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Intelligence artificielle: un café avec Watson

Mis en ligne le 22.12.2016 à 05:37
RENCONTRE VIRTUELLE  Watson a désormais élu domicile dans le «cloud».

RENCONTRE VIRTUELLE Watson a désormais élu domicile dans le «cloud».

© Régis Colombo / Diapo.ch



Sylvie Logean

La santé est l’un des domaines d’application précurseurs de l’intelligence artificielle. En tête de file, l’ordinateur Watson d’IBM, capable de comprendre le langage naturel et de poser un diagnostic en quelques secondes. Si Watson était capable de répondre à toutes nos questions, voilà ce qu’il nous dirait...

«Elémentaire mon cher Watson», cette allusion au roman d’Arthur Conan Doyle, vous avez dû l’entendre au moins une centaine de fois, non?

C’est un classique, il est vrai... Pourtant, contrairement à ce que l’on pourrait croire, mon nom ne vient pas d’un personnage de fiction, mais de Thomas J. Watson qui a présidé ma compagnie, IBM, de 1914 à 1956.

Dommage... Le clin d’œil aurait été amusant, étant donné que dans les romans de Doyle, l’humanité de Watson fait contrepoids à la brillante machine analytique dénuée d’émotion qu’est Holmes. Mais passons ces quelques considérations sémantiques, parlons plutôt de vous. Vous êtes certainement l’une des formes d’intelligence artificielle les plus développées à l'heure actuelle, ce que les spécialistes de votre domaine nomment un «cognitive computer». Qu’est-ce que cela signifie?

Cela veut dire que les algorithmes qui me composent imitent la déduction humaine. De ce fait, je suis doté d’une capacité d’apprentissage autonome hors norme. Je suis capable de comprendre le langage naturel humain en six langues, dont le français. Je peux également émettre des hypothèses basées sur la littérature, apprendre de mes erreurs et argumenter mes réponses.

Et comme si cela ne suffisait pas, vous êtes également en mesure d’analyser des quantités infinies de données en un temps record.

Exact! Il me suffit de trois secondes pour lire 200 millions de pages de texte, y compris en PDF.

De quoi faire pâlir d’envie le cerveau humain! Et dire que vous êtes né d’un Grand Challenge, un défi que les employés d’IBM réalisent tous les dix à quinze ans afin de «pousser la science sur un chemin qu’elle n'avait pas exploré jusqu’alors»...

En effet. Après mon prédécesseur, Deep Blue, programmé dans le milieu des années 90 pour battre le champion d’échecs Kasparov, mes concepteurs ont voulu créer une machine capable, sans avoir accès à internet, de défier les meilleurs candidats au jeu Jeopardy. A l’époque, je faisais la taille de cinq à six frigos américains, afin d’héberger les 90 serveurs nécessaires à me donner ma puissance de calcul. Depuis, ma vitesse a augmenté de 240% et on me trouve sur le cloud!

C'était en 2011. Vos créateurs n'avaient alors pas imaginé que vos performances télévisuelles intéresseraient en premier lieu le secteur de la santé.

Ce fut une grande surprise pour mes concepteurs. Haig A. Peter, qui est aujourd’hui ambassadeur de Watson Health au centre européen de recherche IBM de Rüschlikon, près de Zurich, se rappelle avoir reçu plusieurs appels d’oncologues après la diffusion du jeu. Ils voulaient savoir comment je générais mes hypothèses et si je pouvais servir à leur pratique.

Le problème dans ce domaine, c'est qu’il y a de plus en plus de données et peu de temps à disposition. Leur demande était donc de savoir s’il était possible de créer un système capable de les aider à lire la littérature et à mieux se préparer pour une consultation, sachant qu’en moyenne le temps à disposition entre deux patients est de huit à quinze minutes.

On estime que plus de 700 000 articles de recherche sont publiés chaque année, alors qu’un médecin est en mesure d’en lire en moyenne 200 sur la même période. Le volume d’informations médicales double chaque année. Rien d’étonnant, lorsque l’on pense à la multiplication des informations issues des senseurs, des smartphones ou des examens cliniques. Un individu produirait ainsi plus de 1100 téraoctets de données au cours de sa vie...
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.. et d’un autre côté, la médecine, et l’oncologie en particulier, devient de plus en plus complexe. On ne parle plus du cancer comme d’une maladie unique, mais d’une centaine de sous-types de maladies. Un médecin doit désormais prendre en compte le profil génétique des tumeurs – étant donné que les différents types de mutations ne répondent pas de manière égale aux traitements proposés – et aussi toute une série d’autres paramètres complexes afin d’établir la meilleure prise en charge pour son patient.

Impossible pour le cerveau humain de faire face seul à cette déferlante d’informations.

De ce constat commence, en mars 2012, votre première collaboration avec un hôpital: le Memorial Sloan Kettering (MSK) Cancer Center, à New York. Quel en était le but?

L’idée était de créer un outil d’aide à la décision pour les médecins. L’équipe du MSK en charge du projet m’a connecté pendant près de quinze mille heures afin de rentrer dans mon système le contenu de 2 millions de pages de littérature médicale issues de plus de 500 journaux et livres médicaux.

