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.

Source : Intelligence artificielle en santé : quelle place pour les GAFA ?

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

La réalité virtuelle pour révolutionner la formation des professionnels de santé

Pionnier chez Interaction Healthcare, Jérôme Leleu livre aujourd’hui son regard sur le marché actuel de la réalité virtuelle pour la révolution de la formation et des méthodes pédagogiques. Une technologie dite immersive qui doit surtout permettre de créer du lien entre les professionnels aussi bien pour la formation initiale qu’en formation continue.

De nouvelles façons d’apprendre qui est porteur de nombreuses promesses que nous détaille Jérôme. Direction Bordeaux pour un Regard au coeur de ces réalités alternatives qui nous forment déjà les nouvelles générations de professionnels de santé partout dans le monde.

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.

Source : La réalité virtuelle pour révolutionner la formation des professionnels de santé

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Une solution d’IA pour optimiser le diagnostic en sénologie

En se rapprochant de la start-up Hera-MI, Fujifilm France étend son influence sur l’aide à la décision en distribuant la solution d’IA Breast-Slim View dédiée à l’optimisation du diagnostic en sénologie.

Hera MI

Fujifilm France a annoncé, aux JFR 2018, avoir conclu un partenariat scientifique et commercial avec Hera-MI, une start-up française créée en Avril 2017 par Sylvie Davila et le Dr Bruno Scheffer. Ce rapprochement vise à apporter aux sénologues un outil d’aide à la décision et de lecture en mammographie et en tomosynthèse aux moyens de la solution brevetée Breast-SlimView développée par Hera-MI, qui offre un support de lecture innovant et disruptif où seule l’information pertinente est affichée.

La startup Hera-MI a notamment développé un outil permettant aux radiologues de se libérer de l’information superflue pour se concentrer l’analyse des zones potentiellement suspectes. Nous avons eu l’occasion d’assister à une démonstration de ce logiciel lors des JFR 2018. Sur les images de mammographie ou de tomosynthèse, les parties saines du sein sont grisées par l’application, si bien que le radiologue peut se concentrer sur les images dites à risque et ainsi optimiser son diagnostic.

« Hera-MI a pour ambition d’accélérer et de fiabiliser le diagnostic radiologique du cancer du sein grâce à l’intelligence artificielle, commente Sylvie Davila, Présidente et co-fondatrice d’Hera-MI. Breast-SlimView est une solution globale d’aide à la décision et de lecture pensée par un radiologue pour les radiologues.

Pour le Docteur Bruno Scheffer, Directeur Médical d’Hera-MI, « La plateforme Breast-SlimView d’Hera-MI a pour vocation d’assister les sénologues sans les remplacer.
Quel est le constat ? L’infobésité.
L’imagerie en coupes (TDM, IRM, US) et la performance des matériels ont considérablement augmenté le volume d’images et la quantité d’information par image que nous devons analyser. Par un panel de fonctionnalités innovantes, Breast-SlimView focalise l’attention du sénologue sur les zones pertinentes, le radiologue est au centre de la décision dans un workflow fluidifié. »

Paco Carmine.

Source : Une solution d’IA pour optimiser le diagnostic en sénologie

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Nvidia veut révolutionner l’imagerie médicale grâce à l’intelligence artificielle… sans remplacer l’humain

Nvidia poursuit ses efforts dans l’imagerie médicale avec l’annonce d’un premier partenariat pour l’utilisation clinique de sa plate-forme Clara. C’est le King’s College London qui s’est laissé tenter, alléché par la promesse de diagnostics plus rapides et précis. Mais si Nvidia prône les bienfaits de l’intelligence artificielle, sa vice-présidente en charge de la santé est catégorique : ces outils sont là pour aider les praticiens, pas les remplacer.

Nvidia veut révolutionner l’imagerie médicale grâce à l’intelligence artificielle… sans remplacer l’humain.

Nvidia présente un GPU capable de faire du ray tracing en temps réel.

Lors de sa conférence GTC Europe 2018, qui s’est déroulée du 9 au 11 octobre à Munich, Nvidia a annoncé un premier partenariat clinique pour sa plate-forme Clara, avec le King’s College London (KCL). Clara est une déclinaison des technologies d’intelligence artificielle de Nvidia dédiée à l’imagerie médicale.

Fédérer l’apprentissage des modèles sans partager de données sensibles

Le partenariat va porter sur l’utilisation d’un serveur Nvidia DGX 2 afin d’améliorer la qualité d’images 3D complexes provenant de scanners et d’IRM. Trois grands hôpitaux londoniens vont participer : King’s College Hospital, Guy’s and St Tomas’, et South London and Maudsley. Cette technologie va permettre d’effectuer des diagnostics plus rapidement et avec plus de précision que par le passé, d’après le professeur Sébastien Ourselin, qui dirige l’Ecole d’ingénierie biomédicale et des sciences de l’imagerie de King’s College London.

