L’actualité numérique des industries de santé

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    Pascal Gené (IBM) démonte les fantasmes autour de l'intelligence artificielle

    PARIS (TICpharma) - Les outils d'intelligence artificielle (IA) ne sont que des "systèmes probabilistes" qui "ne détiennent aucune vérité absolue", a souligné le 15 novembre Pascal Gené, directeur des ventes d'IBM Watson Health en France, pointant "l'effet de mode" et les dérives commerciales qui entourent actuellement l'utilisation de l'IA en santé.

    Pascal Gené était invité à témoigner lors d'un café organisé à Paris par le cabinet de conseil Nile sur le thème "Intelligence artificielle: y a-t-il encore une place pour le cerveau humain?".

    Il a souhaité "démonter" le terme d'intelligence artificielle, rappelant que l'IA "ne fait que réaliser des tâches précises" et "n'a pas l'intelligence générale qui permet de faire face à une situation non préparée".

    Il a également rejeté l'emploi de l'adjectif "artificiel", selon lui "porteur de connotations négatives". "On n'a jamais appelé une voiture un cheval artificiel, ou une tronçonneuse une hache artificielle", a-t-il souligné.

    Chez IBM, où l'IA Watson est proposée dans plusieurs secteurs d'activité, dont la santé, on préfère parler d'"informatique cognitive", a-t-il poursuivi, car il s'agit d'utiliser l'informatique pour "reproduire le fonctionnement du cerveau humain de manière fiable, en comprenant des choses écrites ou dites, ou en simulant des raisonnements".

    Ces procédés font appels à des techniques d'IA comme les algorithmes de machine-learning (apprentissage-machine, voir encadré ci-dessous), combinés à des outils traditionnels de l'informatique analytique et décisionnelle, afin de procéder à un calcul probabiliste, établissant par exemple un classement des thérapies les plus efficaces contre le cancer, en fonction des informations renseignées dans le dossier d'un patient.

    "L'IA peut se tromper" et le "sens clinique" du médecin devra toujours "rester au-dessus de tous ces systèmes" afin d'en "assumer la synthèse" et de veiller au respect de l'éthique, a estimé Pascal Gené.

    Les questions qui entourent le recours à l'IA ne doivent donc pas se limiter à "dresser l'homme contre la machine" mais à réfléchir à "comment combiner les deux le plus efficacement".

    Les principaux apports de l'IA par rapport au cerveau humain résident aujourd'hui dans la rapidité de calcul informatique pour traiter des volumes massifs de données, a pointé le directeur des ventes d'IBM Watson Health.

    "Trier le bon grain de l'ivraie"

    L'IA fait sans conteste partie des technologies informatiques qui suscitent le plus d'intérêt dans le domaine de la santé, entraînant une communication à l'excès des éditeurs et prestataires autour de "solutions révolutionnaires" et "disruptives".

    Attention toutefois aux "futurologues qui ont établi un business autour de l'intelligence artificielle", a prévenu Pascal Gené, citant le cas de l'entrepreneur Elon Musk, jouant avec les peurs sur la suprématie de l'IA sur l'homme pour vendre un concept de puces à implanter dans le cerveau.

    Il faut "trier le bon grain de l'ivraie", a estimé le directeur des ventes d'IBM Watson Health, évoquant les "start-up qui font de l'IA sur le papier". "Quand vous creusez, vous vous rendez compte que ce n'est pas forcément de l'IA", a-t-il épinglé.

    Face à un tel engouement, Pascal Gené a incité à "réfléchir à ce que l'on cherche à faire" avant de foncer tête baissée sur l'achat d'un outil. Pour certains problèmes où l'on dispose de suffisamment de données déjà structurées, le recours à l'informatique traditionnelle peut être suffisant, a-t-il noté, expliquant que l'on n'a "pas besoin d'un marteau pour pouvoir écraser une mouche".

    Applications concrètes de Watson Health

    En France, les outils Watson Health d'IBM sont pour l'instant essentiellement utilisés par l'industrie pharmaceutique dans la recherche de nouveaux médicaments.

    Ils permettent de "prendre en compte les données issues de toute la littérature scientifique disponible" afin, par exemple, de les lier à des données médico-économiques pour obtenir des éléments de preuve utilisés par les départements R&D et marketing.

    Côté établissements de santé, les modules de Watson Health en cancérologie ne sont pour l'instant déployés qu'aux Etats-Unis et dans certains pays asiatiques. Ils permettent de proposer des essais cliniques au patient (Watson for Clinical Trial Matching), d'aider à la décision dans le choix d'un traitement (Watson for Oncology) et d'analyser les génomes des individus dans le cadre de la médecine de précision (Watson for Genomics).

