La révolution de l’intelligence artificielle n’attendra pas les médecins, mais elle a besoin d’eux

Christophe Richard

Directeur Médical – Médecin de l’hébergeur chez Santeos et Atos

Thierry Caminel

Leader de la communauté des experts d'Atos en IA, directeur technique du centre d'excellence Atos Codex

Depuis bien longtemps, on prédit aux médecins l’avènement de « systèmes experts » capables de les seconder, voire de les remplacer. Avec le développement vertigineux de l’intelligence artificielle (IA), il semble que ce moment soit enfin arrivé. Presque quotidiennement, les revues et la presse font état d’applications médicales de l’IA si stupéfiantes qu’elles dépassent toutes les prophéties. Avec l’IA, est amorcée une révolution d’une ampleur presque inimaginable. Rien ne pourra l’arrêter, et il appartient aux professionnels de santé de domestiquer cette puissance s’ils veulent en voir sortir le meilleur.

Notion datant de plusieurs décennies, l’intelligence artificielle a longtemps stagné avant de connaître depuis quelques années des progrès exponentiels. Grâce à l’essor prodigieux des capacités de calcul informatique et de stockage de données, des algorithmes qui, hier, n’existaient que sur le papier sont devenus réalité. Ils permettent non pas de recréer le fonctionnement d’un cerveau humain, ce que laisse faussement entendre le terme d’intelligence artificielle, mais de reproduire quelques-unes de nos aptitudes fondamentales, comme le langage ou la reconnaissance visuelle. Par ailleurs, les algorithmes d’analyse de données, qui ne rentrent pas stricto sensu dans le champ de l’IA, permettent quant à eux de déceler dans des masses colossales de données (Big Data) des corrélations ou des motifs réguliers inaccessibles à nos capacités.

Trois axes d’applications

Énorme producteur d’images, de textes et de données dont la richesse reste largement inexploitée, le secteur médical apparaît comme un domaine d’application privilégié pour l’IA et le Big Data. Leurs possibilités se déclinent principalement sur trois grands axes. Le premier est l’assistance au diagnostic, notamment grâce à la reconnaissance d’images. Ainsi, tout dernièrement, Google annonçait avoir mis au point un système capable de détecter les risques de maladies cardiovasculaires à partir d’une simple image de la rétine. Ces systèmes se révèlent en outre extrêmement performants. Une intelligence artificielle est ainsi parvenue à distinguer avec plus de fiabilité des tumeurs malignes et des tâches bénignes qu’une vingtaine de dermatologues.

Le deuxième axe majeur concerne la personnalisation de la médecine. En analysant des énormes quantités de données, la machine sera capable de suggérer le traitement ou le dosage le plus approprié pour chaque patient. On peut aussi imaginer une détection beaucoup plus précoce des épidémies ou des facteurs de risque, et donc des mesures de prévention (1 ) et des campagnes de sensibilisation extrêmement ciblées. Enfin, troisième et dernier axe, la recherche médicale s’appuie d’ores et déjà sur la puissance des algorithmes pour mieux comprendre les maladies et élaborer de nouveaux traitements, dans les domaines de la génomique et de l’immunothérapie par exemple.

Un potentiel qui aiguise des appétits

Ces trois axes promettent de formidables avancées, dont le potentiel commercial n’a bien sûr pas échappé aux géants de la technologie. Google, GE et IBM, en particulier, investissent massivement dans les technologies d’analyse mais aussi dans les données, indispensables pour façonner et entraîner les intelligences artificielles. Pour nourrir son célèbre Watson, IBM multiplie ainsi les rachats, comme celui pour 2,6 milliards de dollars de Truven en 2016, qui lui a apporté les données médicales de 200 millions de personnes. Avec leur détermination et leur force de frappe, ces acteurs, et tout l’écosystème abondamment financé de la Silicon Valley ou d’ailleurs (2 ), jouent en quelque sorte un rôle de catalyseur : en mettant en présence les données de santé et les algorithmes, ils précipitent une réaction dont rien ne dit, en revanche, ce qu’elle produira.

Le risque d’effets indésirables

Sans contrôle, notamment de la part des médecins, on peut en effet craindre que le développement de systèmes médicaux à base d’intelligence artificielle n’engendre quelques effets indésirables. Le premier d’entre eux concerne les systèmes eux-mêmes qui pourraient être biaisés par leurs origines. Si les diagnostics sont universels, ce n’est pas le cas des traitements. Les préconisations d’un assistant virtuel pourraient ainsi intégrer plus ou moins explicitement les habitudes, la législation et la culture du pays où il a été développé, et faire des choix pratiques ou éthiques qui ne correspondraient pas aux nôtres. En outre, il n’est nullement garanti que ces solutions soient suffisamment ouvertes et/ou paramétrables pour les adapter à notre environnement médical. Une autre inquiétude concerne le développement anarchique de services à destination directe du public. Dopés à l’intelligence artificielle, les sites médicaux offriront bientôt beaucoup plus que des réponses génériques et évasives. Couplés à des trackers d’activité et des kits d’analyse individuels, animés par des agents conversationnels (chatbots), ils livreront des « diagnostics » que les médecins auront beaucoup de mal à contester, et exposeront par ailleurs leurs utilisateurs à des publicités médicales habilement ciblées.

