Depuis plusieurs années l’intelligence artificielle suscite un réel intérêt auprès des chercheurs. Grâce à l’intelligence artificielle de nombreuses opportunités économiques se créent et de nouvelles perspectives s’offrent à nous.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle ou IA c’est l’utilisation des techniques scientifiques qui permettent aux machines d’imiter l’intelligence humaine. Ce terme populaire qui est aujourd’hui la source de tous les débats existe depuis les années 50. L’IA doit sa forte évolution au Machine Learning (apprentissage automatique) et Deep Learning (apprentissage profond) qui perfectionnent sa technique d’imitation et de reproduction d’action rendant possible un comportement intelligent. Le Machine Learning et le Deep Learning sont deux approches qui font partie de l’intelligence artificielle. Ces deux techniques bien distinctes ont pour but de donner la capacité aux ordinateurs de penser et d’agir comme des humains et de prendre des décisions intelligentes. La différence entre les deux systèmes se trouve au niveau de la structuration des données. Le modèle du Machine Learning a constamment besoin de la guidance d’un humain. C’est-à-dire que si une nouvelle donnée doit être insérée pour l’optimisation d’un algorithme, l’être humain doit entraîner la machine pour qu’elle se rende compte de la modification de la donnée. Le Deep Learning en revanche a été conçu pour analyser continuellement les données de manière logique, et n’a donc pas besoin d’un être humain pour l’entrainer.
- La vision artificielle qui permet aux machines de définir le contenu d’une image pour la catégoriser et permettre l’automatisation d’une tâche spécifique. Aussi appelé vision par ordinateur elle est capable de capturer et analyser l’information visuelle à l’aide d’une caméra, des ressources périphériques ou dans le cloud.
- Les algorithmes qui sont en mesure d’optimiser leurs calculs pour ensuite résoudre une problématique donnée.
- La reconnaissance vocale qui est capable de transcrire la voix humaine et traiter les requêtes via une synthèse vocale ou une traduction instantanée.
- La robotique qui regroupe la conception et la fabrication des robots utilisés dans plusieurs domaines d’activités comme l’automobile, la médecine ou l’aérospatial.
L’intelligence artificielle dans le domaine de la santé
Présente dans tous les secteurs économiques, les possibilités de l’IA sont nombreuses. L’intelligence artificielle est devenue cruciale dans la prise de décisions aussi bien dans le domaine médical que militaire. Dans le domaine médical l’IA est capable d’exploiter les données issues de la recherche et permettre des diagnostics plus fiables et plus rapides. Prenons l’exemple de la technologie IBM Watson aussi appelé « super-ordinateur IBM » qui répond aux questions posées en langage naturel. Cette intelligence artificielle traite également les données des patients et d’autres sources de données disponibles pour former une hypothèse avec un schéma de notation. Au service de l’imagerie médicale l’IA est aujourd’hui omniprésente grâce au développement des algorithmes appelés « réseaux de neurones ». En effet il est possible de classer les images et la segmentation d’organes qui permettent un meilleur diagnostic en classant une image (scanner, radiographie) dans une catégorie de pathologie précise. Grâce à l’imprimante 3D on peut dorénavant réaliser des dispositifs médicaux sur-mesure en peu de temps. On observe également des jeux de simulation qui sont de plus en plus utilisés dans la formation des professionnels de santé. Quant à la chirurgie robotique bien qu’elle soit impressionnante reste tout de même majoritairement à la main de l’homme. Il est impossible d’être exhaustif, les perspectives sont infinies. L’évolution technologique a permis au domaine médical de se réinventer. Pour les professionnels hospitaliers, l’approche de l’intelligence artificielle varie en fonction des cultures et de la sensibilité de chacun. Certains en effet regrettent la dimension non humaine de cette évolution et évoquent le risque de la perte de contrôle et de compréhension.L’intelligence artificielle et la relation de soins
Cette évolution technique n’épargne bien évidemment pas le domaine de la relation de soins. Ici, également on note de nombreuses inventions qui visent à optimiser le rapport entre le médecin et les patients. L’intelligence artificielle s’appuie sur des algorithmes performants capables d’analyser toutes les données relatives à un patient qui décide de la bonne orientation et du bon suivi de celui-ci. Il s’agit de l’âge, du sexe, du poids, des symptômes, des antécédents,… L’utilisation de l’intelligence artificielle est efficace dans l’évaluation de pathologies à traiter. Elle aide les médecins dans l’analyse et l’interprétation des données relatives à un patient. Aujourd’hui, l’IA est devenue l’alliée du médecin. Elle permet de mesurer à distance les constantes corporelles telles que la fréquence cardiaque, la saturation, la fréquence respiratoire… La caméra permet de repérer une pâleur, une cyanose, un amaigrissement, des modifications du grain de la peau imperceptibles à l’œil nu. L’intelligence artificielle optimise la détection des symptômes et favorise un suivi prédictif du déploiement d’une maladie. Cette technologie ambitieuse promet une aide au diagnostic, à la prise de décision, à la personnalisation des traitements et à l’auto-gestion des pathologies.
Comment les laboratoires pharmaceutiques entrent en jeu ?
La recherche est un axe majeur dans la stratégie globale des laboratoires pharmaceutiques. Il faut environ 12 années pour développer un nouveau médicament et la découverte d’un nouveau traitement fait l’objet d’un processus très complexe. Les entreprises pharmaceutiques dépensent environ 10% de leur chiffre d’affaires dans la R&D et ce budget ne cesse d’augmenter depuis plusieurs décennies. L’intelligence artificielle s’avère être une technique qui est capable d’accélérer la mise au point de nouveaux traitements mais surtout la réduction du temps nécessaire à la mise sur le marché. Pour rechercher un nouveau traitement, un laboratoire pharmaceutique génère une grande quantité de données. Le machine learning a justement la capacité de traiter ces différentes données plus rapidement tout en créant des outils capables d’assister les entreprises pharmaceutiques dans la recherche de solutions à leur problématique.