Intelligence artificielle en santé : quelle place pour les GAFA ?

Si l’intelligence artificielle est une révolution globale dans tous les secteurs de l’économie, et nous en avons déjà parlé dans de nombreux épisodes, elle est particulièrement attendue dans la santé. Améliorer le diagnostic, mieux prendre en charge des pathologies de plus en plus complexes, éviter les erreurs médicales, pourquoi pas plus tard nous “augmenter” ou tuer la mort, l’IA est porteuse de nombreuses promesses et de beaucoup de fantasmes.

Pour en parler direction Bordeaux et son écosystème esanté de haut niveau à la rencontre du Dr Clément Goehrs co-fondateur de la startup Synapse Medicine. Nous revenons avec lui sur les enjeux de l’IA dans un secteur aussi important que la santé et notamment sur la place des startups et des GAFA dans cette révolution.

Quel avenir pour l’Europe et ses startups face aux géants américains ? Devra-t-on bientôt devoir choisir entre la clinique Apple et l’hôpital public ?

Le contributeur:

Thomas Gouritin accompagne les PME et les grands comptes dans leurs transformations, avec le numérique en appui. Producteur de la série Regards Connectés (chaîne Youtube et podcasts), il explore notre avenir technologique pour vulgariser des sujets complexes comme l’intelligence artificielle et faire passer des messages de pragmatisme à appliquer en entreprise. Le sujet des chatbots est aujourd’hui incontournable, Thomas l’aborde de manière pragmatique avec, en plus de l’accompagnement projet, des conférences visant à démystifier le sujet sans “bullshit” et avec des workshops permettant à chacun de mettre les mains dans la conception pour comprendre, apprendre, et faire.

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Verso Healthcare accompagne les professionnels de la santé dans le financement des équipements médicaux et l’optimisation de la gestion du plateau technique.

IA en imagerie médicale : une technologie de rupture en marche

Même les plus alarmistes ne devraient pas dramatiser. On est probablement à 10 ans au moins de l’avènement d’une intelligence artificielle généralisée qui soit capable de chapeauter l’acte d’imagerie médicale de bout en bout. Cela devrait laisser une bonne marge d’adaptation. Cependant, force est de constater que ces dernières années, des avancées d’IA ont eu lieu sur quasiment tout le long de la chaîne de valeur de l’imagerie médicale. Par Nadim Daher, Expert Marché Imagerie Médicale, Frost & Sullivan

 

Technologies de rupture

Au niveau de chaque maillon, comme illustré ci-dessous, des cas d’usage de l’IA sont en train d’être investigués ou même déployés par divers industriels et établissements de soins. Qu’il s’agisse de produits commercialisés, de développements en cours ou de projets de recherche, les percées de l’IA se multiplient, et surtout, se diversifient le long de la chaîne.

Or qui dit chaîne et maillons, dit aussi possibilités de rupture.

Un maillon en particulier semble déjà fragilisé, celui de l’analyse approfondie des images médicales. Segmentation, extraction ou classification de caractéristiques d’images, sont autant de tâches aujourd’hui propres au radiologue, certes assisté par ordinateur, mais où l’IA commence à faire aussi bien, sinon mieux, et de manière autonome (voir schéma 1).

IA en imagerie médicale : une technologie de rupture en marche

 

2018, année charnière

IA en imagerie médicale : une technologie de rupture en marche

En effet, les cinq dernières années (2012-2017) ont été celles du grand saut de l’apprentissage profond (deep learning), dans tous les domaines riches en big data d’imagerie, très propice à cette technique (voir schéma 2). Ceci, grâce au bond spectaculaire de la capacité d’analyse de grandes quantités d’images, qu’elles proviennent des capteurs d’une voiture autonome ou de ceux d’un scanner.

Fortes de ce catalyseur, les cinq prochaines années, quant à elles, seront celles du passage à l’apprentissage machine (machine learning) et à une IA moins ponctuelle et plus généralisée.