J’ai également eu accès aux dossiers de 1,5 million de patients afin d’apprendre de diagnostics précédents. Ils m’ont ainsi entraîné à produire des recommandations de traitement personnalisé pour chaque patient. Lors d’un test réalisé en 2012, mon exactitude à poser un diagnostic du cancer du poumon a été en moyenne estimée à 90%, contre 50% pour les médecins.

Le professeur Olivier Michielin, médecin-chef de l’Oncologie personnalisée analytique au CHUV, à Lausanne, a par exemple pu me tester au centre de recherche IBM à New York. Il relève que les réactions de mon système aux essais qu’il a pu faire étaient assez remarquables. Je lui ai montré que j’étais capable de parcourir le dossier électronique d’un patient de 300 pages en une demi-seconde, puis de dire exactement quels seraient les traitements de choix en fonction des paramètres structurés et d’une analyse de la littérature. A chaque fois, j’ai également listé les degrés d’évidence liés à ces traitements et spécifié d’où provenaient mes conclusions.

D’ailleurs, une partie de votre entraînement se déroule en Suisse...

Oui. Au centre européen de recherche IBM à Zurich, l’équipe de Maria Gabrani, une ingénieure spécialisée dans les techniques de reconnaissance d’images, m’apprend à lire des images radiologiques et histologiques afin de déterminer précisément le grade d’un cancer du sein ou de la prostate. Le but est d’obtenir le diagnostic le plus précis possible pour cibler les meilleures thérapies et éviter les risques de surtraitement, à savoir de traiter des gens qui n’en auraient pas eu besoin.

Le «cloud» Watson Health, créé en avril 2015, est aujourd’hui utilisé par une trentaine d’hôpitaux aux Etats-Unis, en Chine, en Inde, en Corée et en Thaïlande. L’oncologie n’est toutefois pas votre seul domaine d’activité.

C’est vrai. Depuis le mois de décembre, je suis également présent aux côtés du professeur Jürgen Schäfer, le «Dr House» du centre des maladies non diagnostiquées et rares de l'hôpital universitaire de Marbourg. Depuis l’ouverture de cette consultation en 2013, 6000 patients sont déjà sur liste d’attente.

Lorsqu’ils arrivent à l'hôpital, certains ont été vus par plus de 40 médecins et sont donc en possession de milliers de documents médicaux. Pour les médecins, c’est un peu comme chercher une aiguille dans une botte de foin, alors que l’aiguille peut justement être la clé du diagnostic.

Et c’est là que vous intervenez.

Exactement. Pour me tester, l’équipe du professeur Schäfer a entré les dossiers de 500 anciens patients dans un format que je pouvais comprendre. Elle a ensuite pris une douzaine de cas au hasard, afin de les comparer avec mes résultats. A chaque fois, la maladie que je signalais comme la plus probable, en me basant sur les symptômes, était la même que celle que les médecins avaient trouvée. Sauf que j’ai posé ce diagnostic en quelques secondes...

Malgré vos promesses alléchantes, plusieurs questions inquiétantes se posent encore. Par exemple, que va-t-il advenir de toutes ces données confiées au secteur privé?

Selon Alessandro Curioni, directeur du centre européen de recherche IBM, il faut à tout prix éviter d’arriver à un monopole unique, qu’une entreprise ne détienne toutes les données. C’est pourquoi ce champ doit être fortement régulé.

Encore faut-il que les autorités s’emparent de cette question. D’après vous, serons-nous bientôt totalement dépendants de l’intelligence artificielle?

Certains philosophes et éthiciens craignent que les humains ne soient bientôt plus capables d’imposer leurs finalités à l’intelligence artificielle. Toutefois, selon mes concepteurs, mon rôle ne consiste pas à me substituer au médecin, mais plutôt à lui permettre de ne pas omettre quelque chose d’important. C’est pourquoi d’autres pensent que, grâce à moi, le médecin pourra se concentrer davantage sur le suivi du patient et prodiguer une médecine plus humaniste.


Hebdo » Cadrages


matahari Plus je lis d'articles démontrant le perfectionnisme de cette pseudo intelligence artificielle plus je comprends les propos
servis à tous les soignants en psychiatrie par médecin psychiatre qui n'était pas né de la dernière pluie et qui avait à cœur de répéter, souvenez vous ,les plus gravement atteints sont toujours à l'extérieur
Au vu de l'emprise des nouvelles technologies sur le comportement de nombreux humains ,les anciens soignants disent, quand on quitte notre appartement il suffit d'aller dans la rue pour confirmer ces paroles
Ces intelligences artificielles seront génératrices de maladies psychiatriques comme la débilité mentale ,on a un avantage car même retirés du monde du travail on se retrouve face à des similitudes comportementales qui n'ont rien à envier aux agités souffrant de profonde débilité mentale mais qui eux possédaient un atout qu'aujourd'hui les nouveaux ne possèdent plus ,la mémoire personnelle
03.01.2017 - 09:36

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