Introduction : Le score PRECISE est un outil récemment développé visant à standardiser le suivi en IRM des patients en surveillance active pour un cancer de la prostate. L’objectif de notre étude était d’évaluer les performances d’une version expérimentale d’un logiciel d’intelligence artificielle (IA) basé sur le deep learning, dans la détection d’une éventuelle progression tumorale sur une série d’IRM, selon les critères PRECISE. Les performances du logiciel d’IA et d’un radiologue junior ont été comparées à celles d’un radiologue expert, considéré comme vérité terrain. Matériel et méthodes : Nous avons inclus 96 patients en surveillance active, chacun ayant bénéficié de deux IRM prostatiques. Les lésions ont été détectées, mesurées et classées selon les recommandations Pi-RADS 2.1 par un radiologue junior, un radiologue expert, et le logiciel d’IA. Le score PRECISE a été évalué de manière indépendante par chaque radiologue, tandis que l’algorithme d’intelligence artificielle a inféré le score sur la base de règles de calcul prédéfinies. Les performances du logiciel d’IA et du radiologue junior ont été comparées à celles du radiologue expert, en utilisant la précision équilibrée. L’analyse a été réalisée en considérant un seuil de score PRECISE à 3 (score ≤ 3 vs > 3). Résultats : Le score PRECISE généré par le logiciel d’IA présentait des performances légèrement inférieures à celles du radiologue junior, sans différence statistiquement significative. En utilisant un seuil PRECISE de 3, la précision équilibrée atteignait 0,67 pour le radiologue junior contre 0,62 pour PAROS (p = 0,44). Conclusion : Le logiciel d’IA a estimé les scores PRECISE avec une précision légèrement inférieure à celle d’un radiologue junior. Toutefois, cette différence n’était pas statistiquement significative. Elle pourrait s’expliquer par le caractère subjectif du score PRECISE, l’absence de consensus sur la méthode optimale de mesure des lésions, ainsi que par la complexité de la base de données, incluant de nombreuses lésions difficiles à interpréter.