Des logiciels experts en diagnostic médical. Imagerie cérébrale, aide à la décision clinique, dépistage de maladies oculaires… l'intelligence artificielle promet de bouleverser les tâches et les usages du diagnostic médical.
Le point sur les progrès et les limites de ces nouvelles technologies appliquées à la santé. « La quasi-totalité des champs de l’intelligence artificielle dispose d’applications dans le domaine de la santé. » La conclusion du rapport Stratégie France IA remis en mars 2017 au gouvernement est éloquente. La médecine semble être entrée dans l’ère des données et l’intelligence artificielle (IA) se placera à l’avenir comme un outil précieux, notamment pour l’aide au diagnostic. Watson, le programme développé par IBM, en est l’exemple le plus emblématique. Fondé sur le deep learning, ou « apprentissage profond », branche la plus connue de l’intelligence artificielle, il fonctionne par couches, à l’image d’un réseau de neurones connectés entre eux et répartis en différentes strates pour chaque calcul.
Nvidia veut révolutionner l'imagerie médicale grâce à l'intelligence artificielle... sans remplacer l'humain. 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. Autour de l’informatique : Les robots à l’hôpital. Jocelyne Troccaz est Directrice de recherche CNRS au Laboratoire « Techniques de l’ingénierie médicale et de la complexité – informatique, mathématiques et applications » de l’Université de Grenoble.
Ses travaux concernent principalement la robotique et l’imagerie médicales et sont appliqués à des domaines cliniques variés. Ainsi, ses recherches sur l’aide à la biopsie de la prostate permettent le guidage plus précis de la ponction, améliorant la prise en charge du cancer de la prostate, de loin le plus fréquent chez l’homme. Ses travaux sont au cœur des activités de plusieurs start-up valorisant les travaux du laboratoire. Cet article est co-publié avec le Blog Binaire. Binaire : Jocelyne, pourrais-tu nous parler de ton domaine de recherche ? Jocelyne Troccaz : Je travaille en informatique et en robotique, au service des gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur. Comment en es-tu arrivée là ? J’ai suivi une licence, une maîtrise et un DEA d’informatique. Les êtres humains. Et si des robots prenaient soin de notre santé, comme au Japon ?
À l’hôpital, des robots assistent les chirurgiens lors d’opérations de la colonne vertébrale ; des machines assurent la préparation des médicaments et leur délivrance auprès des patients ; des personnes ayant subi un accident vasculaire cérébral (AVC) réapprennent à marcher avec un exosquelette, sorte d’armature permettant d’accompagner le mouvement grâce aux signaux émis par le cerveau.
Les machines sont désormais capables de prouesses inimaginables il y a seulement quelques années. Du coup, leurs ventes augmentent de manière spectaculaire à l’échelle mondiale. Selon la Fédération internationale de la robotique, les ventes de robots d’assistance aux personnes handicapées, par exemple, sont passées de 4 713 unités en 2015 à 5 305 en 2016 et celles d’exosquelettes, de 4 970 unités en 2015 à 6 018 en 2016.
L’intelligence artificielle au service de la santé : entre révolution et prudence - Innov'Asso. L’IA, c’est quoi ? Pour comprendre les enjeux liés à l’IA, revenons rapidement sur sa définition. Olivier de Fresnoye et Mehdi Benchoufi préfèrent d’ailleurs parler de deux définitions. La première caractérise l’IA comme la possibilité d’automatiser un certain nombre de processus : ce rêve, d’opérer le moindre effort pour assurer une tâche pénible, est la version triviale de la définition de l’IA. La seconde définition est liée quant à elle à la notion de machine learning :
Intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence »[1].
Ses finalités et son développement suscitent, depuis toujours, de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes s'exprimant tant dans les récits ou films de science-fiction que dans les essais philosophiques[5]. La réalité semble encore tenir l'intelligence artificielle loin des performances du vivant ; ainsi, l'IA reste encore bien inférieure au chat dans toutes ses aptitudes naturelles[6]. Définition[modifier | modifier le code] Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour Artificial Intelligence). Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, certaines définitions de l'IA varient sur deux points fondamentaux[8] :
Des robots chirurgiens dans les blocs opératoires. Qu’est-ce que CRISPR, le « ciseau génétique » à ne pas mettre entre toutes les mains ? Que signifie exactement CRISPR, et qui a découvert CRISPR-Cas9 ?
Cette technique de modification génétique est présentée comme révolutionnaire : comment fonctionne-t-elle ? Elle soulève également d'inévitables enjeux éthiques. Numerama fait le point. Son nom sonne un peu comme une biscotte suédoise et pourtant, CRISPR-Cas9 est né en Californie en 2012. À l’origine de ces « ciseaux génétiques », la chercheuse française de l’université de Berkeley Emmanuelle Charpentier, et sa collègue américaine Jennifer Doudna.
Concrètement, CRISPR-Cas9 associe deux éléments. Édition génomique. Schéma général du processus de modification localisée du génome.
L'édition génomique ou modification localisée de séquence génomique (genome editing pour les anglophones) regroupe un ensemble de techniques de manipulation du génome visant à la modification du matériel (et donc de l'information) génétique. Ces techniques sont plus précises et ciblées que les techniques OGM historiques qui voient ces organismes transformés par transgenèse qui introduit des modifications génétiques au niveau d'un site « au hasard » dans le génome.
Les termes « édition génomique » ou « édition du génome », bien que couramment employés, sont à éviter car contrairement au mot anglais « editing », le mot « édition » ne signifie pas « modifier, corriger, retoucher ». L'expression « édition génétique » est aussi à éviter car ayant un autre sens[1]. Ces techniques peuvent être appliquées aux plantes, aux animaux[2], aux champignons et aux organismes unicellulaires, procaryotes ou eucaryotes. . ↑ P.