Cet article présente une nouvelle méthode pour estimer l'âge d'une personne à partir d'images rétiniennes en utilisant des modèles d'apprentissage profond. Les images de la rétine fournissent des informations précieuses sur la biologie et la physiologie, car elles sont liées à plusieurs maladies liées à l'âge comme la rétinopathie diabétique, les maladies cardiovasculaires et la maladie d'Alzheimer. Les chercheurs ont entraîné un modèle pour prédire l'âge chronologique (l'âge réel de la personne) à partir de centaines de milliers d'images rétiniennes provenant d'un programme de prévention de la cécité et ont évalué sa performance sur 50 000 images de rétine et un ensemble de données distinct de la UKBiobank contenant environ 120 000 images. Le modèle, appelé eyeAge, a montré une forte corrélation avec l'âge chronologique réel des individus. Cette méthode non invasive permet donc d'estimer de manière fiable l'âge chronologique d'un individu en utilisant uniquement des images de sa rétine. De plus, lorsque l'âge prédit diffère de l'âge réel, cela pourrait signaler une apparition accélérée de maladies liées à l'âge et faciliter la prévention de ces maladies.