Dans un contexte de crise sanitaire qui touche une grande partie de la population et impacte tous les secteurs d’activité, ces synergies entre intelligence artificielle et santé fascinent, interrogent et font débat. Alors, et si l’IA avait le pouvoir de prédire les épidémies ?

Et si l’IA avait le pouvoir de prédire les épidémies ? L’intelligence artificielle (IA) comme outil puissant de diagnostic, mais également comme outil à l’écoute des populations. Mettre sur écoute des réseaux d’épidémiologistes, de développement de maladies, n’est pas à proprement perçu comme éthique, cependant les algorithmes capables de traiter de grands nombres de données pourraient bien prédire l’arrivée et l’impact d’épidémies. C’est le cas de la société canadienne spécialisée en IA BlueDot, qui a devancé les Centres pour le contrôle, la prévention des maladies (CDC), l’Organisation mondiale de la santé (OMS), et prédit la propagation du Coronavirus. Outre les statistiques officielles, le programme informatique accumule des données provenant de sources variées (réseaux médicaux, données de santé publiques, données de déplacements…) aidant à la lecture d’une propagation du virus.

A la différence d’un épidémiologiste dont la tâche est de repérer où et quand les maladies se sont répandues et quelles sont les populations les plus sensibles, l’IA et ses modélisations annoncent les courbes de propagation. Outre la captation de données médicales, une start-up du nom d’HedgeChatter est, elle, capable de prédire du jour pour le lendemain le nombre de nouveaux cas, en analysant les données des réseaux sociaux également. Certains s’insurgent du manque d’éthique dans ces procédés, et également du fait qu’une IA ne connaît pas toutes les caractéristiques d’une maladie. Et pour cause, la première prédiction d’HedgeChatter prédisait 52 millions de décès et 2,5 Milliards de contaminés sur terre, heureusement sans tenir compte des progrès qui allaient être réalisés depuis.

Dans un autre registre mais toujours focalisé sur le malheureusement omniprésent COVID-19, la société d’IA filière de Google, DeepMind, s’est elle aussi penchée sur l’issue de ce virus. Des chercheurs ont mis en place une IA (AlphaFold) capable de générer des modélisation 3D de protéines, qui devraient faciliter la compréhension du virus, et donc aider à trouver un vaccin.

Des diagnostics précis

Et si l’IA avait le pouvoir de prédire les épidémies ? L’Intelligence artificielle aide donc à la prise de décision, précise certains diagnostics, prédit, ou encore assiste nos médecins. Pour épargner du perpétuel « l’IA va-t-elle remplacer l’homme ? » et plus précisément ici les médecins, il est mis en évidence que l’IA peut avoir un rôle déterminant à jouer dans la recherche médicale, et notamment sur des pathologies de plus en plus répandues (problèmes cardiovasculaires, cancers, maladie rares…).

Cependant, bien que puissante, il ne faut pas oublier qu’à l’origine, elle est façonnée par l’homme, qui plus est, dans ce cas par des médecins et chercheurs qui maitrisent leur domaine. Les budgets alloués pour faire avancer les recherches poussées par des IA seront déterminants pour la suite, tout comme les bonnes collaborations entre les acteurs privés et publics. Enfin la prochaine étape est aussi l’acceptation, la confiance. Quand il s’agit de santé, le commun des mortels prend encore moins à la légère le fait qu’une IA pourrait désigner le traitement adéquat, le soigner ou prédire l’arrivée d’une vague épidémique. Aussi, si les modèles et leurs décisions sont explicables et transparents, la méfiance se transformera-t-elle plus en espoir ? L’éthique et la transparence, notamment dans l’utilisation de nos données de santé, demeurent un sujet à débat, et toute question relative à la santé l’est davantage.

Des recherches d’IA financées par l’état

La recherche publique fait bien sûr de grands progrès, mais les acteurs privés ont  aussi un rôle non négligeable dans l’avancée des techniques de soins. Ils se doivent naturellement de travailler main dans la main avec les organismes publics. C’est le cas d’Owkin qui partage ses données de santé avec la Fédération Francophone de Cancérologie Digestive (FFCD), et travaille avec elle dans le but encore d’améliorer les détections et traitements. Ces collaborations ont fait voir le jour au « transfer learning » ou apprentissage par transfert, qui permet de transférer un modèle prédictif vers un autre, dans le but de créer une IA collective. Cédric Villani, dans son rapport sur l’IA, avait lancé par la même occasion le projet nommé « Health Data Hub ». Cette plateforme collaborative vise d’une part à mettre à disposition des données de santé anonymes, permettant à la recherche d’avancer, et d’autre part de déposer des projets, qui si sélectionnés, feront l’objet d’un financement par l’État. Emmanuel Bacry, directeur du pôle santé à Polytechnique, en parlera d’ailleurs le 14 septembre prochain lors du salon AI Paris. Les collaborations des start-ups avec des organismes de santé publique pourraient bien s’avérer fructueuses.

 

Rendez-vous :

La prochaine édition d’AI Paris, qui se déroulera les 14 et 15 septembre 2020 à la porte de Versailles,

Quid du soutien de l’État dans l’avancée des recherches mêlant IA et Santé ?

 

Mélissa Périé