La santé et l’intelligence artificielle

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (5/6) – De nombreuses entreprises investissent dans des programmes d’intelligence artificielle pour aider les médecins, mais affrontent des obstacles complexes à dépasser.

Une intelligence artificielle peut reconnaître la race d’un chien, identifier une personne sur une photo ou deviner le nom d’un sport à partir d’une vidéo. Mais peut-elle aider à guérir un cancer? Plusieurs entreprises n’ont pas peur de faire cette promesse. IBM, qui développe depuis plusieurs années une intelligence artificielle baptisée «Watson», s’est associé avec plusieurs hôpitaux dans ce sens. Après avoir battu les meilleurs joueurs de Go, DeepMind, filiale de Google, cherche des signes de diabète dans les yeux de patients. Un logiciel de Philips peut détecter automatiquement des cas de tuberculose en analysant des radiographies. «Le médecin sera l’infirmière de 2030: subordonné à l’algorithme, comme l’infirmière l’est aujourd’hui au médecin», annonçait carrément le docteur Laurent Alexandre, président de l’entreprise DNAvision et fervent défenseur des nouvelles technologies dans la médecine.

Sans jouer au devin, on peut au moins constater l’intérêt des entreprises dans l’intelligence artificielle dédiée à la santé. Ce marché devrait atteindre 6,6 milliards de dollars d’ici à 2021, d’après le cabinet de conseil Accenture. Il était d’à peine 600 millions de dollars en 2014. Au-delà des grandes entreprises, les start-up se sont elles aussi emparées du sujet, en se concentrant sur différentes étapes de la vie d’un patient: le prédiagnostic, la détection de maladie, le traitement, l’assurance santé, la recherche de médicaments. CBInsights estime à une centaine le nombre d’entreprises dédiées à l’intelligence artificielle sans la santé. Elles étaient moins de vingt en 2012.

Une utilisation encore balbutiante

Les médecins utilisent déjà depuis des années des logiciels d’aide à la décision. Ces derniers accompagnent les professionnels de santé dans leur choix du traitement, une fois la maladie diagnostiquée. Il ne s’agit pas d’intelligence artificielle mais d’analyse de données: la machine prend en compte l’analyse du médecin, le passif du patient et les recommandations de différents spécialistes et organismes. Les progrès des nouvelles technologies permettent désormais de construire des logiciels plus élaborés. Ils ne contentent pas de comparer une photo ou une radiographie à des diagnostics précédents, mais apprennent des cas qu’on leur soumet. Ils peuvent lier des données en apparence anodines au début d’une maladie, permettant une détection plus précoce.

C’est en tout cas ce que nous promet la théorie. En pratique, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé est encore balbutiante. IBM et DeepMind ont signé des partenariats avec plusieurs hôpitaux et centres de santé. En France, l’exploitation de tels logiciels dépend de leur reconnaissance comme dispositifs médicaux, étape indispensable afin de prendre part à des actes remboursés par la Sécurité sociale. Le monde médical ne dispose pas encore d’assez de recul pour mesurer les effets réels de l’intelligence artificielle sur la détection ou le traitement de maladies. Un hôpital texan, l’un des premiers partenaires de Watson, a abandonné le programme au début de l’année. En cause, la gestion désastreuse du projet, qui a coûté 62 millions de dollars à l’établissement. D’après un audit publié en septembre, Watson n’a pas pu être entraîné sur des données suffisamment récentes et adaptées pour remplir son but.

Cette affaire démontre toute la complexité de la mise en place d’intelligences artificielles dans le milieu hospitalier: il ne s’agit pas que de mettre au point des algorithmes, mais de les entraîner sur des données standardisées et d’accompagner les établissements dans leur exploitation. L’anonymat des informations moulinées par ces logiciels, souvent développés par des entreprises privées, est un autre sujet sensible. Au Royaume-Uni, le partenariat de DeepMind avec la NHS (le système de santé publique britannique) a été fortement critiqué par l’autorité de protection des données personnelles. Il est moins anodin de donner son historique médical à une intelligence artificielle qu’une photo de son chien.

Lucie Ronfaut, Le Figaro, 27/07/2017

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A propos georgesvignaux

Directeur de recherche honoraire au Centre national de la recherche scientifique, Paris. Docteur d'Etat en linguistique et sciences cognitives (Paris7) Directeur de programmes en langage et cognition et nouvelles technologies de communication Chevalier dans l'Ordre national du Mérite

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