Le passage obligé de l’ubérisation

Nadim Daher, Expert Marché Imagerie Médicale, Frost & Sullivan

Nadim Daher, Expert Marché Imagerie Médicale, Frost & Sullivan
Trois nouveaux phénomènes s’accélèrent ces derniers mois :
Un phénomène de démocratisation d’abord, puisqu’on assiste à l’expansion rapide des applications IA d’imagerie au-delà des stations de post-traitement des images (PACS, visualisation avancée), vers des plateformes Cloud à la demande, donc plus flexibles et plus largement accessibles, alors même que l’IA se popularise, aussi bien dans les consciences que sur le terrain.Un phénomène d’ubérisation ensuite, puisque les applications IA d’imagerie commencent à se rapprocher de plus en plus de la modalité, permettant une robotisation de tâches physiques ou qualitatives propres au manipulateur. En poussant sa progression encore plus loin, intra-modalité, pré-pixel, l’application de l’IA au niveau des signaux bruts permet la reconstruction d’images en une fraction du temps et de la dose de radiation et de contraste habituels. Cette nouvelle étape, tout juste enclenchée, rend possible d’envisager à terme une « désintermédiation » progressive de l’image elle-même…Un phénomène de généralisation, enfin, avec l’arrivée progressive de l’IA sur des cas d’usage actuellement moins développés, tels que l’aide au choix de l’acte d’imagerie le plus pertinent, la corroboration d’images avec d’autres données hétérogènes, le pronostic, …

En route pour une IA made in France

C’est ce dernier phénomène qui ouvrira la voie à la prochaine grande transition, celle qu’on prévoit à 10 ou 20 ans : le passage d’une palette d’applications IA niches, à une séquence ininterrompue d’applications IA.

1,5 milliards d’euros débloqués sur 5 ans par l’administration actuelle pour développer l’IA en France, avec la Santé en tête des priorités, ce n’est pas rien. Écosystème d’innovation stimulé, accès simplifié à des données mutualisées pertinentes, … tout cela mettra sans doute un coup d’accélérateur à la construction d’une IA en imagerie médicale made in France.

Le pari gagnant de nouvelles technologies résolument françaises serait de réussir à mettre l’IA, et les capacités analytiques en général, au service des enjeux majeurs de l’imagerie médicale locale. Par exemple, l’enjeu de la pertinence des actes d’imagerie, leur intégration aux offres de soins régionales, ou la mise en place de nouvelles structures de rémunération des actes basées sur la valeur et le résultat.

 

L’IA intra-modalité, transformationnelle
C’est l’avènement de la machine intelligente, consciente de sa tâche à accomplir, informée sur l’image qu’elle est chargée de reconstruire, réactive au positionnement en temps réel de « son » patient, adaptable à son anatomie spécifique, guidée par la pathologie décelée en cours de route… En somme, une machine qui brûle les étapes vers la recommandation clinique, capable de dire, par exemple : « Ce patient a une hémorragie inter-crânienne. J’ai donc lancé une séquence supplémentaire pour la quantifier. Il semblerait qu’il s’agisse d’un AVC hémorragique. Je crois voir par ailleurs d’autres traumatismes. Je propose donc de lancer un scan corporel entier. Après quoi, ce patient doit être opéré d’urgence. »
Article publié dans le numéro 41 d’Hospitalia, magazine à consulter en intégralité ici.
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Intelligence artificielle : les industriels doivent affirmer leur raison d’être

LE CERCLE DE L’IA/POINT DE VUE – A l’heure des disruptions engendrées par l’intelligence artificielle, redéfinir leur raison d’être permettrait aux industriels de redonner du sens à leur écosystème, mais aussi et surtout, aux employés.

Face aux impératifs de personnalisation et d’innovation rapide, face à la concurrence des prix et aux demandes de mise en conformité plus strictes et plus nombreuses, et enfin, face aux exigences de qualité plus élevées, la production industrielle doit s’adapter. Pour répondre à ces défis, les industries manufacturières peuvent avoir recours à l’ensemble des solutions technologiques de la quatrième révolution industrielle pour repenser l’ingénierie, la production, les technologies de l’information et leurs métiers en termes de système.

Au coeur de cette révolution industrielle, l’intelligence artificielle (IA) repousse les limites de l’automatisation et de l’efficacité, permettant d’utiliser et de valoriser les données de l’internet des objets de bout en bout de la chaîne industrielle.

Intelligence et quasi-autonomie

Anticiper les défaillances d’équipements, disposer d’une visibilité complète sur les stocks de pièces de rechange et les fournisseurs, surveiller l’ensemble de la logistique, comprendre le mode de fonctionnement et les règles de maintenance des équipements, vérifier la disponibilité des techniciens nécessaires pour une intervention en interne ou en externe – tout cela en temps réel et de manière autonome : autant de fonctionnalités que le système d’une entreprise intelligente permet.