La collaboration portera dans un premier temps sur le développement d’algorithmes pour entraîner des réseaux de neurones volumétriques à grande échelle, ainsi que sur une infrastructure d’apprentissage fédérée pour permettre à plusieurs institutions d’entraîner un modèle commun, mais sans avoir à partager de données sensibles.

Appliquer au médical des technologies développées pour l’automobile et l’entertainment.

Cette offensive sur le secteur médical s’appuie sur des technologies que Nvidia a créées pour d’autres industries. Par exemple, fin septembre, à Tokyo, l’entreprise a lancé un kit de développement logiciel (Clara SDK) et a annoncé la plate-forme Clara AGX, qui utilise la même puce Xavier que les systèmes mis au point par Nvidia pour la voiture autonome.

« Les instruments médicaux utilisent aujourd’hui un CPU et un GPU, plus un FPGA pour traiter les données brutes, explique Kimberly Powell, VP of Healthcare chez Nvidia. Mais Xavier est justement très doué pour traiter les données issues de capteurs, ce qui veut dire que notre architecture peut désormais gérer toute la chaîne, puisqu’elle est programmable. Elle est suffisamment flexible pour pouvoir même se passer d’un CPU. »

La puissance de calcul nécessaire augmentant en fonction des différents instruments, la dirigeante laisse d’ores et déjà entendre que l’architecture Turing, annoncée en août lors du Siggraph 2018, pourra venir en renfort au sein de certaines configurations. « Le ray tracing a un rôle à jouer dans l’imagerie médicale, déclare Kimberly Powell. Siemens est un innovateur dans ce domaine, ils ont créé un système de rendu cinématique pour l’imagerie médicale, et ce type de rendu s’appuie beaucoup sur le ray tracing afin de produire une visualisation très réaliste basée sur la lumière. »

Outre une meilleure représentation 3D de l’anatomie, cela donne aussi de bien meilleures textures. « Les textures contiennent beaucoup d’informations, comme des marqueurs biologiques. Elles pourraient par exemple aider à savoir si un foie est malade ou si une tumeur cérébrale est susceptible de répondre à un traitement plutôt qu’un autre, » explique Kimberly Powell, citant le professeur Elliot K. Fishman, expert mondialement connu en matière de tomodensitométrie.

De nouveaux instruments intégrant Clara dans 2 ans

Nvidia a un double objectif : intégrer Clara directement dans les nouveaux équipements, mais aussi augmenter les instruments médicaux existants, pour peu qu’ils soient déjà équipés de GPU… Et c’est le cas de la majorité d’entre eux aujourd’hui. Cela pourra passer par le cloud, mais aussi par l’utilisation d’un système en interne, en l’occurrence un serveur DGX. C’est le choix qu’a fait KCL. « Il faudra encore deux ans avant que ne sortent de nouveaux instruments qui incorporeront Clara, mais entre temps les fabricants développent des modules de mise à jour pour les équipements existants », détaille Kimberly Powell.

Standardiser et automatiser les procédures… sans supprimer l’humain

Un autre aspect clé désormais évoqué par Nvidia est la simplification du workflow des services de radiologie. L’idée est notamment d’effectuer la majeure partie du travail directement dans l’instrument, plutôt que d’avoir à envoyer les résultats sur deux stations de travail à la suite avant de pouvoir enfin visualiser les données. Mais cela va plus beaucoup loin dans la simplification des tâches.

« J’étais chez Siemens cette semaine, révèle Kimberly Powell. Ils ont une caméra qui permet de savoir si le patient est bien aligné dans l’instrument d’IRM, plutôt que de le faire mesurer par un technicien. C’est un exemple de ce qu’il est possible de faire. Il ne s’agit pas de remplacer les équipes mais d’augmenter leur travail pour standardiser et automatiser les procédures, même avant l’acquisition de l’image. Lors de l’acquisition elle-même, il est aussi possible de faire un scan rapide pour détecter la zone exacte sur laquelle se concentrer et n’envoyer des radiations que sur cette zone précise. Ensuite, peut-être qu’on pourrait optimiser le triage pour diriger plus rapidement les cas les urgents dans les services appropriés. »

La dirigeante tient à se démarquer très fermement des discours sur la fin du métier de radiologue et l’automatisation totale de l’imagerie médicale qu’on a pu entendre il y a quelques années. « Notre rôle est d’apporter de la puissance de calcul et des outils pour aider à améliorer les traitements. Ensuite ce sont nos partenaires, comme Siemens ou AEG, qui vont travailler avec les médecins sur l’implémentation de ces technologies, comme ils le font déjà depuis des décennies. Nous n’avons pas de projets pour créer d’algorithmes approuvés par la FDA ni quoi que ce soit de ce genre. »

La prochaine échéance pour Clara sera la conférence RSNA 2018, qui aura lieu du 25 au 30 novembre à Chicago. Nvidia devrait y faire des annonces et organiser des démonstrations pour séduire les radiologues nord-américains.

