Intelligence artificielle, Big Data, e-santé etc. Ces termes sont de plus en plus fréquents dans nos vies, tant professionnelles que personnelles. En effet, les nouvelles technologies révolutionnent le monde et prennent de plus en plus d’ampleur dans notre vie quotidienne et cela en dépit des inquiétudes qu’elles peuvent soulever. Nées de la pop-culture, cultivées par les médias, débattues par les législateurs, ces inquiétudes concernent tout particulièrement l’intelligence artificielle (IA).
L’IA est un outil qui se développe progressivement et qui inquiète de par la puissance, réelle ou fantasmée, que nous lui attribuons. Ces peurs peuvent être à la fois concrètes, comme l’inquiétude d’une mutation du marché de l’emploi, ou plus subjectives et éthiques comme la perte de libre-arbitre, voire même la prise de pouvoir des machines sur l’homme. La conséquence directe est une tendance à mettre en opposition machines et humains, alors que leurs capacités respectives sont maximisées lorsqu’ils coopèrent. Dans cet article nous nous pencherons dans un premier temps sur l’intérêt de faire collaborer humain et IA, puis nous illustrerons nos propos en vous présentant comment cette alliance fonctionne aujourd’hui dans notre entreprise.
Pourquoi faire travailler ensemble humain et intelligence artificielle ?
1. Pour des raisons techniques
Pour débuter cet article, il est important de se pencher sur les réalités techniques de l’IA. L’intelligence artificielle est définie comme un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine » .
Ces IA sont pour la plupart destinées à nous assister dans des tâches répétitives , ou bien à augmenter nos capacités. Elles n’ont donc pas pour vocation de remplacer les employés mais bien de modifier leur façon de travailler : c’est pourquoi les experts tendent à utiliser de plus en plus le terme « d’intelligence augmentée ». Créer une IA fonctionnant sans intervention humaine représente un investissement couteux, long, complexe, et pas forcément pertinent pour le marché actuel, comme on peut le voir aujourd’hui dans le développement des voitures autonomes (l’exemple le plus aboutit d’IA autonomes à ce jour).
De plus, même si l’on continue chaque jour à développer les techniques d’intelligence artificielle, nous restons dans une « simulation », une imitation simplifiée, de l’intelligence humaine par le biais de calculs et d’algorithmes. Or l’intelligence humaine englobe également des capacités émotionnelles que nous sommes incapables de modéliser : il est possible de programmer un robot pour sourire, mais on ne peut pas lui faire ressentir de la joie.
2. Pour des raisons d’efficacité
L’intérêt des solutions d’intelligence artificielle réside en leur capacité à effectuer rapidement un nombre élevé de calculs complexes à partir d’une multitude de données, ce qui dépasse significativement les capacités humaines. Un exemple bien connu est celui d’AlphaZero, une plateforme IA développée par Deepmind, filiale de Google. Cette intelligence artificielle a réussi fin 2018 à devenir championne du monde d’échec, de shogi et du jeu de go. Une prouesse impossible à réaliser par un être humain.
En revanche, les intelligences artificielles restent limitées à des tâches précises pour lesquelles elles ont été programmées : AlphaZero a beau être championne du monde du jeu de go, elle est incapable de vous battre au puissance 4, tant qu’elle n’a pas été entrainée pour cela.
C’est précisément pour cette raison qu’une combinaison humain/IA est la plus efficace : l’IA est programmée pour une tâche précise et possède une grande capacité de traitement de données, et l’humain apporte une capacité d’analyse et d’adaptation lui permettant de trouver du sens à ces résultats.
