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Juin 2018

L’intelligence artificielle fait une percée dans la santé

[Article du 11/06/2018]

La deuxième édition du salon AI Paris consacré à l’intelligence artificielle ouvre ses portes à la Cité de la Mode et du Design. L’occasion de souligner à quel point l’IA commence à être un outil indispensable dans de nombreux secteurs. C’est dans la santé que son apport est le plus spectaculaire. Mais une plus grande diffusion de ses usages va demander de mieux comprendre son fonctionnement.

Le gouvernement a lancé en mars un « Plan IA » en grande pompe. En s’appuyant sur le rapport du député et mathématicien Cédric Villani, il veut créer un « hub » de recherche en IA, doubler le nombre d’étudiants en la matière et accélérer le transfert de la R&D sur le sujet vers l’industrie. A la clé, un marché estimé en 2020 à 40 milliards d’euros, selon EY. Pour l’instant, c’est dans la santé que l’intelligence artificielle trouve le plus d’applications.

La santé, pionnier des applications IA
L’IA a trouvé son terrain de prédilection en santé, notamment en imagerie. Google a fait l’an dernier la démonstration éclatante de ses atouts dans ce domaine. Son programme Show and Tell a démontré qu’il était plus efficace qu’un dermatologue dans la détection des taches bégnines sur la peau. En France, l’IA est déjà utilisée sur le terrain, où elle est vue comme un formidable moyen de gagner du temps dans l’observation des images des patients. « Une radiologue de l’institut Gustave-Roussy me disait que le pire, parfois, c’est qu’ils passent beaucoup de temps à examiner des images alors qu’il peut n’y avoir rien à trouver », explique Jean-Christophe Pesquet, directeur du Centre de vision numérique (CVN) de Centrale Supélec et du groupe Galen, de l’Inria Saclay. Centrale Supelec vient ainsi de signer un accord avec l’institut pour développer l’usage de l’IA en cancérologie. Le chercheur Pierre-Henri Conze, du laboratoire SePEMeD de l’IMT Atlantique, a de son côté créé une application utilisant l’IA pour améliorer l’efficacité des diagnostics du cancer du sein lors des mammographies. Il utilise l’IA pour créer des « superpixels » des parties à l’origine peu visibles de l’image, mais reconstituées grâce à l’analyse des pixels voisins. Cette technologie permet notamment de réduire les faux-positifs, fréquents lors des mammographies.

L’IA est également au cœur de l’essor de la médecine personnalisée, en ce qu’elle permet d’analyser les données nombreuses et hétérogènes attachées à chaque patient. Ainsi, le projet OncoSNIPE, porté par Unicancer, la fédération des Centres de lutte contre le cancer (CLCC) et le groupe biopharmaceutique Oncodesign, vise à analyser les différentes données de patients atteints de cancer, comme les données cliniques, omiques, d’imagerie et données patients, afin d’améliorer la compréhension de leur résistance aux traitements anticancéreux. Un essai clinique longitudinal a été lancé impliquant 600 patients, notamment sur le cancer du poumon, du sein et du pancréas. L’essor de la génétique a également produit des données génétiques importantes pour chaque patient, données qui doivent à leur tour être analysées. Le CVN travaille notamment sur ce sujet. « Nous essayons par exemple de combiner des données génétiques avec l’image de patients afin d'établir des liens entre les pathologies et les gènes, dans l'espoir de préconiser de meilleurs traitements possibles », explique Jean-Christophe Pesquet.

Véhicule autonome et énergie
L’IA est en train de s’imposer comme l’avenir d’un autre secteur, la mobilité. Elle sera notamment un outil clé pour analyser les différentes données captées par les lidars, radars et caméras des voitures autonomes. Le CEA travaille par exemple avec Valeo sur une solution à base de machine learning qui analyse en direct les données produites par quatre caméras. Le projet, baptisé DeepManta, capte l’environnement en 3D, et devrait pouvoir intégrer à l’avenir des données de lidars ou de radars. Le CEA explore également l’utilisation de l’IA dans la perspective du développement du train autonome. Ainsi, une autre équipe, formée notamment par le CEA, la SNCF, l’UTC et Systra, travaille sur une méthodologie qui va aider les caméras des trains à identifier les différentes combinaisons des panneaux de signalisation.

