(Suite des Article 1/6 & Article 2/6 & Article 3/6 & Article 4/6 & Article 5/6)

6) De la Data à l’Intelligence Artificielle

La Big Data est sans aucun doute amenée à jouer un rôle central dans le nouveau rapport qu’entretiendra bientôt l’Homme avec son bien être, sa santé, et son vieillissement. Au delà du « quantified self » et de la santé connectée, qui permettront d’alerter et de réagir en temps réel, les profonds changements dont la médecine moderne éprouve d’ores et déjà les effets remettent en question les modèles de santé publique, comme les modèles industriels. Explosion du nombre et de la diversité des analyses biologiques permettant de caractériser le vivant, baisse drastique de la productivité pharmaceutique, explosion des coûts de santé et des inégalités sociales, menaces pesant sur le principe même de la mutualisation des risques de santé.

Face à la sophistication technologique et la profondeur avec lesquelles nous sommes dorénavant capables de décrire le vivant ; face la possibilité de manipuler les quantités gigantesques de données qui en découlent, il convient de remettre en question – de manière créative et proactive – la manière dont les données ont été analysées et exploitées jusqu’ici dans la recherche médicale comme dans l’industrie pharmaceutique.

L’avenir de la recherche médicale, et l’avènement de la médecine personnalisée ne passe pas seulement par l’accumulation d’une quantité toujours plus grande de données, mais également par de profonds changements dans la manière d’exploiter ces dernières.

Les technologies de prédiction ont évidemment de beaux jours devant elles. Pour autant, seule une compréhension approfondie des mécanismes physiopathologiques, et des interactions entre facteurs génétiques, épigénétiques et environnementaux permettra la poursuite de l’innovation thérapeutique et la mise en place de mesures préventives efficaces, car ciblées. La découverte de ces mécanismes ne sera le fruit ni d’une réflexion – aussi approfondie soit elle – des médecins et biologistes sur la base de leurs expériences, ni d’apprentissages automatiques, de classifications ou de modélisations telles que nous les connaissons aujourd’hui. La découverte de ces mécanismes sera le fruit de l’alliance, et même probablement de la fusion entre l’expertise médicale et biologique traditionnelle d’une part, et les technologies et savoir-faire de valorisation des données d’autre part.

Du Big Data à l’Intelligence Artificielle, il n’y a qu’un pas. Google ne s’y est pas trompé, en faisant l’acquisition début 2014 de la start-up britannique « Deepmind » spécialisée dans le deep learning, qui « permet à une machine d’apprendre sans supervision humaine ». Une autre start-up, Vicarious, a levé quant à elle près de 60 M$ en moins de deux ans auprès des tycoons du numérique californien pour développer une architecture algorithmique unifiée visant à simuler une intelligence visuelle, linguistique et motrice comparable à celle de l’homme.

L’intelligence artificielle et la robotique passent à la vitesse supérieure, surfant la vague de la Big Data.

Watson, le supercalculateur d’IBM est capable de lire 200 millions de pages en quelques secondes, ce qui lui permet de surpasser n’importe quel candidat à « Jeopardy » ou encore de battre le champion du monde d’échecs.

En plus de percevoir nos expressions et nos émotions, la machine sera capable d’interagir avec ceux-ci. C’est du moins ce que prophétisent des fictions comme « HER » le film de Spike Jonze, ou encore « Almost human » la série de J.H. Wyman.

Des robots médecins poseront bientôt des diagnostics et prescriront des traitements personnalisés, avec une fiabilité bien plus grande que celle de n’importe quel médecin humain. Ces robots fonctionneront-ils sous la supervision de médecins humains ? Probablement, pendant un temps. Aurons nous pour cela transmis nos données personnelles à la machine ? Evidemment.

Devons nous craindre ou espérer le temps où les études cliniques seront réalisées à notre insu par un « Big Doctor » auquel nous aurons confié notre santé ? La réponse n’est pas évidente, lorsqu’on pense aux taux de succès des médicaments qu’on nous propose aujourd’hui. D’ailleurs, nous y sommes presque : Facebook n’a-t-il pas récemment suscité l’émotion en menant une « expérience psychologique » à l’insu de 700,000 abonnés, consistant à mesurer sur l’effet de messages positifs ou négatifs sur l’humeur de ces derniers ?

Selon le physicien britannique Stephen Hawking « Développer avec succès l’intelligence artificielle pourrait être le plus grand événement dans l’histoire de l’humanité : malheureusement ce pourrait aussi être le dernier »(Guillaume Grallet « L’intelligence artificielle c’est maintenant », Le Point n°2179, 19/06/2014). La morale et l’éthique sont des concepts qui ont de moins en moins de place dans un monde où les usages fondent la réglementation et dans lequel aucune autorité compétente ni légitime n’est en mesure de suivre – et a fortiori de canaliser – l’innovation au niveau mondial.

La révolution digitale est en route, et pour citer de nouveau Hawking « la question n’est pas de savoir à quelle vitesse roulera la voiture, mais qui sera au volant ».

Alexandre TEMPLIER

Alexandre Templier évolue depuis plus de 20 ans dans le domaine des Sciences de la Vie. Passionné par les technologies de l'information et l'optimisation des décisions en environnements complexes, Alexandre a consacré l'essentiel de sa carrière à mettre les sciences de l'ingénieur au service du monde médical. Co-fondateur et directeur général de la société QUINTEN depuis sa création, il est notamment en charge du développement et des partenariats académiques dans le domaine de la Santé. Alexandre est titulaire d’un doctorat en biomécanique de l’Ecole Nationale Supérieure d’Arts & Métiers Paris Tech, et du MBA de l’Institut d’Administration des Entreprises de Paris ; il a été maître de conférences associé à l’Ecole Nationale Supérieure des Arts & Métiers - Paris Tech de 2001 à 2013.

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