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La collecte des données génétiques, nouvelle frontière pour le développement de l'intelligence artificielle
©ANGELA WEISS / AFP

Bonnes feuilles

La collecte des données génétiques, nouvelle frontière pour le développement de l'intelligence artificielle

Ni excessivement alarmiste ni aveuglément enthousiaste, David Gruson dans "La machine, le médecin et moi" publié aux éditions de l'Observatoire s’attache à sortir de la binarité caricaturale qui imprègne les débats sur l'intelligence artificielle appliquée au domaine médical et dresse le tableau réaliste d’un système de santé dans lequel l’association de la machine, du médecin et du patient est indispensable. Extrait 2/2.

David Gruson

David Gruson

David Gruson, ancien directeur d’hôpital, est membre de la Chaire santé de Sciences Po et professeur associé en droit de la génétique à la Faculté de médecine Paris Descartes. Il est le fondateur d’Ethik IA, initiative qui défend une « régulation positive » de l’intelligence artificielle et de la robotisation en santé.

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Si l’on veut se représenter les enjeux de l’interaction entre génétique et développement de l’intelligence artificielle en santé, l’image qui vient d’abord à l’esprit est celle d’une course contre la montre. Les ruptures technologiques interviennent, à ce stade, à un rythme plus rapide que ne se développe notre capacité collective à les réguler. Une innovation chasse l’autre. Les seuils réputés jusqu’ici insurpassables sont dépassés les uns après les autres. Nous constatons chaque jour davantage à quel point nos vies quotidiennes sont de plus en plus investies par la robotisation et l’intelligence artificielle. Avec des gains collectifs absolument considérables. Mais aussi avec des risques de plus en plus élevés. La question essentielle est ici celle du seuil de l’accès aux données génétiques. L’articulation entre IA et séquençage du génome fait l’objet de programmes de recherche mobilisant des moyens considérables. C’est le cas du projet mené par les chercheurs du New York Genome Center (NYGC), de la Rockefeller University et d’IBM. En mobilisant les capacités de l’IA Watson (IBM) pour traiter les données de séquençage du génome complet, les chercheurs ont pu élargir et accélérer très significativement les capacités d’analyse des variantes génomiques.

Seulement dix minutes ont été nécessaires à la plateforme pour établir un rapport incluant une analyse génomique possiblement utile sur le plan médical. Un résultat équivalent n’aurait pu être obtenu par des intervenants humains qu’au bout d’environ cent soixante heures. Conduite de 2015 à 2016, l’étude a été diligentée avec une version bêta de Watson for Oncology (IBM), qui a depuis été largement diffusée. Selon IBM, sa plateforme d’oncologie est parvenue pour certains cancers à atteindre, dans 93 % des situations, une cohérence avec les diagnostics des médecins. Un risque d’absorption des données génomiques par l’IA Le franchissement du seuil de l’accès aux données génétiques représente un enjeu majeur pour les plus grands acteurs de l’IA au niveau mondial. Leurs efforts sont, à ce stade, consacrés à la collecte de données – principalement cliniques en l’état – dans des contextes technologiquement avancés et juridiquement peu régulés. Ils consacrent des investissements massifs pour combiner technologiquement séquençage du génome et traitement des autres données de santé. Dans ce contexte, le franchissement complet du seuil génétique n’est qu’une question de temps. Peut-être trois à cinq ans. Le dépassement de ce seuil renforcera considérablement les capacités prédictives de l’intelligence artificielle. De ce point de vue, la protection issue du règlement général européen sur la protection des données, dit RGPD, apparaît largement inopérante. Ce droit ne traite, en effet, que très partiellement la question de l’accès aux données par l’intelligence artificielle.

Extrait de "La machine, le médecin et moi", de David Gruson, publié aux éditions de l'Observatoire

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