En fonction du coût, des délais et de la satisfaction client, le système peut lui-même prendre la majorité des décisions opérationnelles. Du point de vue technique, ce système rendant l’entreprise plus intelligente et quasi autonome existe déjà.

Coopération homme-machine

Si la technologie existe, quels sont les freins à la transformation ? Ces processus intelligents et automatisés, s’appuyant sur la connectivité en temps réel des personnes, des processus métiers et des machines, pourront être mis en oeuvre au sein de l’entreprise uniquement si celle-ci réussit à dépasser les silos qui cloisonnent ses lignes de métier.

Par ailleurs, le principal frein concerne les préoccupations légitimes des employés s’agissant de la substitution potentielle de leurs emplois par des machines et des systèmes intelligents. Pour tempérer ces inquiétudes, les entreprises doivent tout particulièrement se concentrer à envisager une nouvelle coopération homme-machine, tant les tâches de production permises par l’IA nécessiteront de disposer de travailleurs hautement qualifiés.

C’est en démontrant clairement comment les nouveaux processus autonomes et les forces de travail humaines peuvent se compléter, que les entreprises pourront espérer diminuer l’anxiété et accroître l’engagement à l’égard de la technologie.

Penser plate-forme numérique

Plus que l’optimisation de l’existant entre les quatre murs d’une entreprise, l’apprentissage automatique (« machine learning », en anglais) permet l’émergence de plates-formes à l’échelle d’une industrie. Ces plates-formes industrielles, qui permettent d’optimiser de la valeur et des ressources à une échelle inimaginable auparavant, supérieure à la somme de toutes les optimisations internes de chaque composant de la chaîne de valeur, obligeront bientôt les entreprises manufacturières à redéfinir et réaffirmer leur raison d’être.

Les géants du numérique pénètrent déjà les industries manufacturières, afin de régner sur les écosystèmes de données. Peuvent-ils gagner la bataille des plates-formes au coeur de l’industrie manufacturière ? Qui est le mieux placé pour apporter et maintenir la confiance entre toutes les parties prenantes d’une plateforme industrielle ? Qui sera en mesure de tirer parti des données de base – trésor caché – actuellement détenues par les fabricants, pour exécuter des scénarios bénéficiant à l’ensemble des entreprises d’une industrie et plus largement à la société et pas uniquement aux intérêts des entreprises impliquées ?

La plate-forme Landlog, lancée par Komatsu au Japon, est une illustration intéressante. Spécialisé dans les équipements de construction et d’exploitation minière, Komatsu s’est associé avec SAP, NTT Docomo et Optim dans le cadre d’une « joint-venture » pour créer une nouvelle plate-forme fondée sur l’internet des objets et l’intelligence artificielle.

Dans un contexte de pénurie massive de main-d’oeuvre qualifiée, cette « plate-forme de construction intelligente » vise à collecter de manière centralisée les données des machines, des personnes, des drones et de terrain, afin d’optimiser les processus de construction.

Meilleur taux d’utilisation des matériels, moindre consommation des matériaux et d’énergie, meilleure sécurité sur les chantiers, délais de livraison raccourcis : Landlogréussit actuellement le tour de force de séduire de nombreuses parties prenantes dans l’industrie de la construction y compris parmi leurs concurrents, qui, désormais, souhaitent rejoindre la plateforme et y contribuer. Embrasser l’opportunité de la plateforme business au sein de son écosystème industriel est accessible à toute entreprise motivée.

Un engagement social et écologique à réinventer

Les dix-sept objectifs de développement durable publiés par les Nations unies et le récent rapport de Nicole Notat et Jean-Dominique Senard remis à plusieurs ministres français, illustrent l’importance que les entreprises doivent aujourd’hui accorder à leur engagement social. Le rapport demande même aux entreprises de définir leur « mission sociale » dans leur statut.

Alimentées par l’IA, les plates-formes industrielles sont non seulement plus efficaces et efficientes, mais elles créent une opportunité pour passer d’entreprises centrées sur elles-mêmes à des entreprises plus responsables. Pour l’entreprise manufacturière moderne, la responsabilité sociale prend encore plus de sens dans ce contexte d’entreprise intelligente et autonome.

Chaque entreprise doit approfondir sa réflexion s’agissant de la mise en place de plates-formes industrielles grâce à l’intelligence artificielle. Cette transformation les aidera à redéfinir leurs objectifs métiers, à se surpasser pour mener une transformation au profit de la société, mais aussi à redonner un nouveau sens à chaque employé s’agissant de sa nouvelle mission aux côtés de l’IA. Visée sociale et intelligence artificielle ne sont pas antinomiques ! Bien au contraire, elles sont complémentaires pour piloter la transformation économique et culturelle de toute entreprise.