Un exemple probant est celui du livre blanc du CNOM de 2017 : « Challengés par une plateforme d’analyse de symptômes, les médecins restent cependant deux fois plus capables de poser d’emblée le bon diagnostic, selon une étude menée à Harvard Medical School. Les chercheurs ont en outre noté que l’écart entre les performances humaines et celles des logiciels est moins important lorsqu’il s’agit de pathologies courantes, alors que les médecins font mieux face à des signes peu communs et sévères. Sachant que ces derniers sont toutefois susceptibles de commettre des erreurs (dans 15 % des cas), les scientifiques concluent… que les professionnels seraient encore plus performants en s’adjoignant les services des algorithmes. CQFD. »
3. Pour des raisons d’éthique et d’acceptabilité sociale
Les considérations éthiques et l’acceptabilité sociale des solutions d’intelligence artificielle sont au cœur des débats sur les nouvelles technologies, et d’autant plus dans des domaines sensibles tels que la santé. Faire travailler ensemble humain et IA permet de rendre ces technologies plus efficientes, plus humaines, et donc plus facilement acceptables par l’ensemble des personnes intéressées. Si ce sujet vous intéresse, nous vous invitons à découvrir notre article sur le rôle de l’éthique face à l’utilisation des big data et de l’IA en santé, ou encore le rapport Villani.
Comment la technologie et l’humain fonctionnent-ils ensemble à Kap Code ?
1. Detec’t : notre outil d’analyse des réseaux sociaux
Notre entreprise possède plusieurs services dans le champ de la e-santé et des pathologies chroniques. Parmi ces services se trouve Detec’t, un outil basé sur les méthodes d’intelligences artificielles et de text mining qui analyse les réseaux sociaux et des forums médicaux. Detec’t permet d’analyser et d’interpréter les données de vie réelle exprimées par les internautes concernant une pathologie ou un médicament.
Pour ce faire, nos équipes pluridisciplinaires travaillent en synergie pour établir des processus d’études, collecter des données, développer des algorithmes spécifiques aux besoins, analyser et interpréter les données.
2. Le rôle des data scientists
Les analyses effectuées par Detec’t ne se limitent pas à de l’analyse de notoriété ou de sentiments, mais portent sur des sujets spécifiques et variés tels que l’impact sur la qualité de vie, la détection des effets indésirables, l’analyse du parcours de soin ou encore les raisons de prises ou d’arrêts de traitements. Des données qui apportent une plus-value importante à l’écosystème de la santé, mais qui demandent un travail poussé d’adaptation des algorithmes aux besoins et aux métiers de chacun de nos clients.
C’est ici qu’interviennent nos data scientists. Assistés des chefs de projets, ils développent de nouveaux algorithmes et adaptent ceux existants aux problématiques posées. Cette amélioration continue permet à Kap Code de créer un portefeuille d’outils d’analyse de plus en plus complet et efficace qui nous permet de répondre au mieux à un nombre croissant de demandes variées. Sans l’apport humain, les études apporteraient des résultats beaucoup moins précis et donc beaucoup moins pertinents pour le monde de la santé.
3. Le rôle des chefs de projet
Lors des études effectuées par Detec’t, les chefs de projets jouent le rôle d’interface entre les clients et les équipes techniques. Leurs connaissances du monde de la santé ainsi que de l’outil, la coopération avec les équipes Data comme leurs capacités de jugement sont autant de plus-values indispensables au bon déroulement des études.
Après avoir capté le besoin du client et les solutions proposées par Detec’t, le chef de projet réalisent un synopsis d’une étude afin de cadrer l’ensemble du projet.
Au moment des résultats, le chef de projet sera chargé avec les équipes Data Sciences d’interpréter, synthétiser et mettre en forme les résultats sous forme de datavisualisations, dans le but de faire ressortir les inputs répondant à la problématique donnée.
L’efficacité de Detec’t est basée sur l’assemblage des connaissances santé/technologie, de la réflexion humaine et de la puissance de calcul des ordinateurs. Notre outil d’intelligence artificiel fonctionne donc en synergie avec l’équipe pluridisciplinaire de Kap Code. De nombreuses entreprises font aujourd’hui ce choix, que ce soit celles qui développent des IA ou celles qui en intègrent dans une entreprise existante. Loin de remettre en question les problématiques sociétales, réglementaires et éthiques autour de l’IA, nous espérons que notre exemple participe à l’acceptation et à l’intégration des transformations digitales dans le secteur de la santé.
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