Une IA explicable au service de la santé : une révolution en puissance

Développer des technologies fiables : un nouveau paradigme pour l'IA

Ces limites devenant de plus en plus évidentes, les experts en IA ont exprimé le besoin d'un nouveau paradigme, appelé par certains "la troisième vague". Les trois vagues de l'IA font référence à des étapes consécutives d’amélioration des capacités de l’IA. Selon cette division, nous vivons actuellement la deuxième vague, dominée par les technologies d'apprentissage machine (machine learning), et surtout d’apprentissage profond (deep learning). « Il est communément admis (tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de la communauté du deep learning) que certains progrès en matière d'IA ne peuvent être réalisés qu'en combinant ces technologies d'apprentissage statistique avec d'autres technologies d'IA, rapporte le Pr Lukasiewicz. Plus précisément, la troisième génération devrait s'appuyer à la fois sur les systèmes d'IA de la première vague (systèmes basés sur des règles ou sur la logique) et sur les systèmes de la deuxième vague. Le raisonnement qui sous-tend cette approche se base sur le fait que les deux vagues de systèmes d'IA présentent des forces et des faiblesses complémentaires en ce qui concerne les différentes dimensions de ce qu’on appelle l'intelligence. Pour faire simple, la première, qui repose sur des connaissances fabriquées par l’homme, est particulièrement performante en matière de raisonnement, mais n'a pas de capacité d'apprentissage et gère mal l'incertitude. Les systèmes de la "deuxième vague", en revanche, qui sont basés sur l'apprentissage statistique, « ont des capacités de classification et de prédiction nuancées ». Ils sont bons en matière de perception et d'apprentissage. « Il est donc tout naturel de les combiner, résume le titulaire de la chaire, pour en créer une nouvelle, que nous appelons aussi systèmes d'IA neuro-symboliques ».

En s'appuyant sur les connaissances du Dr. Lukasiewicz en matière d’IA explicable et de réseaux neuronaux, ainsi que sur l'expertise médicale de pointe du département des sciences médicales d'Oxford, l'équipe de recherche impliquée dans le projet va pouvoir développer des systèmes qui « possèdent un encodage interprétable de connaissances basées sur la logique et une sémantique vérifiable, explique le porteur de la chaire. Ils permettront de répondre à des questions et d'effectuer des analyses dans le domaine de la santé sur la base d'un raisonnement logique explicable. L’incorporation de règles basées sur des connaissances spécifiques au domaine va permettre de venir compléter le processus d'extraction des données, de sorte que le processus d'apprentissage ne nécessite plus ces énormes quantités de données. En outre, l’utilisation de technologies d'apprentissage profond va permettre la construction de systèmes adaptables et généralisables, hautement évolutifs et tolérant aux incohérences et à ce qu’on appelle le bruit ».

L’IA revêt un potentiel formidable dans le domaine de la santé. « Il s’étend de la prévention des maladies et de leur détection précoce à la conception de nouveaux produits pharmaceutiques et de traitements optimisés, en passant par un diagnostic de meilleure qualité, ou encore plus abordable », insiste le Pr. Thomas Lukasiewicz. En ce sens, les résultats attendus de ce programme de recherche seront précieux à la fois pour les communautés de l’IA et de la santé. En dépassant les limites des systèmes actuels d'IA, y compris - mais pas seulement - l'opacité, les technologies développées permettront en effet de générer de nouvelles connaissances et de nouveaux progrès médicaux. Pour le secteur de l'assurance, ils aideront à prédire de manière plus précise les risques pour la santé et ainsi, à mieux les prévenir.