David Marchesseau est vice-président de SAP pour la zone Asie Pacifique. Pierre Robinet est vice-président d’OgilvyRED pour la zone Asie Pacifique. Ils sont respectivement membre et fondateur de la fondation Live with AI.

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[FWDAY e-santé] Comment l’intelligence artificielle se met au service de la santé ?

Invité lors du FrenchWeb Day e-santé qui s’est déroulé à Paris le 12 avril, Jean-David Zeitoun, médecin et co-fondateur d’Inato, qui a mis en place un processus permettant d’automatiser la collecte et le traitement des données nécessaires au lancement d’essais clinique, rappelle que l’idée d’appliquer l’intelligence artificielle à la médecine ne date pas d’hier. « Use and impact of computers in clinical medecine » est un ouvrage qui a été publié en 1970, « The doctor and the computer », un article paru en 1981, illustre Jean-David Zeitoun.

Les disruptions à venir

Mais l’impact de l’IA a mis du temps à se faire ressentir en médecine. « On nous a promis une révolution qui n’est jamais arrivée », développe Jean-David Zeitoun. Cependant, il explique qu’une accélération a eu lieu à partir de 2012 avec la publication d’un article par une équipe de Toronto. Celle-ci avait entraîné un algorithme de deep learning à effectuer un exercice de classification des images avec une réduction du taux d’erreur d’à peu près la moitié par rapport à la version précédente. « À partir de ce moment, beaucoup de progrès ont été faits ».

Quels sont les algorithmes utilisés en médecine ? Quelles sont les disruptions crédibles à venir ? Quels sont les sujets de controverse ? Jean-David Zeitoun répond notamment à ces questions dans son intervention.

Source : [FWDAY e-santé] Comment l’intelligence artificielle se met au service de la santé ?

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Intelligence artificielle. Médecine et patient ont tout à gagner du numérique

Sébastien Nivet est à la tête d’une équipe de 14 personnes, essentiellement des ingénieurs en biologie, ingénierie et optique. Tous travaillent à mettre le numérique et l’intelligence artificielle en général, au service de la médecine. Le directeur de la jeune start-up rennaise, VitaDX, a présenté, mardi, devant la centaine de professionnels de santé et d’acteurs du numérique bretons réunis à la cité de la voile de Lorient, « l’enjeu sociétal » que représente le numérique appliqué au milieu médical.

Où en est-on de l’utilisation du numérique aujourd’hui ?

On n’en est qu’aux prémices. Il y a peu d’outils qui utilisent toutes les informations liées aux patients que ce soit dans l’approche diagnostique ou thérapeutique. Elles sont aujourd’hui massives mais non disponibles car elles restent concentrées dans les établissements de santé. Quand on est hospitalisé, leurs services collectent tout un tas d’éléments sociaux, démographiques, épidémiologiques, cliniques (résultats d’examens ou de biologie, imageries, traitements médicamenteux ou chirurgicaux). Toutes ces informations sont là mais ne sont pas à disposition au regard des contraintes liées au respect des données personnelles. Or, il n’y a aucun risque de transgression car on n’a pas besoin de l’identité du patient pour les utiliser et tout doit rester confidentiel.

Quels bénéfices pour la santé ?

C’est maintenant que doit s’opérer le virage du numérique car l’enjeu est, en cernant bien le parcours de santé de chacun, d’avoir une meilleure prise en charge de la population au travers la prédiction d’une maladie pour mieux l’anticiper et de son diagnostic, permettant ainsi de mieux la traiter. En utilisant les données relatives à différents patients répondant à un même profil, l’intelligence artificielle se nourrit des retours d’expérience et offre une stratégie thérapeutique plus ciblée au patient. Ce sont des milliards de données, à l’échelle française, qui sont actuellement inexploitées faute d’être accessibles par des organismes académiques (laboratoires de recherche) et partenaires industriels (industries pharmaceutiques et du dispositif médical) et d’être centralisées par un organisme de santé publique.

 

Quels secteurs ont le plus à gagner ?

