L’analyse des données issues du séquençage de l’ARN à l’échelle des cellules individuelles (scRNA-seq) joue un rôle fondamental dans la compréhension des processus biologiques complexes et du développement des maladies. Cependant, l’identification précise des différents types cellulaires au sein de ces ensembles de données massifs représente depuis longtemps un obstacle majeur. Pour relever ce défi, une nouvelle technologie automatisée a été développée, permettant d’accélérer et d’améliorer la classification des cellules dans des données scRNA-seq de haute complexité. Cette approche repose sur des algorithmes avancés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, capables de détecter des signatures génétiques spécifiques associées à des types cellulaires connus, tout en repérant de nouvelles populations cellulaires inédites. En réduisant fortement le besoin d’intervention humaine et en minimisant les biais subjectifs, cet outil améliore à la fois la rapidité et la fiabilité du processus d’annotation. Grâce à sa capacité à traiter des milliers de cellules en quelques minutes, il ouvre la voie à des études plus poussées sur des tissus humains, des modèles animaux ou des échantillons cliniques, notamment dans des domaines comme la recherche sur le cancer, les maladies neurodégénératives ou l’immunologie. Cette innovation marque une avancée significative dans le domaine de la biologie cellulaire, en rendant l’analyse des données scRNA-seq plus accessible, reproductible et puissante, tout en facilitant la découverte de nouvelles voies biologiques et de cibles thérapeutiques.