On vit actuellement dans un monde en constante évolution. L’intelligence artificielle est devenue un élément omniprésent dans notre manière de vivre, de travailler, de faire de la recherche etc. En effet, beaucoup des géants tels que Amazon, Facebook, Google font recours à cette solution. Dans ce cadre, IBM a créé une intelligence artificielle nommée WATSON au sein de son équipe de recherche DeepQA research team. Watson est utilisé notamment en médecine. Dans cet article, nous allons expliquer ce qu’est Watson et dans quelle mesure, il peut être utile dans le secteur médical.
Qu’est-ce que Watson d’IBM ?
Watson est une intelligence artificielle créée par IBM. L’objectif est de répondre à des questions qui ont été formulées en langage naturel (langage normal parlé par un être humain). Cette technologie est un composant d’un programme plus vaste, appelé le DeepQA research project. Afin de rendre hommage à Thomas J. WATSON qui, de 1914 à 1956, a été le dirigeant d’IBM, le nom WATSON a été choisi pour désigner cette intelligence artificielle. C’est en 2011 que ce programme a acquis une renommée mondiale. En effet, cette année-là, Watson est devenu champion du monde du jeu télévisé américain Jeopardy. Dans ce jeu, Watson est parvenu à comprendre l’énoncé d’une question, a ensuite buzzé et a répondu de manière exacte grâce à un système de synthèse vocale. Ce qui lui a permis de remporter ledit jeu.
Watson fonctionne sur la base de la machine learning. Ce dernier qu’on pourrait traduire par l’apprentissage automatique permet de rendre la machine capable d’apprendre à partir de données qu’elle a reçues. Il lui permet aussi de devenir plus performante quand il s’agit de résoudre les tâches sans l’intervention d’un humain dans la programmation de la machine. De ce fait, selon un domaine de compétence bien défini tel que la médecine, la machine sera en mesure de contextualiser les données pour enfin implémenter des méthodes nouvelles.
Que fait Watson dans le secteur médical ?
Aujourd’hui, cette technologie est très utilisée dans le domaine médical. En effet, dans le centre de santé Memorial Sloan-Kttering Cancer Cancer situé à new York, il est utilisé dans le but d’aider les patients qui souffrent de cancer notamment. Concrètement, il sert à traiter les nombreux dossiers ainsi que les publications scientifiques essentielles pour le diagnostic et les traitements que les médecins ne peuvent pas lire. Le robot Watson est alors programmé pour comprendre toutes les informations et fournir des résultats d’analyse très rapidement.
En outre, le robot Watson est aussi capable d’analyser l’ensemble des informations relatives aux patients comme les informations qui ont été recueillies dans les formulaires que le patient remplit au moment d’être admis à l’hôpital.
L’utilité de Watson dans le domaine de la médecine se constate dans certains domaines jugés délicats. En effet, il intervient dans l’oncologie afin de définir avec une nette précision la nature d’un cancer et les traitements les plus adaptés. Étant donné qu’il peut exister différentes méthodes de soigner un même cancer, et que certains traitements sont susceptibles de causer des effets secondaires parfois dangereux pour le patient, certains hôpitaux se trouvent dans l’obligation d’utiliser le robot Watson. Dans le domaine de l’oncologie, il est très fréquent de voir de nouvelles informations relatives au cancer. Le robot aide donc à traiter ces informations et aussi à effectuer le traitement de manière facile et rapide. Le robot n’a besoin que de trois secondes pour analyser 20 millions de pages de données. Voilà un record que l’homme, aussi intelligent soit-il, ne saurait établir.
Pourquoi Watson est un exemple futuriste pour la médecine ?
Dans un futur proche, on peut déjà croire que l’intelligence artificielle sera présente au sein du cabinet de chaque médecin. En effet, avec son apport considérable dans certains domaines de la médecine, Watson a fini de donner un aperçu de la place que va occuper L’IA dans le futur de la médecine. La recherche bibliographique de Watson a servi à identifier des molécules très importantes pour les chercheurs qui ont pu démarrer de nouvelles recherches pour ensuite faire progresser leurs connaissances. Grâce à Watson, la vie d’une patiente japonaise a été sauvée en 2016. En effet, Watson a qualifié de manière précise la leucémie de cette patiente, ce qui démontre l’efficacité d’une telle approche. Dans le futur, les médecins, du fait de la multiplication des produits disponibles par indication ainsi que la croissance exponentielle des publications cliniques, auront sans aucun doute, besoin de l’IA pour être plus efficaces dans le traitement. Car, il est difficile voire impossible pour un spécialiste d’être au courant de l’ensemble des informations en temps réel. Selon Rob High, qui dirige le projet Watson chez IBM, ce sont des milliards d’informations qui naissent chaque jour; l’homme a besoin des systèmes du genre afin de faire un choix judicieux.
Le deep learning et l’intelligence artificielle
Dans l’univers foisonnant de l’intelligence artificielle (IA), le deep learning s’établit tel un joyau singulier, conjuguant des performances éblouissantes et une complexité algorithmique. Abordons, sans tarder, cette technologie émergente.
Le deep learning, ou apprentissage profond, trouve ses racines dans les réseaux neuronaux. À l’instar de notre cortex, ces réseaux sont constitués de couches superposées de neurones artificiels. Le qualificatif « profond » évoque la profusion de ces strates. Grâce à elles, les modèles algorithmiques traitent et apprennent d’énormes volumes de données, leur permettant d’exécuter des missions d’une finesse inouïe. Qu’il s’agisse de discernement d’images ou d’interprétation linguistique, ces systèmes rivalisent avec, voire dépassent, les compétences humaines dans bien des domaines.
Un atout majeur du deep learning est sa capacité à s’améliorer continuellement. Sans intervention humaine explicite pour lui inculquer des caractéristiques, il les déduit de lui-même à partir des données. Cette vertu d’auto-apprentissage a permis des avancées considérables en IA, posant les fondements d’une ère technologique nouvelle. Imaginez un instant des systèmes de diagnostic médical révolutionnaires ou des assistants virtuels d’une acuité sans précédent. Ces scénarios ne sont plus relégués à la science-fiction.
Le deep learning, bien loin de n’être qu’un simple outil, redessine les contours de ce qui est technologiquement réalisable, pavant la voie vers des lendemains électroniquement éclairés.
