« Je pensais que je ne pourrais jamais avoir d'enfant » : Comment l'IA peut aider les hommes à trouver du sperme caché

Une nouvelle technologie alimentée par l'intelligence artificielle permet de localiser des spermatozoïdes chez des hommes à qui l'on avait dit qu'ils n'en avaient pas, offrant ainsi une nouvelle chance aux couples qui essayaient depuis des années d'avoir des enfants.

Début novembre 2025, alors qu'elle rentrait du travail dans le New Jersey, aux États-Unis, Pénélope a reçu un appel. C'était son médecin, qui lui annonçait la nouvelle qu'elle attendait avec impatience. Après deux ans et demi d'efforts douloureux, Pénélope était enfin enceinte.

Après de nombreux examens, Pénélope et son mari Samuel avaient appris qu'il souffrait du syndrome de Klinefelter, une maladie génétique qui touche les hommes nés avec un chromosome X supplémentaire, souvent non diagnostiquée avant l'âge adulte.

La plupart des personnes atteintes du syndrome de Klinefelter produisent peu ou pas de spermatozoïdes quand ils éjaculent, une condition appelée azoospermie. Environ 10 % des hommes infertiles présentent une azoospermie.

Débordante de joie et d'incrédulité, Pénélope attendit que Samuel (leurs noms ont été modifiés pour préserver leur anonymat) rentre à la maison ce soir-là pour lui annoncer la nouvelle.

« Son visage n'était qu'une vague d'émotions, » raconte-t-elle. « Il a pleuré… simplement d'être enfin arrivé à ce stade, après tant d'efforts, de temps et de recherches. Et le fait que nous n'avions qu'un seul embryon, et que cela ait fonctionné, nous étions aux anges. »

Leur grossesse n'a été rendue possible que grâce à une nouvelle technique, appelée système Star (Sperm Track and Recovery), développée par l'Université Columbia pour retrouver des spermatozoïdes chez les hommes atteints d'azoospermie. Le système utilise l'intelligence artificielle pour aider à identifier et localiser les rares spermatozoïdes « cachés » que peuvent avoir les hommes atteints de cette condition.

« J'avais peur. Je pensais que je n'allais pas pouvoir avoir mon propre enfant, ce qui est une partie vraiment importante de ma vie, » confie Samuel, à qui l'on avait dit qu'il avait 20 % de chances d'avoir un enfant biologique. « Et ça, c'était une grosse claque. »

L'infertilité touche des millions de personnes dans le monde, environ une personne sur six en âge de procréer rencontrant des difficultés à concevoir au moins une fois dans sa vie. L'infertilité masculine est un facteur contributif dans jusqu'à 50 % des cas, et 1 % de tous les hommes sont azoospermiques.

Cela signifie que potentiellement des millions d'hommes dans le monde ont des concentrations de spermatozoïdes si faibles que leurs spermatozoïdes individuels sont si difficiles à trouver qu'ils sont considérés comme azoospermiques. Mais la puissance de l'intelligence artificielle pour retrouver ces spermatozoïdes « cachés » pourrait offrir de l'espoir à ceux qui souhaitent devenir parents.

À la fin de l'année dernière, après cinq ans de développement, le premier bébé né grâce au système Star a permis à un couple qui luttait contre l'infertilité depuis près de vingt ans d'avoir enfin un enfant. C'est un moment dont Zev Williams, directeur du Columbia University Fertility Center, et son équipe se souviennent bien.

« Tout le monde sautait de joie, » dit-il. « Il y a si peu de choses où la récompense de tous les efforts fournis est quelque chose d'aussi merveilleux et spécial que cela. Maintenant, il y a une petite fille et, si Dieu le veut, beaucoup, beaucoup d'autres. »

Depuis l'arrivée du premier bébé Star, la technologie est utilisée régulièrement au centre de fertilité, et la liste d'attente des personnes espérant concevoir s'est allongée pour atteindre des centaines de patients venus du monde entier. Sur les 175 derniers patients ayant utilisé la technologie, Williams indique qu'ils trouvent des spermatozoïdes dans un peu moins de 30 % des cas. Ce sont des individus à qui l'on avait autrement dit qu'ils n'avaient aucune chance d'avoir un enfant avec leur propre sperme.

Lors de tests supplémentaires, Star a pu trouver 40 fois plus de spermatozoïdes qu'une recherche manuelle effectuée par un technicien humain qualifié, selon Williams.

Habituellement, un échantillon de sperme contient des dizaines de millions de spermatozoïdes par millilitre. Une minuscule goutte de l'échantillon est examinée au microscope afin d'estimer la concentration de spermatozoïdes, tout en vérifiant leur mobilité et leur état de santé.

Mais dans les échantillons azoospermiques, il se peut qu'un seul spermatozoïde soit présent dans tout l'échantillon - et dans certains cas, aucun. Analyser l'échantillon goutte à goutte est impossible.

L'idée du système Star est venue à Williams en 2020 après avoir lu des articles sur l'utilisation de l'IA pour la découverte de nouvelles étoiles.

Les télescopes modernes produisent une quantité colossale de données sur le ciel nocturne, une tâche impossible à accomplir par les astronomes humains pour y détecter des objets encore jamais observés. Or, grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, ce travail peut être réalisé en quelques minutes.

« L'image du ciel me rappelait étrangement ce que nous recherchons, et ce que l'on observe chez les hommes diagnostiqués azoospermiques », explique Williams. Il a alors commencé à se demander s'il serait possible d'appliquer de telles technologies pour identifier et isoler les spermatozoïdes de la même manière.