Julien Bergounhoux.

Source : Nvidia veut révolutionner l’imagerie médicale grâce à l’intelligence artificielle… sans remplacer l’humain

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Imagerie et IA: un duo à réguler finement au bénéfice du patient

Nesrine Benyahia, Présidente de DrData, et Stéphane Boyer, Directeur Général d’Arterys, nous éclairent sur les véritables enjeux de l’intelligence artificielle en imagerie médicale par des regards croisés sur les plans du juridique, des politiques publiques et des applications pratiques.

Intelligence artificielle
Intelligence artificielle

Thema Radiologie : Nesrine, vous êtes auteure d’une thèse de doctorat sur le droit de l’imagerie médicale et ses enjeux de santé publique. Que pensez-vous de cet engouement pour l’intelligence artificielle dans ce domaine ?

Nesrine Benyahia : L’imagerie médicale est un domaine particulier de la médecine de par son imprégnation dès sa genèse dans les nouvelles technologies. Loin d’être une spécialité poussiéreuse, l’imagerie médicale a l’innovation dans son ADN, et les radiologues aussi ! Cette insatiable innovation, nous la voyons chaque année lors des Journées Francophones de Radiologie (JFR). L’intelligence artificielle se présente alors comme une évidence. Par ailleurs, nous le savons et nous avons déjà eu l’occasion de porter le débat au niveau politique, l’offre de radiologie française ne répond pas de façon suffisante aux besoins des patients en termes de délais d’obtention de rendez-vous d’IRM, de pertinence des soins, de prévention etc. Ces carences sont dues notamment à des défis organisationnels territoriaux (taux d’équipements médicaux lourds décrié) et tarifaires auxquels les organisations professionnelles tentent de répondre à travers notamment le dernier accord historique avec la CNAMTS que nous saluons, ainsi que la création d’un écosystème IA par la FNMR et la SFR.

Les procédés machiniques de l’IA peuvent apporter soutien et expertise au radiologue, et constituer ainsi un précieux co-worker : gain de temps, davantage d’informations et de précisions dans l’analyse des images, la médecine aux 3P (préventive, personnalisée, prédictive)… A l’ère du tout-numérique en santé particulièrement valorisé récemment par les annonces du Président de la République dans le cadre de MaSanté2022, la radiologie a de quoi donner l’exemple.

T.R. : Stéphane, vous qui êtes Directeur Général Europe d’une société proposant une plateforme Cloud d’analyse par l’IA des images médicales, quelles applications pratiques voyez-vous sur le terrain et quelles sont les attentes des professionnels du domaine ? Comment positionnez-vous le patient au cœur de l’IA en radiologie ?

   Stéphane Boyer : L’intelligence artificielle est aujourd’hui omniprésente dans le débat public, nous n’en voyons pourtant que les toutes premières applications. En radiologie, les bénéfices seront très rapidement notables : un allègement de la charge de travail des médecins grâce à l’automatisation des tâches les plus chronophages et à faible valeur médicale ; une meilleure prise en charge des patients par la priorisation des cas, notamment dans les services d’urgences ; un diagnostic plus précis, y compris de pathologies rares, par le croisement avec des milliers puis des millions d’examens déjà annotés. Les possibilités sont presque exponentielles. Les seules limites sont la quantité et la qualité des données à disposition et le respect de la vie privée.

L’IA n’a d’intérêt que si elle profite in fine à la santé du patient. Nous travaillons donc tant sur la qualité de l’analyse automatique des images que sur l’allègement de la charge de travail des médecins, ce qui leur libère du temps avec leurs patients. C’est une de leurs principales attentes et le gage d’une médecine qui demeure humaine.

T.R.: Nesrine, face à ces multiples applications cliniques et l’usage des données de santé en masse, quels sont pour vous les principaux points de vigilance juridique ?

N.B.: L’usage du Big Data dans le secteur de la santé n’est pas anodin. La nouvelle réglementation européenne relative aux données personnelles (RGPD) applicable depuis le 25 mai dernier et la loi informatique et libertés française obligent les acteurs (entreprises, établissements et professionnels de santé, institutionnels) à une prudence accrue. Néanmoins, des verrous de sécurité technique, organisationnelle et juridique existent, tels que des techniques de pseudonymisation, de chiffrement, la mise en œuvre de procédures internes, l’information du patient, un encadrement strict des relations contractuelles…pour assurer le développement de l’IA en radiologie dans le respect des droits et libertés des patients. L’important est d’équilibrer les responsabilités entre les acteurs, d’adopter une action commune et de faire en sorte que cette réglementation soit une chance et non une contrainte supplémentaire. Cela sera aussi l’occasion de repérer les bons élèves, « éthiquement » parlant, soucieux du patient dès sa prise en charge et jusqu’à l’utilisation de sa donnée personnelle.

