L’intelligence artificielle : du concept à l’impact en médecine

L’intelligence artificielle (IA) est présentée dans cet article sous la forme de questions/réponses afin d’en comprendre à la fois le principe, les tenants et les aboutissants. Il est temps de s’y intéresser, faisant déjà partie de notre quotidien personnel et professionnel. Elle bouleversera le monde de la médecine. Il est temps de se faire une opinion et d’agir en conséquence.

Quelle est la définition de l’IA ?

L’IA fait référence aux théories et techniques « consistant à faire faire à des machines ce que l’Homme ferait moyennant une certaine intelligence » (Marvin Minsky, 1959). Deux types d’IA sont décrits, celle existant aujourd’hui, dite « faible », car elle se focalise sur une tâche bien déterminée et reste sous le contrôle humain et celle relevant de la « science-fiction », dite « forte », car générique, autonome, consciente d’elle-même, développant son propre projet, supérieure à la capacité humaine et capable de se retourner contre l’Homme. Ce point de rupture, où le futur n’appartiendrait plus à l’Homme, mais à une nouvelle espèce purement machine ou hybride est décrit sous le concept de singularité technologique.

Pourquoi le développement de l’IA est-il possible aujourd’hui ?

L’IA est possible en raison de la disponibilité d’une quantité massive de données et d’une technologie de pointe : augmentation de la puissance des calculs des ordinateurs et de la capacité de stockage via l’informatique dématérialisée.

Sur quoi repose l’IA ?

L’IA repose sur l’utilisation d’algorithmes gérant des probabilités et des instructions générées par la machine à partir du jeu de données utilisées pour l’entraîner. On est dans le monde de l’apprentissage. La machine va apprendre par elle-même à attribuer une règle de bonne prédiction à un jeu de données en fonction de la question posée (exemple : associer des symptômes à un diagnostic).
C’est ce qu’on appelle l’apprentissage automatique (AA) pouvant être supervisé lorsque l’algorithme apprend à partir de données qualifiées par l’humain, définissant ainsi des règles à partir d’exemples validés (lecture d’image) ou non, lorsqu’il apprend à partir de données brutes élaborant ainsi sa propre classification pouvant faire émerger des nouveaux concepts.

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