Son équipe et lui utilisaient déjà une technologie d'imagerie haute performance permettant de scanner l'échantillon. Le défi consistait à analyser des centaines d'images par seconde en temps réel afin de détecter et d'extraire les spermatozoïdes présents.

Williams et ses collègues utilisent des puces microfluidiques – des supports en verre ou en polymère gravés de canaux aussi fins qu'un cheveu. L'échantillon de sperme y circule et est ensuite scanné par le système d'imagerie.

Un algorithme d'apprentissage automatique détecte en temps réel les spermatozoïdes présents dans les images, permettant ainsi de les isoler avec la plus grande délicatesse et d'éviter leur destruction.

« Pendant que l'échantillon circule, nous l'imageons à 300 images par seconde », explique Williams. « La plupart des éléments que nous observons sont des débris et des fragments. Il ne s'agit pas d'un liquide vide. L'objectif est de trouver ce spermatozoïde, extrêmement rare, au milieu de tous ces débris et fragments cellulaires. »

Williams précise que la méthode Star a atteint une sensibilité de 100 %, ce qui signifie qu'elle est capable de détecter un seul spermatozoïde dans un échantillon, s'il y en a un.

« Il s'agit simplement de trouver quelque chose que nous ne pouvions pas voir auparavant », ajoute-t-il.

Une fois identifié, le ou les spermatozoïdes sont extraits en quelques millisecondes par un système robotisé. « Le système robotisé sur la puce microfluidique sélectionne la minuscule fraction de fluide contenant les spermatozoïdes », conclut Williams. On se retrouve avec un tube rempli de liquide séminal, mais sans spermatozoïdes, et une minuscule gouttelette contenant des spermatozoïdes.

Dans le cas de Samuel, une difficulté supplémentaire, une première pour le système Star, s'est présentée : atteint du syndrome de Klinefelter, l'éjaculat ne contient pas de spermatozoïdes. Pour en trouver, les urologues doivent donc accéder au testicule. Samuel a suivi une hormonothérapie pendant neuf mois en préparation d'une ablation testiculaire réussie dans un autre centre de fertilité.

L'échantillon a ensuite été envoyé à l'équipe de William à Columbia pour analyse.

« Les tissus prélevés lors de l'opération ont été transportés à notre laboratoire d'andrologie, qui les a ensuite traités pour pouvoir être utilisés avec le système Star », explique Eric Forman, directeur médical et du laboratoire du centre de fertilité de l'université Columbia, qui a supervisé l'intervention.

Au même moment, Penelope subissait sa ponction ovocytaire. Un échantillon de sperme frais est généralement fourni le même jour, car il offre les meilleures chances de fécondation. Le temps était compté.

Le système Star a permis d'isoler huit spermatozoïdes dans l'échantillon de Samuel, qui ont ensuite été injectés dans les ovocytes de Penelope. L'un d'eux s'est transformé en blastocyste, un stade plus avancé du développement embryonnaire.

Leur bébé, probablement le premier garçon né grâce au système Star, est attendu pour la fin juillet. Un objectif qu'ils n'étaient jamais certains d'atteindre.

« Ça commence à devenir vraiment concret, surtout parce que je sens le bébé bouger. Nous avons passé l'échographie morphologique et tout est absolument merveilleux », confie Penelope.

La recherche de spermatozoïdes rares n'est pas le seul domaine où l'IA contribue à améliorer les résultats des traitements de fertilité.

Dans le cadre de la stimulation ovarienne, par exemple – une étape essentielle de la FIV qui aide les ovaires à produire plusieurs ovules – l'apprentissage automatique permet de calculer un dosage plus personnalisé de l'hormone gonadotrophine. Parallèlement, les outils d'apprentissage profond contribuent à une sélection plus précise et viable des gamètes et des embryons.

Cependant, pour évaluer les résultats à long terme, les experts s'accordent à dire que des essais cliniques à plus grande échelle sont nécessaires, ainsi qu'une clarification des modalités de traitement des données médicales sensibles, de la confidentialité et des litiges relatifs à la responsabilité et à la propriété intellectuelle.

Des inquiétudes subsistent également quant aux promesses excessives de résultats miraculeux que peuvent susciter les innovations en IA.

« Les couples qui suivent un long parcours de procréation médicalement assistée peuvent être désespérés de concevoir et vulnérables à la vente de traitements coûteux dont l'efficacité n'est pas prouvée », explique Siobhan Quenby, professeure d'obstétrique à l'Université de Warwick au Royaume-Uni.

« C'est formidable de voir comment l'innovation, l'ingénierie et l'intelligence artificielle ont été combinées pour développer une nouvelle solution à l'infertilité masculine sévère », ajoute-t-elle. « Une grossesse réussie est un premier pas important. Cependant, des recherches supplémentaires sur un plus grand nombre de patients sont nécessaires avant de pouvoir évaluer pleinement l'efficacité de ce nouveau traitement. »

Pour Samuel, la perspective que cette technique basée sur l'IA puisse l'aider, lui et sa femme, à fonder une famille à l'avenir est très alléchante.

« Bien sûr, nous sommes gourmands et nous espérons avoir un autre enfant un jour, mais nous allons devoir traverser cette épreuve à nouveau car nous n'avons rien d'autre en réserve que nos ovocytes », dit-il. Mais ils ont désormais de l'espoir, dit-il, là où il n'y en avait pas auparavant.