Sylvie Ponchaut, Managing Director, estime qu’il est primordial d’investir dans l’intelligence artificielle (IA).
 

Quelle importance revêt l’IA dans la recherche pharma et la santé à l’heure actuelle ?
 

« L’IA recherche des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Elle est aujourd’hui en plein essor grâce à la combinaison, d’une part, de l’accélération de la puissance de calcul des machines et, d’autre part, de l’arrivée, avec le web et les objets connectés, de masses de données colossales exploitables par les algorithmes. Au cœur de cette évolution, figure le deep learning - ou apprentissage profond. Celui-ci permet aux machines de tirer des leçons de leurs propres comportements, d’améliorer elles-mêmes la qualité de leurs réponses, d’optimiser leur propre fonctionnement. »

 

Avec quelles applications dans ces deux domaines ?
 

Dans le domaine de la santé, la chirurgie assistée par ordinateur permet d’améliorer la précision des gestes ou d’opérer à distance.

« Elles sont très larges. En recherche pharmaceutique, l’IA. permet entre autres l’identification de biomarqueurs, la découverte de nouveaux médicaments, la prédiction des effets indésirables des ceux-ci, la définition de populations de patients répondeurs ou encore la mise au point de vaccins personnalisés contre le cancer. Dans le domaine de la santé, la chirurgie assistée par ordinateur en est l’un des versants les plus connus ; elle permet d’améliorer la précision des gestes ou d’opérer à distance. Mais il y a là aussi de multiples autres applications : l’aide au diagnostic via des logiciels d’interprétation d’images, les traitements personnalisés grâce au recoupement d’un nombre croissant de données (big data), le suivi à distance de patients, la prédiction des décours de la maladie et de l’issue des traitements, etc. »
 




Les données sont le carburant des algorithmes. Comment se passe leur collecte ?


« Sans les big datas, il est effectivement impossible d’établir des modèles, de dégager des signaux, de voir des corrélations, de trouver des relations de cause à effet. L’approche numérique nécessite dès lors des données parfaitement propres et bien annotées. Or la plupart des données médicales n’ont pas été recueillies dans l’objectif que se fixe le concepteur de logiciel, ce qui pose de nombreux problèmes pour leur exploitation. Les voies de recherche portent dès lors sur la constitution d’entrepôts de données de bonne qualité, en particulier sur le traitement des données, très hétérogènes, leur structuration et leur anonymisation. Elles ont également trait à la conception de systèmes transparents pour l’utilisateur et bien adaptés au contexte d’utilisation. Tout cela doit être fait bien sûr dans le cadre des règles éthiques et légales : respect de la vie privée et du secret médical, droit individuel d’accès, de rectification et de suppression des données personnelles, etc. »


Nos gouvernants comprennent-ils l’enjeu de la création d’entrepôts de données ?
 

L’initiative « Data for better health » lancée le gouvernement fédéral témoigne de la volonté de développer des politiques intégrées en matière d’accès aux données.

« Beaucoup de gouvernements l’ont aujourd’hui compris. Au travers d’initiatives comme le « Data for better health » lancé ce mois-ci par le gouvernement fédéral belge, on voit la volonté de commencer à développer des politiques intégrées en matière d’accès aux données. L’objectif est de constituer de gigantesques paquets de données qui soient utilisables. Au niveau wallon, l’initiative INAH, qui entre dans le cadre de l’initiative CATCH en vue du redéploiement de Charleroi, va également dans ce sens. D’autres pays comme la France ont dégagé des moyens de beaucoup plus grande ampleur. »



Vous ferez le point sur la question lors du BioWin Day 2018…


« Nous organisons cet événement international le 4 décembre prochain en collaboration avec d’autres pôles européens, dont le pôle parisien Medicen, l’Université de Laval et l’institut canadien Ivado. Nous y évoquerons les applications potentielles dans notre secteur, les problèmes liés à l’accès aux données, les aspects éthiques, l’impact sur l’emploi, les évolutions nécessaires des cursus - notamment pour les médecins - mais aussi tous les bénéfices que l’on peut tirer de l’IA. »