L’intelligence artificielle, c’est quoi?

L’intelligence artificielle n’existe pas aujourd’hui. Mais peut-être demain! Elle désigne en tout cas un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de fabriquer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Les activités mentales qu’on cherche à mimer sont de l’ordre de la compréhension, de la perception et de la décision. En plein essor, l’intelligence artificielle, même si elle soulève des questions fondamentales, a produit et continue de produire des réalisations spectaculaires notamment dans les domaines de la reconnaissance des formes ou de la voix, de l’aide à la décision ou de la robotique.

Quels en sont les usages en Santé ?

L’arrivée de programmes, comme ‘Watson’ d’IBM, est liée au développement accéléré des nouvelles technologies, à l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs, mais aussi à la production toujours plus grande d’informations et de mesures ainsi qu’à leur informatisation.

Grâce à une méthodologie et des algorithmes qui lui sont propres et qu’il recrée sans cesse, il est capable d’apprendre et de résoudre des problèmes avec beaucoup de bon sens. La « vraie » Intelligence Artificielle réside dans la capacité d’auto-apprentissage de la machine et sa capacité à dépasser des règles. La « machine » saura-t-elle imaginer, avoir de l’intuition, extrapoler, interpréter, « s’arranger avec les règles »…?

Les premiers systèmes comme ‘Watson’ concernent d’abord le domaine de la Santé. Les premières applications ont été développées en Cancérologie. Mais, il y a en plusieurs usages que l’on peut anticiper pour l’IA.

1. Une médecine plus dynamique

Aujourd’hui, la mise sur le marché d’un médicament, l’acceptation à large échelle d’une technique ou d’un traitement sont le fruit d’un long processus. Des études cliniques randomisées doivent être réalisées et des résultats significatifs obtenus. C’est ce qu’on appelle l’Evidence-Based Medicine, la médecine basée sur les preuves. Grâce à des outils d’Intelligence Artificielle, nous pourrons, en théorie, prévoir les conséquences d’un médicament pour les patients et potentiellement anticiper les effets bénéfiques, ou a contrario, les effets secondaires graves ou inattendus.

2. Un outil d’aide à la décision

Concrètement, en médecine, l’Intelligence Artificielle peut analyser toutes les données d’un patient: ses symptômes, les consultations médicales, ses antécédents familiaux, ses résultats d’examen, ses données comportementales, etc. Et appliquer le savoir scientifique à un individu particulier. Il peut ainsi engager avec le professionnel une discussion collaborative dans le but de déterminer le diagnostic le plus vraisemblable et les options de traitement. C’est l’avènement d’une nouvelle ère, «le Data Driven Medicine».

3. Une médecine plus humaine

Si l’ordinateur avance des diagnostics et propose des traitements, quel rôle reste-t-il à jouer pour le médecin? Le médecin connaît la médecine, le patient et sa maladie. Et le ‘Colloque Singulier’ – cette relation Médecine / Patient – ne va pas changer. Le médecin sera là pour aider son patient à comprendre ce que peut apporter un tel outil dans les prises de décision sur sa santé et sur les soins.

L’ordinateur ne prendra pas non plus de décision à la place du patient, mais proposera des pistes qui seront discutées avec le médecin. Le rôle du médecin comme conseiller et coordinateur des soins sera d’autant plus renforcé, et ses compétences humaines d’autant plus valorisées: écoute, confiance, conseil, empathie, prise en compte du contexte de vie global du patient, de ses valeurs, de sa vision de la vie.

4. Vers une plus grande autonomie du patient

Les nouvelles technologies vont permettre aux patients de devenir plus autonomes dans la prise en charge de leur santé. Il existe aujourd’hui de nombreuses applications qui permettent aux patients de vérifier des interactions médicamenteuses, de suivre les guides de bonnes pratiques pour la prise en charge de certaines maladies, d’évaluer leurs paramètres personnels, d’accéder à des algorithmes diagnostiques. Sans compter les «serious games», ces «jeux sérieux» qui, de façon ludique en reprenant les codes des jeux vidéo, permettent aux patients de s’informer sur leur maladie et de participer plus efficacement à leur prise en charge.

Quels modèles économiques ?

A ce jour, ces modèles sont encore expérimentaux et bien que commercialisés, très peu parviennent à atteindre le seuil de rentabilité. Les investissements consentis sont significatifs, et bien souvent dispensés par des grands acteurs non-issus du secteur Santé (IBM et les GAFA notamment). Toutefois, les modèles économiques peinent à établir des standards et à imposer à ce jour une logique qui permettent aux différents acteurs de santé d’en sortir « gagnants ».

Quels sont les risques?

Comme souvent, les technologies devancent les questions sociétales. Il faut néanmoins s’interroger non seulement sur la fiabilité de Watson et consorts – Apple, Google et Microsoft sont naturellement sur les rangs – mais aussi sur les questions éthiques que leur utilisation suppose (secret médical, transmission des données, délimitation de la sphère privée) et la nécessité de garde-fous, car la révolution est en marche et elle ne pourra être arrêtée. Il est certain que ces pratiques doivent être encadrées, comme nous l’ont rappelé récemment des grands leaders d’opinion, comme Bill Gates ou Stephen Hawkins, qui redoutent un développement trop rapide de ces technologies.

Gilles Lasserre – lasserregilles@gmail.com

Sources, références: « Intelligence artificielle: la médecine en mutation » Planète Santé – Janvier 2016
« La santé numérique » – Conférence de la Fédération des Spécialités Médicales  – Juin 2016 – Hôpital du Val de Grâce

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