Comment l’intelligence artificielle bouleverse la médecine

De nombreuses équipes de recherches travaillent sur des solutions d’IA appliquées à la médecine. Mais y a-t-on déjà recours dans la pratique médicale ?

Pr Jean-Emmanuel Bibault – Oui, même si cela reste encore dans des domaines limités, liés essentiellement à des tâches de « perception », d’interprétation d’images médicales. En radiologie, par exemple, on utilise l'intelligence artificielle aux urgences pour repérer sur les clichés une fracture de cheville après un traumatisme. On s’en sert également pour examiner des biopsies en cas de suspicion de cancer. Et dans mon domaine, la radiothérapie, on y a recours pour déterminer les zones qui vont être irradiées, ce qu’on appelle le « contourage ». Cette étape de préparation prend deux à trois heures lorsqu’elle est réalisée manuellement. Avec un algorithme d’intelligence artificielle, deux à trois minutes suffisent.

C’est un gain de temps énorme. Mais l’IA exécute-t-elle mieux ces tâches que les médecins ? 

J-E.B. – Pour le moment, dans les disciplines où l’IA est utilisée, elle fait au moins aussi bien que les médecins. Mieux, c’est difficile à démontrer, pour la simple et bonne raison qu’il est extrêmement complexe de comparer les performances d’une intelligence artificielle avec celles d’un humain. Pour ça, il faut trouver les bons critères de jugement, et on ne sait pas toujours lesquels. 

Quels progrès peut-on attendre de l’IA en médecine ?

J-E.B. – Je pense qu’il y a deux domaines dans lesquels l’IA va jouer un rôle très important. Le premier, c’est la personnalisation des soins. Demain, on pourra prédire à l’avance le traitement qui sera à la fois le plus efficace et qui aura le moins d’effets secondaires pour le patient. Cela permettra de maximiser ses chances de guérison et de minimiser les risques de séquelles. La seconde application de l’IA qui me semble très prometteuse, c’est la création d’outils d’aide à la décision à destination non pas des médecins, mais des patients. Par exemple, pour détecter, en fonction de différents paramètres, une anomalie nécessitant de consulter un médecin ou de réaliser un dépistage. Ou encore pour savoir s’il faut ou non se rendre aux urgences en présence de tel ou tel symptôme.

Comment pourra-t-on être sûr que l’IA ne se trompe pas ? 

Dans un ouvrage publié en 2023¹, vous dites qu’il est peu probable que les humains restent longtemps capables de juger une IA…
J-E.B. – Pour tout ce qu’effectue l’IA et que les humains savent faire, typiquement les tâches d’interprétation d’images dont je parlais, on est capable de vérifier que l’IA ne dit pas n’importe quoi. En revanche, pour les tâches que même les meilleurs experts ne sont pas capables de réaliser eux-mêmes – prédire par exemple dix ans à l’avance le risque d’une personne de décéder d’une maladie –, on ne va pas pouvoir juger du bien-fondé de la prédiction. Et là, on sera confronté à une vraie difficulté. Il va donc falloir réfléchir à des méthodologies qui nous permettront de vérifier les résultats de ces IA prédictives, éventuellement en les validant dans le cadre d’essais cliniques comme on peut le faire pour les médicaments.

Voulez-vous dire qu’on attendra dix ans les résultats d’un essai clinique pour savoir si l’IA avait raison ou non ?

J-E.B. – Non, on pourra le faire en quelques mois. Il y a tout un champ de recherches qui est en train de s’ouvrir et qui suscite beaucoup d’intérêt aujourd’hui, qu’on appelle le « jumeau numérique ».  Il s’agit, à partir des données de santé propres au patient, de créer un double virtuel qui permettra de simuler très rapidement les résultats attendus, et donc de gagner énormément de temps lors des essais. Mais pour l’instant, on n’y est pas encore. Il y a d’ailleurs un risque qu’on ne parvienne que très difficilement à valider certains algorithmes de façon adéquate.

Ne craignez-vous pas que l’IA finisse par remplacer les médecins ? 

J-E.B. – C’est une question qu’on se pose depuis très longtemps. Il y a quelques années, Geoffrey Hinton, un chercheur canadien spécialiste de l’intelligence artificielle, avait déclaré qu’on ferait mieux d’arrêter de former des radiologues. Mais depuis, il a reconnu s’être un peu avancé et a fait son mea culpa. De mon point de vue, le vrai risque n’est pas que la machine remplace le médecin, mais plutôt qu’à l’avenir son rôle s’apparente davantage à celui d’un secrétaire médical qui viendrait assister l’IA. 

À force de recourir à des algorithmes, les médecins ne risquent-ils pas, justement, de perdre une partie de leurs compétences, de leur savoir ?

J-E.B. – Quand on me pose cette question, j’utilise souvent l’image de la calculatrice. La conséquence de son invention, c’est qu’aujourd’hui nous ne savons plus faire de tête des calculs compliqués. Sur le plan médical, ça pourrait être la même chose. Si on se sert d’outils automatisés, il est certain qu’on finira par perdre du savoir. C’est pour ça qu’il faut d’ores et déjà réfléchir à la façon dont on va modifier la formation des jeunes médecins pour tenir compte de ce risque. Est-ce qu’il faudra, par exemple, organiser des séances de simulation et de validation régulières, comme on le pratique pour les pilotes de ligne ? C’est une vraie question.

Les coûts de la santé, notamment en raison des innovations techniques et thérapeutiques, ne cessent d’augmenter. L’utilisation de l’IA en routine clinique ne va-t-elle pas contribuer à cette inflation ?

J-E.B. – Je ne le crois pas. Je suis même convaincu que c’est l’inverse qui va se produire. En améliorant la prévention et en optimisant la prise en charge des patients grâce à l’IA, on obtiendra de meilleurs taux de guérison, moins de récidives et donc moins de retraitements. Tout cela contribuera à réduire les coûts de la santé.

^{1. Jean-Emmanuel Bibault est l’auteur de 2041 : l’Odyssée de la médecine (éd. Équateurs).}