Depuis quelques mois, un poids lourd de l'intelligence artificielle (IA) en santé vacille. En septembre, le site spécialisé Statnews a publié une enquête sur Watson, programme d'IBM spécialisé dans ce domaine technologique, et ses solutions en oncologie. Depuis plusieurs années, ce super-ordinateur est présenté comme une star de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé permettant aux soignants de passer « moins de temps sur la littérature, et plus de temps pour prendre soin du patient ».
Watson propose aux hôpitaux des recommandations pour des diagnostics et traitements dans plusieurs cancers. Mais, ce serait « un système qui ne crée pas de nouvelles connaissances » et « artificiellement intelligent dans le sens le plus rudimentaire du terme », est-il écrit dans l'enquête de Statnews. Cette dernière souligne une certaine opacité dans les suggestions de la machine, et des doutes sur leur pertinence.
Pour Laurent Stefani, directeur de l'IA pour Accenture Technology en France, ces difficultés ne sont pas propres à IBM. « L'intelligence artificielle n'est pas mature dans la santé », juge-t-il. Quelles barrières doit-elle dépasser pour sortir de son stade primitif en santé, en particulier en cancérologie ? Premier écueil : les biais de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour le recueil et l'analyse des publications scientifiques pour aider les médecins dans leurs décisions.
Dans une étude synthétisant des enquêtes conduites auprès de chercheurs, la revue scientifique Plos One rapportait que 1,97 % des scientifiques ont admis avoir « fabriqué, falsifié ou modifié des données ou des résultats au moins une fois », et « jusqu'à 33,7 % ont avoué d'autres pratiques de recherche douteuses ».
Autre problème : les données médicales recueillies auprès des hôpitaux, et sur lesquelles IBM s'appuie également, peuvent entraîner d'autres biais. Si ces dernières sont issues d'hôpitaux des États-Unis, les analyses et les conseils seront façonnés par l'IA sur les modèles de protocoles de soins américains.
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En clair, l'intelligence artificielle aurait du mal à s'adapter aux méthodes des différents pays, où les médicaments, traitements et protocoles peuvent différer.
Un défi pour IBM, qui propose son intelligence artificielle à 80 hôpitaux de dix pays différents, sur les continents américain et asiatique notamment. Pour Pirmin Lemberger, data scientist et directeur scientifique spécialiste de l'intelligence artificielle au sein du cabinet de conseil Weave, le niveau de l'intelligence artificielle d'aujourd'hui ne lui permet pas de contourner ces biais : « L'IA ne peut pas être plus neutre ou performante que les données dont elle dispose. »
Cette difficulté de transcender les données dont elle dispose met l'intelligence artificielle face à un autre mur : celui des connaissances médicales actuelles, souvent limitées en cancérologie. L'IA d'IBM et de nombreuses startups ont pour prétention d'effectuer des analyses génomiques - c'est-à-dire le séquençage ADN -de la tumeur. Associé à la recherche dans la littérature scientifique et aux données médicales, cela permettrait de personnaliser au mieux les traitements. Mais la discipline doit relever d'importants défis face aux formes de cancers et de mutations extrêmement nombreuses. Comme le rappelle un article du journal scientifique Genome Biology, l'analyse d'une tumeur donne une liste importante d'allèles (variants d'un gène) mutés, amplifiés ou effacés « pour lesquels on manque d'informations fonctionnelles ». Ainsi, pour des raisons qui sont souvent inconnues, un traitement ciblant un allèle particulier ne fonctionnera pas forcément.
Même son de cloche pour prévenir l'apparition de cancer d'après les variations génétiques. Si cela s'avère particulièrement efficace pour les cancers du sein et de l'ovaire, avec la détection des mutations BRCA1 ou BRCA2 qui indiquent de façon fiable des prédispositions, un grand nombre de cancers réclament d'importantes avancées dans les connaissances médicales. La revue scientifique Cell explique ainsi que « la capacité de prédire si et pour combien de temps un cancer individuel répondra à la thérapie et quel génotype finira par évoluer pour conduire la résistance reste sous-optimale ».
Malgré toutes ces barrières, Guy Vallancien est convaincu que « l'IA sera de plus en plus utile. Les systèmes fonctionneront de mieux en mieux pour le diagnostic formulant des hypothèses qu'on ne connaissait pas ». Plusieurs analystes s'entendent pour dire que l'IA confirmera son potentiel dans l'imagerie médicale en particulier. Des initiatives ont déjà montré des avancées prometteuses. L'université de Stanford, par exemple, a signé des avancées dans la détection de mélanomes. Elle a testé une intelligence artificielle face à 21 dermatologistes expérimentés. Résultats : l'algorithme a obtenu des performances égales à ces derniers, dans un laps de temps plus court.
Pour Laurent Stefani, c'est le bon type d'approche car elle ne fixe pas une ambition trop grande, comme essaient de le faire d'autres institutions ou sociétés :
Selon l'analyste, améliorer les capacités de l'IA en cancérologie devrait se faire pas à pas. « Il faut se focaliser sur une pathologie, puis élargir le champ pour bâtir la crédibilité de cette technologie. Il faut être humble par rapport à l'IA. »
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ENCADRÉ
En oncologie, si l'intelligence artificielle doit encore faire ses preuves dans le diagnostic des patients, elle a toutefois atteint la maturité dans les essais cliniques. Ces dernières années les grands laboratoires pharmaceutiques - comme Roche et Novartis - se sont associés à des startups spécialisées dans l'IA pour sélectionner les meilleures molécules à développer, le but étant de mieux cibler les différents types de cancers ou d'améliorer les traitements-candidats existants. Les labos ont également fait appel aux startups pour faciliter, accélérer et améliorer le recrutement des patients. Novartis travaille, par exemple, avec Quantum Black dans ce domaine.
