L’intelligence artificielle (IA) s’est très largement développée ces dernières années dans notre vie quotidienne et professionnelle notamment comme outil d’aide au diagnostic radiologique aux urgences. L’objectif de cette étude était d’évaluer les performances diagnostiques d’un logiciel de lecture radiographique associé à un outil d’aide diagnostique basé sur l’IA (Deep Unity Gleamer Boneview) dans la détection des fractures et luxations de métacarpiens et de phalanges. Cette étude était diagnostique, rétrospective, monocentrique. La population était tout patient admis aux urgences pour un traumatisme de la main ayant eu une radiographie de la main. Chaque radiographie a été analysée de manière indépendante par deux chirurgiens de la main séniors pour confirmer ou non la présence de fracture/luxation détectée. Une re-lecture des données discordantes entre les deux chirurgiens avec les dossiers cliniques a permis de définir le gold standard (GD) comparativement à l’IA. Les performances diagnostiques de l’IA dans la détection des fractures comparativement au GD ont été exprimées en sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive (VPP), valeur prédictive négative (VPN) avec un intervalle de confiance (IC) à 95%. Au total, l’analyse a été de 1915 dossiers de radiographies de main (1892 patients soit 4738 radiographies analysées) de décembre 2022 à janvier 2024. L’âge moyen était de 40,6 ans [16–99]. Le GD a identifié 457 fractures/luxations et 1458 radiographies sans lésions. L’IA a détecté 608 fractures/luxations et 1307 radiographies sans lésion. La sensibilité de l’IA était 97,6% (IC 95%, 95,7–98,7). La spécificité était de 88,9% (87,2–90,4). La VPP était de 73,4% (69,8–76,9) et la VPN était de 99,2% (98,7–99,7). Après re-lecture des données de l’IA, il y avait 11 faux négatifs. L’IA possède des performances diagnostiques élevées avec une excellente sensibilité dans la détection de fracture/luxation de métacarpiens et de phalanges chez la population adulte comme cela est également montré dans les lésions du carpe et du radius distal dans la littérature. L’IA s’avère très utile aux urgences mais doit rester un outil d’aide au diagnostic et ne permet pas de se soustraire à l’examen clinique et l’expérience acquise.