connectée pourraient être utilisées ensemble pour classer le risque métabolique, même si l’étude constituait une preuve de concept menée auprès d’un petit groupe de participants.
Le suivi du glucose destiné aux consommateurs s’étend également au-delà de la prise en charge traditionnelle du diabète. La FDA a autorisé Dexcom Stelo comme biocapteur de glucose en vente libre destiné aux adultes qui n’utilisent pas d’insuline, et Abbott a lancé Lingo comme biocapteur grand public destiné aux personnes intéressées par les informations métaboliques.
Cela pourrait donner au coaching santé des montres connectées une dimension moins proche du simple compteur de pas et davantage de celle d’un assistant métabolique quotidien.
Les montres connectées ont toujours besoin de garde-fous médicaux
Le risque est que les technologies de santé grand public évoluent souvent plus vite que leur validation médicale.
Les données de glycémie ne sont pas comparables à un score de sommeil ou à un anneau d’activité. Les personnes diabétiques peuvent utiliser les relevés de glucose pour prendre des décisions concernant leur alimentation, leur insuline, leurs médicaments ou des soins urgents. La FDA avertit précisément que des mesures de glucose inexactes peuvent amener des personnes à prendre une dose incorrecte d’insuline ou d’un autre médicament hypoglycémiant, ce qui peut rapidement devenir dangereux.
Cela signifie que les explications et les prédictions de l’IA doivent être exactes, clairement signalées et validées sur le plan clinique avant de jouer un rôle central dans les décisions thérapeutiques. Même les CGM homologués ont leurs limites. La base de données de la FDA consacrée aux rappels et aux communications de sécurité montre pourquoi les dispositifs de mesure du glucose doivent faire l’objet d’une surveillance continue après leur mise sur le marché.
L’avertissement de la FDA concernant les montres connectées rappelle que la commodité ne peut pas remplacer des capteurs de glucose homologués. Les montres peuvent aider à afficher, organiser et interpréter les données de glucose, mais elles ne doivent pas être considérées comme des dispositifs autonomes de mesure de la glycémie, sauf si les autorités réglementaires les autorisent à cette fin.
À court terme, le suivi sera plus intelligent, pas les capteurs magiques
Le scénario le plus réaliste dans un avenir proche n’est pas celui d’une montre connectée qui lit la glycémie à travers le poignet. C’est celui d’une montre connectée qui fonctionne avec des capteurs de glucose homologués et utilise l’IA pour rendre les données plus faciles à comprendre.
Ce serait déjà une amélioration majeure.
Pour les utilisateurs, la valeur pourrait venir de meilleures prédictions, d’explications plus claires et d’un accompagnement plus personnalisé. Pour les entreprises technologiques, le suivi du glucose pourrait devenir un élément d’une course plus large visant à créer des assistants de santé dotés d’IA, capables de relier les informations sur le sommeil, la forme physique, la nutrition et la gestion des maladies chroniques.
La montre connectée ne remplacera probablement pas le dispositif de mesure du glucose de sitôt. Mais grâce à l’IA, elle pourrait devenir un bien meilleur interprète de ce que les données de glucose cherchent à dire.
Vous voulez savoir quelles montres connectées peuvent réellement afficher des données de glucose aujourd’hui ? Consulteznotre guide des meilleures montres connectées pour suivre la glycémie, qui présente notamment l’Apple Watch, la Samsung Galaxy Watch, Garmin et l’Oura Ring, ainsi que ce que chacune peut (ou ne peut pas) faire.