Bien que cet inquiétant tableau ne doive en aucun cas occulter les gigantesques bénéfices de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données, il esquisse quelques-uns des changements qui se profilent.

« L’IA va bouleverser quantité d’aspects de la médecine et il convient de se préparer dès maintenant aux questions qui ne manqueront pas de se poser. »

Par exemple, où le médecin sera-t-il le plus utile ? dans la conception de l’algorithme ? dans la validation des résultats ? auprès du patient ? S’achemine-t-on vers une nouvelle organisation des soins où ces rôles seront davantage dissociés ? Et comment se combineront ces impacts avec ceux de la télémédecine ? Comment évolueront les relations du praticien avec son patient ? avec ses confrères ? avec le reste du personnel ? Autant d’interrogations qui inciteront les médecins à se montrer très vigilants, voire défiants vis-à-vis d’un outil susceptible de remettre si profondément en cause leur métier et leur statut.

Un enjeu d’abord sociétal

Désormais, le principal enjeu de l’IA n’est plus tant technique que sociétal. Comme le montrent les vifs débats autour de ses conséquences sur l’emploi ou la sécurité, la question clé devient celle de son acceptabilité.

« Pour être adoptés par les professionnels de santé et les patients, les systèmes à base d’IA devront faire leurs preuves sur quatre plans : la confiance, l’éthique, l’ergonomie et la viabilité économique. »

La confiance se bâtira petit à petit, jusqu’à ce que la donnée devienne une ressource aussi naturelle que le sont aujourd’hui les analyses biologiques et l’imagerie. Toutefois, avant d’en arriver à suivre sans réserve un système qui suggèrera une intervention radicale ou insolite, le chemin sera long, depuis la médecine statistique, fondée sur des analyses de données agrégées à l’échelle de populations, jusqu’à la médecine algorithmique, fondée sur les recommandations de l’IA. Et chaque fois, ce sera l’évidence de la fiabilité et des bénéfices des outils qui incitera à passer librement à l’étape suivante. L’éthique et l’ergonomie ne seront quant à elles garanties que si les médecins participent directement à l’élaboration et à la validation des solutions. Enfin, la viabilité économique, dont l’absence a enterré tant de projets prometteurs, devra rester un paramètre constant, de la conception à la mise en œuvre.

L’intelligence artificielle suscite d’innombrables interrogations, dont beaucoup sont encore trop nébuleuses pour en entrevoir les réponses. Mais une chose est certaine : cette révolution va avoir lieu. C’est inéluctable. Et l’implication des médecins est impérative pour en contrôler le cours qui, sinon, ne sera que trop hasardeux. Ils doivent prendre conscience que l’IA est un outil et qu’à ce titre elle ne vaut que par l’usage qui en sera fait. S’en emparer pour le faire notre main, c’est s’assurer que son extraordinaire potentiel sera bien exploité.

Co-construire les solutions

Pour cela, il faut une collaboration extrêmement étroite entre ceux qui apportent et développent la technologie, et ceux qui s’en serviront. Acteurs technologiques et médicaux doivent s’allier pour co-construire les outils d’IA dans un environnement de confiance, de manière à prendre en compte les besoins, les attentes et les préoccupations des différentes parties prenantes. Ce n’est que de cette façon que nous créerons des solutions sécurisées, transparentes, viables, conformes à la réglementation sur les données et aux règles d’éthique en vigueur, et qui s’insèreront de façon fluide dans le parcours de soin et les usages des personnels de santé, au plus grand bénéfice des patients.

Inventer la « Médecine Numérique »

« Si le quotidien de la médecine est encore loin d’utiliser tout le potentiel du numérique, (le numérique ne se résume pas à utiliser un Smartphone !) chaque acteur du système de santé doit s’interroger sur la manière de se « l’approprier » tout au moins d’en accompagner la diffusion. »

L’approche ne consiste pas à simplement « plaquer le numérique sur le vivant » mais plutôt à hybrider les compétences de la « médecine » avec celles du « numérique » afin de faire émerger à terme une nouvelle discipline. Au même titre que la « Neurologie », la « Santé Publique » ou « l’Information Médicale », la « Médecine Numérique » devra avoir sa place parmi les spécialités médicales.

Et, lorsque le médecin maîtrisera ce potentiel, qu’il disposera de l’IA adossée au Big Data en santé, à une algorithmie médicale (et éthique par nature), la médecine ne sera plus discernable de la « magie » (3 ), mais d’une « magie » fondée sur les « preuves ».
Notre avenir est entre nos mains…

(1) The Adverse Drug Reactions from Patient Reports in Social Media Project: Five Major Challenges to Overcome to Operationalize Analysis and Efficiently Support Pharmacovigilance Process.
(2) https://www.nytimes.com/2018/01/31/technology/amazon-china-health-care-ai.ht
(3)Arthur C. Clarke : « Toute science suffisamment avancée est indiscernable de la magie. » Profiles of the Future (édition révisée, 1973).