Généralités

L’intelligence artificielle (IA), ou plutôt les différents algorithmes qui constituent cette branche en pleine évolution des mathématiques, est d’autant plus sujette à la création de fantasmes, positifs ou négatifs, qu’il s’agit d’une discipline complexe nécessitant des compétences en mathématique de niveau supérieur pour en comprendre les mécanismes intimes et donc partagées par une partie très limitée de la population médicale. Toutefois, il n’est pas nécessaire d’être un spécialiste de l’optique pour analyser une dermatoscopie, même si le parcours de la lumière issue de la source lumineuse vers sa cible puis de la cible vers le capteur est tout sauf trivial dans sa compréhension fine de la physique de l’optique.

Le Parlement européen a défini l’IA comme “la capacité d’un programme informatique à effectuer des tâches ou des processus de raisonnement que nous associons habituellement à l’intelligence chez un être humain”. Il s’agit d’une définition de l’intelligence artificielle très large dans son acception. L’IA procède d’algorithmes transcrits en programmes informatiques ayant une capacité à travailler de manière autonome, émulant la cognition et la compréhension humaine afin de développer des modèles prédictifs. De manière très schématisée, il existe plusieurs catégories d’IA de complexités différentes. Un type d’IA que l’on pourrait qualifier comme la plus simple, dite “intelligence assistée”, dont l’objectif est la réalisation de tâches limitées et bien identifiées : par exemple, un algorithme dont la fonction est de calculer une moyenne, un écart type. Plus complexe est l’IA de type “intelligence autonome”. Il s’agit d’un outil qui permet de “générer” de l’intelligence humaine et d’agir par lui-même. Par exemple, des dispositifs capables d’identifier l’algorithme parmi un ensemble d’algorithmes, le plus approprié à utiliser pour résoudre un problème de décision. Ces dispositifs peuvent être mis en application dans les véhicules sans conducteur. Autre forme d’IA, le machine learning qui est une approche moderne pour créer des algorithmes intelligents qui savent apprendre par eux-mêmes pour s’améliorer, à la différence des algorithmes classiques. Les champs possibles de l’IA sont nombreux. À titre d’exemple, on peut citer le diagnostic précoce, l’auto-soin, la prévention, le bien-être, l’aide à la décision clinique, la prestation de soins, la gestion des soins chroniques…

IA[...]

Connectez-vous pour consulter l'article dans son intégralité.