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Les infections respiratoires comptent parmi les principales causes de consultation en soins primaires et aux urgences et entraînent une importante consommation de ressources. Leur prise en charge repose largement sur l’imagerie thoracique, notamment la radiographie et, plus récemment, l’échographie pulmonaire. L’intelligence artificielle (IA) appliquée à ces modalités ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer la détection des anomalies, réduire la variabilité interobservateur et soutenir la décision clinique. Cet article synthétise les données récentes sur l’apport de l’IA en imagerie thoracique pour le diagnostic des infections respiratoires, notamment la pneumonie et la tuberculose, tout en soulignant les limites actuelles et les enjeux de validation et d’implémentation.