S’agissant de notre spécialité qui est le cancer de la vessie, sont surtout concernés les urologues qui pourront prendre en charge plus précocement leurs patients en choisissant la meilleure option thérapeutique car plus on est diagnostiqué tôt, plus l’arsenal des protocoles est large et les anatomopathologistes. Cela permettra de les accompagner dans leur prise de décision pour qu’elle soit la plus juste possible et qu’ils la prennent en toute confiance. Toutes les spécialités sont concernées car l’enjeu est de passer d’une médecine curative à une médecine préventive. Il est aujourd’hui plus facile d’accéder à des données sur des pathologies qui font l’objet de campagnes de prévention massives comme les cancers du côlon, col de l’utérus, sein, mélanomes car il y a un cumul d’informations qui s’est fait au fil des ans, permettant d’avoir une expertise médicale forte. À l’inverse, pour les maladies rares, la mise en place de l’outil numérique sera beaucoup plus difficile car on n’aura pas le même recul faute de données.

Source : Intelligence artificielle. Médecine et patient ont tout à gagner du numérique

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La FDA autorise le premier dispositif médical utilisant l’IA pour dépister la rétinopathie diabétique

PARIS (TICpharma) – La Food and Drug Administration (FDA) américaine a donné son feu vert, le 11 avril, à la mise sur le marché d’un premier dispositif médical utilisant l’intelligence artificielle (IA), en l’occurrence pour dépister, à partir d’une photo, une déficience visuelle causée par le diabète: la rétinopathie diabétique.

Cette pathologie, qui touche 50% des patients diabétiques de type 2, est provoquée par des taux de glycémie élevés qui endommagent les vaisseaux sanguins de la rétine. En France, elle est la première cause de cécité avant 65 ans, selon la Fédération française des diabétiques (FFD).

Outre-Atlantique, plus de 30 millions d’Américains vivent avec le diabète et « la détection précoce de la rétinopathie est un élément important de la prise en charge de ces millions de personnes qui ne font pas encore l’objet d’un dépistage adéquat », déclare Malvina Eydelman, directrice de la division « appareils ophtalmiques » de la FDA, citée dans un communiqué de l’agence américaine.

La FDA, qui souhaite permettre un accès aux soins oculaires au plus grand nombre, précise qu’elle « continuera à faciliter la disponibilité de dispositifs de santé numériques sûrs et efficaces qui pourraient améliorer l’accès des patients aux soins de santé nécessaires ».

Le dipositif validé par l’agence, baptisé IDx-DR, permet la détection de la rétinopathie diabétique (stade supérieur à léger) grâce à un algorithme capable de dépister la pathologie ophtalmique en analysant des photos. Il est uniquement autorisé chez l’adulte à partir de 22 ans.

« Ce programme permet la commercialisation d’un dispositif d’IA qui le rend utilisable par des professionnels de santé qui ne sont normalement pas habilités à dispenser des soins oculaires », explique la FDA.

Le professionnel de santé consulté (médecin généraliste, infirmier d’un centre de soin ou ophtalmologue) télécharge les photos des rétines du patient sur un serveur cloud sur lequel le logiciel IDx-DR est installé.

Si les images sont de qualité suffisante, le logiciel les compare aux milliers d’autres qu’il contient et fournit au médecin l’un des deux résultats suivants: « rétinopathie diabétique détectée: se référer à un professionnel de la vue » ou « rétinopathie diabétique négative: revoir un professionnel dans 12 mois ».

Pas pour tous les patients

Avant d’autoriser cette nouvelle technologie, la FDA a évalué les résultats d’une étude clinique d’images rétiniennes obtenues auprès de 900 patients diabétiques dans 10 centres de soins différents: dans 9 cas sur 10, le dispositif de dépistage s’est révélé efficace.

L’agence a néanmoins édicté une liste de restrictions. Ainsi, les patients qui ont subi un traitement des yeux au laser, les patients atteints de dégénérescence oculaire ou encore les femmes enceintes ne doivent pas recourir à IDx-DR, qui serait alors moins fiable.

Cette technologie a été mise au point par la société américaine non cotée IDx, fondée en 2010 par le Dr Michael Abramoff, ophtalmologiste.

« L’autorisation de la FDA […] est un moment historique qui a le potentiel d’initier une transformation de la façon dont les soins sont délivrés », commente Michael Abramov dans un communiqué.

« Les systèmes autonomes utilisant l’IA ont un potentiel énorme pour améliorer la productivité des soins, faire baisser les coûts et améliorer l’accessibilité et la qualité. En tant que premier dispositif du genre autorisé à être commercialiser, IDx-DR fournit une feuille de route pour une utilisation sécurisée et responsable de l’IA en médecine », ajoute-t-il.

