L’Intelligence Artificielle est née dans les années 1950. Son objectif est de permettre la production de tâches humaines par des machines, qui imitent l’activité du cerveau. Elle est applicable à toutes sortes d’activités humaines, et notamment aux systèmes de soins.

 

Deux approches différentes avec leurs avantages et inconvénients

 

L’Intelligence Artificielle s’appuie sur deux sortes d’approches :

• L’approche symbolique : Fondée sur la logique, elle utilise le raisonnement à partir de règles.
  Elle consiste en l’utilisation de « systèmes experts », qui fonctionnent de manière autonome ou en interaction, en imitant les mécanismes cognitifs d’un expert humain afin de produire un raisonnement logique, et se basent sur des modèles de données représentant un ensemble de concepts dans un domaine précis et les relations qu’ils ont entre eux pour faire leur analyse.
  Cette approche demande un travail de modélisation des connaissances dans le domaine (description et raisonnement).
  L’avantage de l’approche symbolique est qu’il est possible de suivre le cheminement du raisonnement. En revanche, les machines produisent une quantité infinie de micro-raisonnements qui sont impossibles à analyser tels quels, c’est pourquoi les chercheurs travaillent sur un système de classification des différentes étapes du raisonnement.
• L’approche numérique Fondée sur les données de l’expérience passée, elle utilise l’analyse par algorithmes numériques ou fouilles textuelles pour extraire des connaissances.
  Elle n’utilise aucun modèle préétabli.
  L’inconvénient de cette approche est qu’il n’existe aucun raisonnement traçable, car les décisions de l’algorithme ne peuvent pas être analysées. Cela pose un problème éthique quant à la responsabilité de la décision médicale basée sur cette approche.

L’enjeu du futur consiste à trouver un moyen de combiner ces approches, afin de pouvoir profiter à la fois du raisonnement de l’une et de sa traçabilité, et des performances de l’autre.

 

Deux courants de pensée face à l’Intelligence Artificielle

 

Les chercheurs en IA sont divisés en deux courants, avec des buts différents :

• Les partisans de l’IA « forte » : leur but est de créer un robot qui soit dotée d’intelligence et d’une capacité de raisonnement semblables à celles de l’être humain. Le risque cependant, avec ce genre de conceptions, serait de créer une machine supérieure à l’homme, avec sa propre conscience, que l’on ne pourrait plus contrôler.
• Les partisans de l’Intelligence Artificielle « faible » : leur but est de créer des machines qui permettent simplement d’aider les humains dans des tâches diverses. C’est le courant le plus exploité. La création des systèmes est de complexité variable mais ce sont des robots limités dans leurs capacités : c’est l’homme qui programme quelles tâches elles peuvent accomplir, à quelles tâches elles peuvent s’adapter, elles ne sont pas autonomes dans leur adaptation.

Les enjeux actuels de la recherche sur l’IA sont de mettre en place une meilleure structure et une meilleure protection des données, mais aussi d’obtenir de meilleures performances et une plus grande transparence des systèmes.

 

L’IA appliquée à la science médicale

 

L’Intelligence Artificielle intervient aujourd’hui dans différents domaines de la médecine :

• La médecine prédictive, en permettant d’anticiper une maladie et son évolution
• La médecine de précision, en aidant la préconisation de traitements personnalisés
• La médecine de précision, en aidant la préconisation de traitements personnalisés
• L’aide à la décision, en conseillant sur la pose d’un diagnostic
• La compagnie, avec la possibilité pour les personnes âgées ou dépendantes d’avoir un robot de compagnie
• La chirurgie assistée par ordinateur, en permettant des opérations de précision ou à distance
• La prévention, en prévoyant les épidémies et en agissant sur la vigilance pharmaceutique

 

La robotique, un sous-domaine de l’IA largement exploité en médecine

 

La robotique consiste à doter les robots d’aptitudes de raisonnement, de décision et d’action, et à augmenter sans cesse leurs capacités grâce à la recherche.

La robotique, en médecine, trouve de nombreuses opportunités qui font déjà et feront encore avancer considérablement la performance des soins :

• La chirurgie assistée par ordinateur, par exemple, est l’application la plus connue de la robotique médicale : elle permet au chirurgien d’être plus précis dans ses gestes ou encore de pratiquer des opérations à distance.
• La création de prothèses intelligentes représente un autre aspect de ce sous-domaine de l’IA : les prothèses intelligentes permettent de réparer le corps humain en imitant de mieux en mieux les éléments réels qu’elles remplacent.
• Les robots d’assistance aux personnes sont un autre aspect connu et plutôt controversé de la robotique : ils sont capables d’imiter l’humain et ses interactions, ce qui peut s’avérer extrêmement pratique dans le cas de personnes âgées, esseulées ou dépendantes, mais pose également un problème éthique, non seulement au niveau de la protection des données mais surtout dans le sens où il est facile pour l’humain de se perdre dans la frontière entre le réel et le virtuel.

 

L’Intelligence Artificielle appliquée à la science médicale, une opportunité de business qui séduit

 

On assiste à une émergence régulière en France de start-ups spécialisées dans le domaine de l’IA appliquée à la santé : pour de la recherche concernant certaines pathologies, de l’aide au diagnostic ou au bloc opératoire par exemple.

La recherche n’en étant qu’à ses débuts et offrant de vastes perspectives, le champ des possibilités n’a presque aucune limite… en dehors de la réglementation française, notamment au niveau de la protection des données, qui ne permet pas de tracer les données d’un seul et même patient à différents endroits et dans le temps, ce qui bloque quelque peu les avancées. C’est pourquoi ces mêmes start-ups françaises commencent de plus en plus à s’exporter aux États-Unis, où elles bénéficient d’un meilleur accès aux données médicales.

 

Les limites de l’Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé

 

Avec l’IA, les possibilités sont vastes et il faut donc pouvoir faire attention à structurer, tracer et protéger.

Une des limites actuelles réside dans le fait que, bien que les bases de données médicales soient énormes, les données n’ont pas été recueillies à la base dans cet objectif d’être analysées par des robots, et leur lecture est par conséquent parfois compliquée pour les logiciels et peut être source d’incompréhensions ou d’erreurs : c’est un point sur lequel il faut être vigilant.

Aussi, la législation concernant la protection des données ne cesse de se renforcer en France, il faut pouvoir y rester toujours conforme.

Enfin, une des limites de l’IA appliquée à la médecine consiste justement à fixer des limites : il faut pouvoir assister le médecin dans ses tâches pour lui offrir plus de rapidité, plus de précision, plus de choix, mais il faut qu’il puisse rester autonome face à la machine et à ses décisions. La machine ne peut pas remplacer le médecin, l’intervention humaine est éthiquement indispensable et le fonctionnement des systèmes doit être transparent, explicable et traçable.

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