💥 Accédez en illimité à
tous nos livres & vidéos, sur l'IA, le dev, les réseaux... Cliquez ici
-100€ sur l'abonnement annuel à
la Bibliothèque Numérique ENI. Cliquez ici
  1. Livres & vidéos
  2. Quand l’Intelligence Artificielle révolutionne la santé
  3. Les domaines de l’intelligence artificielle
Extrait - Quand l’Intelligence Artificielle révolutionne la santé Opportunités et défis
Extraits du livre
Quand l’Intelligence Artificielle révolutionne la santé Opportunités et défis Revenir à la page d'achat du livre

Les domaines de l’intelligence artificielle

Introduction

Contrairement à ce qui était envisagé dans les œuvres de fiction comme HAL9000 dans 2001 : L’Odyssée de l’espace, l’intelligence artificielle ne peut pas être vue comme une entité unique faisant tout. Au contraire, l’intelligence artificielle a été découpée en plusieurs domaines et sous-domaines donnant lieu pour chacun d’entre eux à des recherches spécifiques, des solutions diverses et à des applications différentes. Chacun de ces domaines et sous-domaines répondent à des problématiques circonstanciées.

Neuf domaines sont considérés aujourd’hui comme les fondations de l’intelligence artificielle. Ces domaines vont être brièvement décrits dans ce chapitre en s’attardant sur ceux qui intéressent spécifiquement le domaine de la santé. On y trouve : le test de Turing, la vision, la robotique, la connaissance, la planification automatique et l’ordonnancement, le langage naturel, l’apprentissage, le raisonnement automatisé, et la prise de décision.

Les domaines

Le test de Turing

Le test de Turing a été inventé dans les années 1950 par Alan Turing, un mathématicien anglais. C’est une proposition de test d’intelligence artificielle fondée sur la faculté d’une machine à imiter la conversation humaine.

Ce que demande le test de Turing, c’est l’aptitude ou la capacité pour une machine de reproduire le comportement humain, le simuler. Mais simuler n’est pas être, une machine qui simule l’intelligence humaine, même si elle est intéressante pour certaines tâches, ne peut pas être considérée comme une machine intelligente. Aussi, même si la réussite du test de Turing n’est plus un objectif de recherches en soi, elle fait appel à un nombre de domaines qui, eux, le sont. Parmi ces domaines, on retrouve la connaissance, l’apprentissage automatisé dont le « Deep Learning », la compréhension de la langue naturelle, les analyses syntaxiques, sémantiques et comportementales. Ces domaines, ainsi que les techniques et les technologies qui lui sont associées, vont être détaillés par la suite.

Il est souvent affirmé qu’en juin 2024, « GPT-4 », l’intelligence artificielle développée par OpenAI, aurait démontré des capacités compatibles avec le test de Turing.

Les champs d’application possibles autour de la reproduction du comportement humain sont nombreux et permettent essentiellement de converser ou échanger avec l’humain dans des formes que reconnaît et surtout qu’accepte l’humain. Pour cela, et bien que cela ne soit pas toujours le cas, il est préférable, voire essentiel, que la machine comprenne le contexte et ne se contente pas d’une simulation ou d’une conversation vide de compréhension de sens.

La principale application issue du test de Turing est l’agent virtuel ou assistant virtuel (« chatbot ») dérivé du « bot » informatique. Cette technologie, couplée à l’apprentissage automatique, le langage naturel, le raisonnement et la prise de décision, est utilisée dans tous les domaines et sous des formes très différentes....

En conclusion

Tous les domaines de l’intelligence artificielle sont représentés et utilisés dans le secteur de la santé. Leurs champs d’applications sont vastes et variés, de plus en plus nombreux, mais surtout leur implémentation et leur intégration s’effectuent de plus en plus rapidement, l’impact de ces nouvelles applications est immense et touche comme nous le verrons la totalité des acteurs de la santé.

Quelques statistiques sur l’intégration et l’impact de l’IA sur les soins de santé :

  • On estime que le marché mondial de l’IA dans les soins de santé atteindra 188 milliards de dollars d’ici 2030.

  • Un cinquième des organisations mondiales de soins de santé ont déjà adopté une forme d’intelligence artificielle.

  • L’IA pourrait réduire de 70 % le coût de la découverte de nouveaux médicaments.

  • Les outils d’IA prédictive pourraient réduire de moitié les admissions à l’hôpital.

Sources et références

  • Alcimed, « Vision par ordinateur en santé : les applications et les défis de cette nouvelle solution d’IA », 2022.https://www.alcimed.com/fr/insights/vision-ordinateur-sante/

  • Amir H Dorafshar, « Computer-Assisted Planning in Craniofacial Surgery », Elsevier - Health Sciences Division, 2024.

  • BUZZ eSanté, « Medvir : l’intelligence artificielle au service de l’aide à la décision médicale », 2022. https://buzz-esante.fr/medvir-lintelligence-artificielle-au-service-de-laide-a-la-decision-medicale/

  • Case Western Reserve University, « 5 Medical Robots Making a Difference in Healthcare », 2023. https://online-engineering.case.edu/blog/medical-robots-making-a-difference

  • Christopher M. Hayre, « Virtual Reality in Health and Rehabilitation », CRC Press, 2020.

  • Daphné WALLACH, « Le Deep Learning pour le traitement d’images - Classification détection et segmentation avec Python et TensorFlow », ENI, 2024.

  • David Gruson, « La machine le médecin et moi  », L’Observatoire, 2019.

  • Emmanuel Chazard, « Intelligence artificielle et aide à la décision de santé », CNRS Editions, p57-78, 2019.

  • European Heart Association, « Qu’est-ce...