Wassinia Zirar.
Verso Healthcare suit le premier dispositif médical utilisant l’intelligence artificielle pour détecter une déficience visuelle causée par le diabète.

Les recettes de Villani pour l’IA en santé

Il faut « réorganiser les pratiques médicales »

Dans son rapport sur l’intelligence artificielle, Cédric Villani fait de la santé un secteur stratégique de développement. Il propose notamment d’intégrer la formation aux technologies liées à l’IA dans les études de médecine.

Cédric Villani, mathématicien et député LREM de la 5e circonscription de l’Essone, veut que la France s’engage pleinement dans le développement de l’intelligence artificielle (IA), et l’intègre le plus rapidement possible dans plusieurs secteurs. La santé en fait partie. Dans un rapport remis ce mercredi au Gouvernement, il la qualifie de « secteur stratégique ».

L’IA a déjà pénétré l’univers de la médecine. Dans la recherche ou dans la pratique, les algorithmes accompagnent les professionnels, que ce soit pour analyser une base de données lors d’études épidémio, pour l’assistance chirurgicale, ou pour l’aide au diagnostic et à la prescription. Mais la formation et le cadre règlementaire ne l’ont pas encore intégrée.

Des médecins-informaticiens

Les professions médicales reposant sur l’imagerie, notamment, devraient être les plus impactées, estime Cédric Villani dans son rapport. Mais pas seulement. « Suivi en temps réel du patient », « prédiagnostic médical », « aide à l’orientation dans le parcours de soin »… L’ensemble du secteur médical pourrait être concerné.

Dans cette optique, le rapport propose de « réorganiser les pratiques médicales »pour intégrer l’IA dans la médecine de demain. Plusieurs priorités sont citées dans le rapport Villani. « Former les professionnels de santé aux usages de l’intelligence artificielle, de l’IOT (Internet des objets, soit la combinaison d’objets connectés et des données qu’ils permettent de gérer, ndlr) et du big data en santé », notamment dans leur formation initiale. Il compte profiter de la réforme du premier et du deuxième cycle des études de médecine.

Corollaire de cette volonté d’installer l’IA dans la formation : le rapport propose de « transformer les voies d’accès aux études de médecine », en y intégrant « davantage d’étudiants spécialisés dans le domaine de l’informatique et de l’IA », en créant des doubles cursus ou en étendant la reconnaissance d’équivalences.

Un cadre règlementaire à définir

Pour que cette petite révolution s’installe, le rapport recommande de faciliter les expérimentations, en « créant les conditions règlementaires et organisationnelles nécessaires ». Il parle de « bac à sable » favorisant la « conception itérative », le déploiement des technologies avec les usagers (patients, professionnels, hôpitaux), en conditions réelles. Plus concrètement, il invite à faire entrer les expérimentation directement dans les CHU, mais aussi « jusqu’aux professionnels » – que nous imaginons être les professionnels de santé libéraux : kinés, infirmiers, médecins etc.

Mais ce développement ne se fera pas sans une base juridique solide, sur laquelle le rapport insiste. Se pose en effet le problème de la responsabilité médicale des professionnels de santé liée à l’utilisation de l’IA. En cas d’erreur médicale, qui sera jugé responsable ? « En l’absence de la reconnaissance d’une personnalité juridique autonome pour l’algorithme et le robot, il serait envisageable de tenir le médecin pour responsable de l’utilisation des programmes, algorithmes et systèmes d’intelligence artificielle, sauf défaut de construction de la machine ».

L’État aura son rôle à jouer. En mettant en marche le cadre règlementaire nécessaire, mais aussi en devenant « le premier client » de cette transformation, en soutenant l’innovation ou par des marchés publics. Mais pour l’instant, aucun chiffre n’a été évoqué. « On a fait ces calculs, et plutôt trois fois qu’une », a assuré Cédric Villani au Monde. « Mais on ne voulait pas qu’ils soient dans le rapport pour éviter que l’expression publique se précipite dessus ».

Au cours de la visite d’Emmanuel Macron à l’Institut Curie ce jeudi 29 mars, le Président de la République en a dit un peu plus : environ 1,5 milliards d’euros seront investis sur des projets au cours du quinquennat, rapporte Sciences et Avenir.

 Source : LES RECETTES DE VILLANI POUR L’IA EN SANTÉ