La Fantaisie de la Technologie Confortable
De la tendance du “gaming confortable” à une nouvelle génération de compagnons IA, nos appareils essaient de nous envelopper dans un cocon numérique et physique.
L’Intelligence Artificielle bouleverse le domaine médical : chance ou danger ?
La montée en puissance de l’intelligence artificielle transforme bon nombre de domaines, y compris la médecine. Les professionnels du secteur médical se posent la question : l’IA va-t-elle changer radicalement la façon de diagnostiquer ?
L’IA, un atout inestimable ou une menace potentielle ?
L’IA, tel que ChatGPT, examine des données médicales pour proposer des diagnostics. En effet, elle s’appuie sur l’apprentissage automatique pour perfectionner ses recommandations. Cette technologie aide les médecins, notamment dans l’évaluation de cas compliqués. Néanmoins, certains experts craignent une compétition inattendue. En outre, l’IA n’égale pas encore l’expertise clinique humaine. Une erreur pourrait avoir de lourdes conséquences pour un patient, ce qui génère des inquiétudes.
Dans le domaine de la médecine sportive, un footballeur souffrant d’une douleur au genou illustre parfaitement cette problématique. L’IA peut indiquer une déchirure du LCA, mais la validation par le médecin est indispensable. Par conséquent, l’IA demeure un outil d’appui, sans substituer le jugement clinique. Elle doit servir d’aide, et non de remplacement, dans les soins de santé contemporains.
Les progrès et limites de l’IA au sein des hôpitaux
De multiples applications basées sur l’IA émergent dans les systèmes de santé, telles que la transcription d’historique médical. Les solutions d’IA fournissent des recommandations pertinentes selon les dossiers des patients. En outre, elles contribuent à générer des options thérapeutiques. Par exemple, Docus.AI propose des examens en fonction des symptômes décrits. Cependant, ces systèmes peuvent mal interpréter ou omettre des éléments cruciaux. Comme tout logiciel, l’IA manque de la capacité d’introspection requise pour détecter ses propres fautes.
L’IA, malgré ses limitations, assiste les assureurs dans l’évaluation des demandes de soins. De plus, elle automatise certaines tâches comme la codification médicale, ce qui réduit les erreurs humaines. Cependant, certains praticiens s’inquiètent que les algorithmes influencent trop les décisions cliniques. Une prise en charge de qualité doit rester humaine, car l’empathie et l’expérience sont irremplaçables.
Le futur de la médecine : un équilibre entre l’humain et la machine
L’intelligence artificielle ne remplacera probablement pas les praticiens de sitôt. Toutefois, elle modifie déjà la manière dont les patients reçoivent des soins. Les tâches administratives en tirent profit, mais le noyau des soins demeure humain.
À l’avenir, les systèmes de santé vont-ils intégrer davantage l’IA ? Cela permet une optimisation des ressources tout en améliorant les diagnostics. Cependant, la supervision humaine continuera d’être cruciale pour prévenir des erreurs catastrophiques. L’IA devient un instrument indispensable, mais elle ne doit pas dominer. Ainsi, médecins et patients doivent poursuivre leur exigence pour des soins où l’humain reste central.
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Microsoft vous permettra de cloner votre voix pour les appels Teams, alimenté par l’IA
Dévoilé lors de la conférence annuelle Microsoft Ignite, la nouvelle fonctionnalité prolonge la puissante technologie de clonage vocal de l’entreprise.
Révélé : des campagnes « de base » opposées à l’aide à mourir financées par des groupes de pression...
Les lobbyistes religieux coordonnent secrètement et financent des organismes qui prétendent être dirigés par des personnes handicapées et des travailleurs de la santéDes campagnes contre l’aide à mourir qui prétendent être dirigées par des travailleurs de la santé et des personnes handicapées sont secrètement coordonnées et financées par des groupes de pression chrétiens conservateurs, a révélé une enquête de l’ Observer.Les campagnes “de base” ont été centrales dans le débat sur la légalisation de l’aide à mourir en Angleterre et au Pays de Galles avant un vote historique des députés ce mois-ci. Continuer à lire…
Le cinéma du Média #7. Bienvenue à l’hôpital californien
Dans la troisième saison de la série américaine The Wire, un policier de Baltimore, à l’approche de sa retraite, choisit de convertir des bâtiments abandonnés en une zone où le trafic de drogues serait contrôlé. L’objectif est de diminuer la violence, la criminalité, et les maladies… Cependant, le policier – l’inoubliable « Bunny » Culvin – n’a informé personne que cette initiative est illégale et qu’elle se terminera dès qu’elle sera exposée. Pourtant, les résultats obtenus surpassent largement ceux de nombreuses années de « guerre contre la drogue ». Dans la saison 3 de la série française Hippocrate, un ancien médecin devenu réalisateur entreprend une démarche similaire. Face à l’état apocalyptique de notre système hospitalier, Thomas Lilti imagine que quelques soignants pourraient rouvrir, sous l’internat de l’hôpital de la région parisienne, des chambres désaffectées pour accueillir des patients que l’on s’obstine là-haut à ne pas vouloir, ou plutôt à ne plus pouvoir, recevoir et soigner. Là encore, il s’agit d’une tentative de sauver un système en crise à travers une opération secrète ; les frontières entre légalité et obligation morale se brouillent ; le risque de découverte, de dénonciation et de renvoi, voire pire, est bien présent. Dans The Wire, la zone est nommée Hamsterdam, en allusion à la capitale néerlandaise où certaines drogues sont bien connues pour y être en vente libre. Dans Hippocrate, elle est désignée sous le nom d’Hôpital California. Cela fait écho à la chanson « California Dreamin’ » – c’est un rêve, ou peut-être un cauchemar – mais aussi à « Hotel California », le célèbre tube des Eagles, où il est question d’un endroit d’où il est impossible de s’échapper. Que se passe-t-il lorsque les espaces clos deviennent des passoires, les professions se transforment en système D et les sous-sols se métamorphosent en mouroirs ? Quand des secteurs entiers de la société se…
Composite AI : l’intelligence artificielle intégrée
La Composite AI représente une méthodologie conçue pour maximiser les bénéfices tirés de l’intelligence artificielle. Ce n’est pas une invention technologique récente, mais plutôt une idée qui combine des techniques préexistantes afin d’atteindre des résultats supérieurs.
