La dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) est une maladie chronique de la rétine qui touche principalement les personnes âgées de plus de 50 ans. C’est la première cause de cécité dans les pays développés. Ses stades avancés se caractérisent par l’apparition de vaisseaux sanguins anormaux appelés néovaisseaux, qui altèrent la microvascularisation rétino-choroïdienne. L’angiographie par tomographie en cohérence optique (OCTA) est une technique récente d’imagerie non-invasive qui fournit un volume d’images permettant la visualisation précise du réseau vasculaire rétinien. La rétine étant une structure anatomique complexe, sujette à un grand nombre de pathologies, l’exploitation de cette grande masse de données est difficile. Nos travaux portent sur le développement d’une méthode d’aide au diagnostic de la DMLA. Nous nous sommes intéressés en premier à la segmentation des néovaisseaux choroïdiens sur des images OCTA. Nos résultats ont montré une bonne concordance avec la délimitation des cliniciens. Dans la continuité de ces travaux, notre projet est de développer un système de classification fondé sur l’approche d’apprentissage profond pour le dépistage automatique de la DMLA au niveau de la choriocapillaire. Nous présentons dans cet article les choix méthodologiques effectués en relation avec les données dont nous disposons.