Contexte : la maltraitance infantile est un problème majeur de santé publique en France dont il est primordial d’en faciliter la détection. Des travaux réalisés sur la détection assistée par intelligence artificielle (IA) des fractures périphériques chez les adultes et les enfants de plus de deux ans, ont présenté des résultats très encourageants. Il pourrait être utile de disposer d'un outil d'aide d'IA, pour accompagner le radiologue dans le dépistage des fractures non accidentelles chez les nourrissons. Matériels et méthode : dans cette étude rétrospective, ont été inclus des enfants âgés de moins de 2 ans, admis dans le service de radio pédiatrie du CHU de Montpellier, d’octobre 2020 à octobre 2022, pour la réalisation de bilans radiographiques complets standardisés (recommandation SFIPP) à la recherche de lésions osseuses d’origine non accidentelle. Un logiciel d’IA a traité toutes les radiographies à posteriori afin d’analyser sa capacité de détection des lésions de maltraitance. Le gold standard est le diagnostic final d’une double lecture de l’examen par deux radio-pédiatres dont un bénéficiant d’une expertise en maltraitance. La sensibilité (Se) et la spécificité (Sp) de l’IA dans la détection de fractures de maltraitance ont été analysées, notamment en fonction du type de lésions observées. Résultats : un total de 125 patients (âge moyen 7,9 +/- 6,6 mois) a été inclus pour l'analyse. Parmi eux 44 enfants (35 %) avaient au moins une fracture dans l’ensemble du bilan radiographique de dépistage. Les 82 fractures avérées décelées ont été réparties en 31 lésions diaphysaires et 51 lésions métaphysaires. Le logiciel d'IA a présenté des performances diagnostiques peu performantes dans la détection des fractures (Se à 29 % ; Sp à 99 %), avec une certaine variabilité en fonction du type de lésions osseuses observés : il affiche une sensibilité de 46 % pour le dépistage des fractures diaphysaires, et 18 % pour fractures métaphysaires. Conclusion : l’IA a montré des performances diagnostiques insuffisantes dans la détection des lésions diaphysaires chez les enfants de moins de deux ans. Concernant les fractures métaphysaires dites classiques, très spécifiques de maltraitance chez les nourrissons, la performance est quasi nulle. Ceci s’explique par le fait que l’outil d’IA n’a pas été entraîné dans cette intention. Les mauvaises performances concernant les lésions diaphysaires, non spécifiques de maltraitance, montrent qu’on ne peut pas extrapoler systématiquement et facilement les bonnes performances d’un logiciel d’IA obtenues chez des adultes et enfants plus âgés, à une population de nourrisson. Il serait nécessaire d'entraîner ce logiciel d’IA sur un jeu de données contenant spécifiquement ce type de lésions et de population pour en améliorer les performances diagnostiques.