Article paru dans Recherche & Santé n°157 – La revue de la Fondation pour la Recherche Médicale – automne 2018 /
Qu’est ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine très vaste qui regroupe différentes méthodes de programmation de machines. Elles ont en commun d’être conçues pour imiter des modes de raisonnement propres aux humains.
On distingue deux grands types d’IA :
– L’IA dite « faible » repose sur des programmes permettant à une machine d’exécuter une tâche plus ou moins difficile, comme par exemple gagner aux échecs, traduire un texte dans une autre langue, proposer des articles à un consommateur en fonction de ses achats précédents…
– L’IA dite « forte » a pour but de créer des programmes permettant aux machines d’apprendre par elles-mêmes le bon comportement : on parle de « machine learning ». Plus la machine s’entraîne et plus elle est capable de reproduire le raisonnement humain, à condition de lui avoir fourni au départ les bons exercices avec les corrigés !
L’IA « faible » est déjà présente dans notre quotidien. L’IA « forte » en est quant à elle encore au stade expérimental. Dans le domaine médical, elle pourra être très utile car elle est capable dans une certaine mesure de surpasser l’être humain : les programmes fonctionnent à très grande vitesse et gèrent une très grande quantité de données.
IA et diagnostic des cancers
Récemment, plusieurs équipes internationales se sont illustrées en mettant au point des machines capables de diagnostiquer un mélanome à partir d’une simple photo, et ce de façon plus efficace que des dermatologues expérimentés ! Les machines ont d’abord appris à reconnaître un mélanome en examinant et en comparant des dizaines de milliers d’images de lésions cancéreuses et de simples grains de beauté, puis ont été capables d’identifier des tumeurs atypiques avec plus de réussite que les médecins.
Utilisant la même approche, des chercheurs Inserm et Inria de l’Université Grenoble Alpes ont mis au point cette année un programme capable de localiser et de diagnostiquer différents types de tumeurs cérébrales sur des images obtenues par IRM quantitative*, un type d’examen encore peu utilisé en routine par les médecins.
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