Autre point de vigilance qui demeure une véritable problématique, celui de la responsabilité médicale. Aujourd’hui, le médecin est responsable des décisions qu’il prend, qu’elles soient basées sur une IA ou non. La responsabilité de l’entreprise conceptrice de l’IA pourra être recherchée en cas de preuve de défectuosité du produit et/ou logiciel. Le régime juridique de la responsabilité des algorithmes sera indéniablement une question que le législateur devra se poser.

T.R.: Stéphane, comment accueillez-vous ces réglementations sur les données personnelles dans le cadre du développement de l’IA en imagerie médicale ?

S..B. : Ces réglementations sont nécessaires et, de notre point de vue, elles sont mêmes bienvenues. Nécessaires car on mesure tant auprès des patients que des praticiens les inquiétudes que peut susciter l’usage de données aussi personnelles et sensibles. Celles-ci sont essentielles au développement des applications de l’intelligence artificielle et pourraient à terme permettre une médecine prédictive et personnalisée, qui est dans l’intérêt de tous. Mais ce progrès ne se fera pas sans le consentement de tous les acteurs. Je suis optimiste, les outils existent déjà aujourd’hui pour garantir l’anonymisation. Ces réglementations sont également les bienvenues pour une société comme Arterys car elles fixent un cadre clair pour notre activité et celle des autres entreprises du secteur, qui plus est un cadre applicable à l’ensemble du continent européen s’agissant du RGPD.

T.R.: Pour conclure, quelles sont les actions qui pourraient favoriser l’usage de l’IA en radiologie au bénéfice du patient et du système de santé ?

Stéphane.B. : Deux défis principaux se posent à l’IA en radiologie si nous ne voulons pas rater cette révolution: diffuser largement la technologie afin de ne pas renforcer les inégalités face aux soins, ainsi que renforcer la qualité des algorithmes et les développer pour l’ensemble de l’imagerie, quelle que soit la modalité (radio, scan, IRM) ou la pathologie concernée.

Rendre l’intelligence artificielle accessible à tous implique nécessairement de libérer des financements pour le système de santé. Cet investissement initial sera auto-financé à moyen terme grâce aux gains de productivité dans les établissements de santé et à une réduction des coûts (prise en charge plus rapide des patients, moindre errance thérapeutique, prévention renforcée).

Par ailleurs, la mutualisation et le croisement de données de santé anonymisées seront essentiels pour poursuivre l’amélioration des outils mis à disposition des radiologues. De ce point de vue, les progrès sont déjà importants. D’une part les médecins sont de moins en moins réticents à ce partage, d’autre part les pouvoirs publics ont pris des initiatives pour que la France soit en pointe : mission de préfiguration d’un Health Data hub, lancement des Instituts interdisciplinaires d’intelligence artificielle, etc.

N.B.: L’importance du sujet nécessite un positionnement innovant de la part des pouvoirs publics. La coordination des soins et l’organisation territoriale de l’offre de soins en imagerie a atteint une criticité viscérale tant le système arrive à ses limites. Le process doit évoluer et être évalué. En effet, il nous faut éviter les erreurs du passé (le présent pour d’autres) quant à l’appréhension des innovations dans le système de santé et plus particulièrement au sein de la radiologie, je pense notamment à l’absence de tarification des actes innovants en radiologie interventionnelle. Cela passe par exemple par l’ouverture encadrée des données de santé pour enrichir les algorithmes et les sécuriser, soutenir les projets territoriaux de réorganisation de l’offre d’imagerie par l’IA couplée à la téléradiologie. Il est essentiel également de favoriser la coopération public/privé par le décloisonnement ville-hôpital pour permettre un partage pertinent des données et ainsi mieux coordonner le parcours de soins et éviter les actes non pertinents ainsi que d’éventuelles expositions inutiles aux rayonnements ionisants, en s’appuyant sur les algorithmes prédictifs de l’IA par exemple.

En bref, il nous faut changer de paradigme et insuffler une régulation positive, éthique et inclusive de l’IA dans le parcours de soins du patient.

Nesrine Benyahia est Présidente et co-fondatrice de DrData (société spécialisée dans la protection et valorisation des données de santé), Docteure en Droit public, Membre associé de l’Institut droit et santé (Inserm).

Stéphane Boyer est Directeur général Arterys Europe, ancien directeur Marketing IRM France chez General Electric.

Propos recueillis par Bruno Benque.

Source : Imagerie et IA: un duo à réguler finement au bénéfice du patient

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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