L’IA commence également à percer dans l’énergie. L’équipe de Jean-Christophe Pesquet travaille avec l’Ifpen pour optimiser la production de biocarburants à partir d’un champignon. L’intelligence artificielle est utilisée pour mieux analyser le réseau de gènes du champignon et la façon dont il transforme la matière organique. Une équipe du CEA travaille également sur l’analyse de données des habitants urbains, modèles de consommation, consommation électrique, âge du bâtiment, données Insee…, pour planifier la réponse de la ville à l’introduction de nouvelles énergies. On trouve même des applications dans la mode : l’équipe de Jean-Christophe Pesquet a été contactée par une entreprise du secteur pour créer une application permettant de créer des habits sur mesure à partir d’images de smartphones.

Les réseaux de neurones encore trop mystérieux

L’essor de l’IA est majoritairement porté par l’efficacité croissante des « réseaux de neurones », ces algorithmes basés sur l’architecture des neurones biologiques, parfois en concurrence avec d'autres méthodes comme les support vector machines, la régression logistique, le dictionary learning ou les méthodes inverses. « L’outil [des réseaux neuronaux] est bien moins maîtrisé sur le plan théorique, mais il produit de meilleurs résultats », explique Jean-Christophe Pesquet. Toutefois, ce manque de maîtrise est encore un frein au développement de certaines applications. « On ne peut pas garantir qu’un réseau est fiable à 100 %. » L’autre problème soulevé par le chercheur est que le temps d’apprentissage de ces réseaux de neurones est particulièrement long, et nécessite des ressources de calcul importantes (serveurs dotés de cartes GPU performantes). Ainsi, le chercheur travaille sur la meilleure façon de surmonter ces problèmes. « Nous travaillons sur la compréhension de ces réseaux, et nous pourrions créer de nouveaux types de réseau avec potentiellement des architectures moins complexes. »

 N2D2 démocratise l’IA  
La recherche travaille sur des outils pour rendre l’IA davantage accessible. Une équipe du CEA travaille depuis dix ans sur la mise au point de la plateforme N2D2, une plateforme open source qui permet de concevoir des applications utilisant des réseaux de neurones. Les développeurs peuvent notamment optimiser leur algorithme en fonction de la latence, de la consommation énergétique ou du composant qu’ils recherchent. Avec cette capacité, il est possible de faire tourner plus vite son algorithme. Comparés à TensorRT, les algorithmes d’analyse d’images vont trois fois plus vite, assure l’équipe responsable du projet. Cette possibilité est d’autant plus importante pour les applications embarquées de l’IA, où le calcul doit être réalisé sur place. Et à la différence des autres algorithmes, qui ont besoin d’un environnement logiciel, celui généré par N2D2 n’a besoin de rien. « Le code généré peut tourner sur n’importe quelle cible hardware », explique Sandrine Varenne, Business Development Manager au CEA. L’équipe a déjà généré un algorithme de contrôle qualité pour ArcelorMittal pour contrôler la qualité la production de plaques d’acier.

  Prairies : l’IA se met au vert  
Fin mars, la fine fleur de la recherche en IA a annoncé la création d’un institut dédié à l’IA, l’institut Prairie (PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE). L’objectif : coordonner les recherches menées en France en IA. Sont concernés : le CNRS, l’Inria et l’université PSL. Et des accords ont été passés avec NYU, UC Berkeley ou l’institut Max Planck de Tübingen.
L’institut aura également une forte composante recherche appliquée et valorisation. L’objectif est bien d’y associer les industriels pour qu’il puisse à terme proposer des solutions au monde économique. Ainsi, Amazon, Criteo, Faurecia, Google, Microsoft, le coréen Naver Labs, Nokia Bell Labs, PSA Group, Suez et Valeo vont contribuer à son développement. La création de LabCom va également être facilitée. Mieux : un programme va être conçu pour les start-up et les PME innovantes. L’institut devrait être installé à Paris.

Florent Detroy

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