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Comment l’intelligence artificielle se mobilise contre le Covid-19

China News Service via Getty Images

Par David Larousserie

Publié aujourd’hui à 18h30

Ces deux-là étaient faits pour se rencontrer. D’un côté, le nouveau coronavirus SARS-CoV-2, qui s’est répandu d’une façon inattendue et globale sur la planète. De l’autre, l’intelligence artificielle (IA), qui a connu la même diffusion mondiale par ses succès dans les domaines de la reconnaissance d’images, des jeux (go, poker, jeux vidéo…), de la traduction automatique, de la reconnaissance de la parole, de la conduite sans pilote… Il était donc naturel que cette dernière cherche à s’attaquer au défi urgent du contrôle de la pandémie.

Plus de 600 articles ou pré-soumissions d’articles relatant cette « bataille » ont été recensés par la base de données spécialisée Dimensions. « Ce qui frappe en analysant l’ensemble de ces études, c’est la grande variété des domaines concernés », souligne Joseph Bullock, membre du groupe Global Pulse de l’ONU et de l’université de Durham et coauteur d’un premier état de l’art sur les relations entre Covid-19 et IA. D’une quarantaine de références dans sa première version en mars, la bibliographie s’est étoffée de 50 études supplémentaires un mois plus tard, pour sa seconde version.

Cette revue de détail montre qu’aucune des facettes de l’épidémie n’échappe à l’IA : la biochimie du virus, le diagnostic à partir de radiographies aux rayons X des poumons, la prédiction de pronostic pour aider à trier les patients, la prévision de l’épidémie… Cette technologie aide même les humains à s’y retrouver dans le flot d’informations scientifiques, dont celles produites à partir de… ces algorithmes intelligents. Les sites Covidscholar.org et Scite.ai utilisent ainsi des techniques de reconnaissance du langage pour extraire des termes pertinents, les mettre en relation et les regrouper afin qu’un humain s’y retrouve.

Les premiers éléments analysés, les images

L’IA se nourrit de tout : des textes donc, mais aussi des gènes, des protéines, des radios, des chiffres… A la rentrée prochaine, les enseignants de cette discipline pourront puiser dans ces exemples pour motiver leurs étudiants. Ces derniers comprendront ce qui se cache derrière ce terme un peu flou qui englobe toute technique susceptible de remplacer l’humain dans certaines tâches comme classer, optimiser, reconnaître… Ils verront qu’il désigne des méthodes par apprentissage, où, à partir d’exemples et de réponses connues, l’algorithme ajuste ses paramètres pour ensuite répondre correctement dans des situations inconnues.

Image de poumons malades avec annotations (vert, bleu, rouge, jaune...) automatiques par un algorithme d’apprentissage machine des zones aidant au diagnostic du Covid-19.
Image de poumons malades avec annotations (vert, bleu, rouge, jaune…) automatiques par un algorithme d’apprentissage machine des zones aidant au diagnostic du Covid-19. INRIA

Sans surprise, c’est très vite par l’image que l’IA a essayé d’attaquer le Covid-19. C’est en effet dans ce domaine, après avoir battu en 2012 à plate couture des systèmes concurrents, que l’apprentissage machine nouvelle version a révélé ses atouts. Le défi est de diagnostiquer automatiquement à partir de radios des poumons les cas de Covid-19. Voire de prédire si la maladie sera sévère ou non, afin d’orienter les patients. La technique a déjà fait ses preuves pour l’aide au diagnostic de rétinopathie ou de cancer du sein, avec des performances supérieures à celles des radiologues. Selon Global Pulse, une dizaine d’équipes a déjà montré de premiers résultats prometteurs. Cependant, écrivent les chercheurs, « ces performances doivent être validées dans des contextes différents et l’efficacité doit être démontrée en situation réelle ».

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