    L'ensemble des outils Watson Health sont accessibles en mode SaaS (Software as a Service) sur le web, et peuvent être combinés avec des interfaces de programmation applicative (API) afin d'être utilisées dans d'autres logiciels et applications.

    Pascal Gené a reconnu que l'Europe était le "dernier continent" à déployer ces outils, faisant référence, sans plus de précisions, à des "expérimentations en cours" dans "certains pays européens".

    Des doutes ont été exprimés récemment outre-Atlantique sur les réels apports de Watson dans le choix de stratégies thérapeutiques de traitement du cancer, rappelle-t-on. Certains professionnels de santé interrogés dans le cadre d'une enquête du site américain Stat ont évoqué le manque de fiabilité de l'IA, les biais induits par un tropisme américain du programme, et le temps perdu à rendre les données médicales compréhensibles par l'outil.

    Des données à la "méta-intelligence"

    Le directeur des ventes d'IBM Watson Health France a souligné deux "points clés" dans le développement de l'intelligence artificielle: le partage d'un volume croissant de données et le "besoin d'une méta-intelligence".

    "Plus on partage de données, plus on crée d'intelligence, plus on tire de la valeur du recours à l'IA", a-t-il expliqué, s'engageant dans un plaidoyer pour un DMP [dossier médical partagé] national.

    La "méta-intelligence" désigne quant à elle "la capacité à analyser les systèmes d'intelligence artificielle", a précisé Pascal Gené, "tout comme il y a besoin de métadonnées pour analyser les données glanées sur différentes sources".

    Il a souligné la nécessaire formation des professionnels à cet examen des systèmes d'IA. "A terme, la valeur ne sera plus tant dans les algorithmes que dans les données et dans l'expertise", a-t-il relevé. La France a ici sa carte à jouer grâce à l'excellence de ses filières en médecine et en mathématiques. "La question est de savoir comment empêcher la fuite des compétences", a jugé Pascal Gené.

    Contexte politique favorable

    Le développement de l'IA fait actuellement l'objet d'une mission confiée par Matignon au député LREM de l'Essonne et mathématicien Cédric Villani, rappelle-t-on (voir dépêche du 23 octobre 2017).

    Le rapport d'étape de la mission sera présenté le 7 décembre à l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques (Opecst).

    Interrogé sur la capacité des pouvoirs publics à accompagner l'essor de l'IA, Pascal Gené a constaté que la prise en main politique du sujet restait encore trop souvent "le résultat de démarches individuelles", avec quelques élus en pointe comme Laure de la Raudière (LR, Eure-et-Loire) et Cédric Villani.

    Il a toutefois salué la méthode employée par l'exécutif pour définir une stratégie nationale en matière, et relevé la "sensibilité" du chef de l'Etat, Emmanuel Macron, à l'importance de ces technologies.

    Un premier forum parlementaire de l'intelligence artificielle a été organisé le 14 novembre à la Maison de la Chimie à Paris, et a attiré plus de 600 participants, dont une trentaine d'élus. Présent à l'évènement, le ministre de l'économie et des finances, Bruno Lemaire, a estimé qu'il fallait pouvoir "mettre des limites à l'intelligence artificielle quand il y aura des choix éthiques à faire".

    Partageant ce constat, Pascal Gené a souligné la nécessité d'un cadre législatif qui ne soit "pas trop restrictif" afin de ne pas empêcher les expérimentations, et estimé que le "bon sens" et le "sens éthique" devaient participer à fixer des limites à l'IA. "Si on le fait de cette façon, on a une capacité à réhumaniser la société, plutôt qu'à la déshumaniser", a-t-il estimé.

    Exemples d'algorithmes d'apprentissage-machine en santé:
    La méthode de forêt d'arbres décisionnels: à partir de caractéristiques fournies par l'homme, l'algorithme de machine learning monte une série d'arbres décisionnels, les teste, et choisi l'arbre le plus performant, sélectionnant les données les plus pertinents à prendre en compte.
    La machine à vecteur de support (Support Vector Machine, SVM en anglais). Algorithme classificateur qui, à partir de caractéristiques fournies par l'homme, classifie des informations (données patients, examens d'imagerie, de biologie, etc.) en différents sous-groupes
    Les réseaux de neurones artificiels ou convolutifs (deep learning): réseaux de neurones informatiques imitant l'architecture des neurones humains (plusieurs informations pondérées en entrée, une valeur de sortie)
    L'analyse en clusters: méthode d'apprentissage non supervisée consistant à créer, à partir d'une série de caractéristiques de patient, des sous-groupes répondant à des profils similaires
    Raphael Moreaux
    raphael.moreaux@apmnews.com

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