Les techniques de spectroscopie vibrationnelle, d’absorption infrarouge ou de diffusion Raman, permettent une caractérisation biochimique d’échantillons sans utiliser de marquage. Certaines informations d’ordre structural telles que la conformation secondaire des protéines peuvent aussi être extraites des spectres. Ces techniques peuvent être couplées à des systèmes d’imagerie microscopique de façon à fournir une cartographie chimique. Dans le cas de tissus biologiques complexes, il est crucial d’utiliser des méthodes de traitement appropriées aux signaux multivariés pour interpréter les images spectrales et fournir des informations biologiques pertinentes. Le traitement inclue généralement les trois étapes suivantes : une mise en forme des données brutes avec normalisation et correction d’éventuelles interférences spectrales comme celles provenant de la paraffine (ce qui évite un déparaffinage chimique), une comparaison statistique des milliers de spectres collectés sur un tissu afin de les regrouper en clusters (clustering Kmeans par exemple) et de les associer à des structures tissulaires distinctes, et la construction de modèles de classification supervisés de façon à pouvoir déterminer de façon automatisée l’état physiopathologique des échantillons en distinguant différentes situations d’intérêt. Notre communication vise à présenter la démarche méthodologique suivie par des exemples concrets (cancers du côlon et du poumon) et à montrer en quoi les informations accessibles sont complémentaires de la caractérisation histologique standard. Les voies d’optimisation, en particulier au niveau de l’automatisation de l’approche et de la sélection objective de variables spectroscopiques, en cours de développement seront également présentées.