À l’heure actuelle, une grande partie des entreprises intègre l’intelligence artificielle de diverses manières pour accroître leur efficacité ou demeurer compétitives. Il existe un éventail de techniques destinées à répondre à divers enjeux. Le principe de Composite AI désigne leur intégration dans le but de maximiser les résultats.
Qu’est-ce que la Composite AI ?
La Composite AI a été incluse dans les innovations du Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner en 2020. En termes simples, cela se définit comme une « assemblage de différentes techniques d’IA » visant à offrir le meilleur résultat.
Cependant, commençons doucement par le terme « intelligence artificielle » qui peut prêter à confusion. Souvent, le public évoque l’IA lorsqu’il parle de machine learning ou de réseaux de neurones artificiels, qui ne sont que des sous-ensembles de l’IA englobant un concept beaucoup plus vaste.
Les entreprises modernes déploient des solutions d’intelligence artificielle pour transformer leur structure organisationnelle. La question centrale reste de déterminer quelle technique est la mieux placée pour résoudre chaque problème spécifique. La Composite AI consiste à fusionner plusieurs approches pour aborder les défis les plus complexes.
Aperçu des différentes techniques d’IA
Pour mieux appréhender le concept de Composite AI, faisons d’abord un rappel des diverses techniques d’intelligence artificielle susceptibles de contribuer à cette approche.
Machine Learning
Cette première catégorie d’IA se concentre sur le développement de logiciels capables d’exploiter des ensembles de données afin d’apprendre de manière autonome. Le but du machine learning est de permettre aux ordinateurs d’apprendre sans intervention humaine et d’adapter leurs actions d’eux-mêmes. En fait, on l’appelle aussi apprentissage automatique. Contrairement aux analystes humains, le machine learning a la capacité d’analyser d’énormes volumes de données plus rapidement et de produire des résultats plus précis.
Deep Learning
Il s’agit d’une spécificité du machine learning. Cette méthode se penche davantage sur le principe fondamental de l’IA, qui est d’imiter le fonctionnement du cerveau humain. Le deep learning est utilisé pour analyser des données et élaborer des modèles qui améliorent les décisions. Les algorithmes de deep learning peuvent également apprendre sans supervision en exploitant des données organisées ou non, afin de résoudre des problèmes complexes.
Graphes de connaissances
Un graphe de connaissance est une collection de représentations d’entités interconnectées. Cela peut inclure des objets, des événements ou des idées. En d’autres termes, il s’agit d’une base de connaissance sous forme de graphe de données. Les graphes de connaissances contextualisent l’information par le biais de métadonnées sémantiques et de relations. Ils offrent un socle pour l’intégration, l’analyse, le partage et l’unification des données.
NLP ou traitement du langage naturel
Ce volet de l’intelligence artificielle fait référence à l’aptitude des machines à comprendre le langage humain, qu’il soit oral ou écrit. Le processus lié au NLP comprend le prétraitement des données et l’élaboration d’algorithmes. Pour simplifier, le traitement du langage naturel prépare les données en les traduisant en codes exploitables par les machines grâce aux algorithmes de machine learning.
Intelligence artificielle conversationnelle
Une intelligence artificielle conversationnelle établit un lien de communication naturel entre les humains et les ordinateurs. Cela peut inclure, entre autres, des systèmes de messagerie automatique (comme des chatbots alimentés par l’IA) et des applications vocales (assistants vocaux). Une IA conversationnelle peut donc interpréter des textes ou des commandes vocales et répondre dans la même langue.
Pour concevoir un système de Composite AI, il est nécessaire de disposer d’une « architecture composite », qui est un cadre adapté à l’entreprise fonctionnant sur un tissu de données flexible permettant aux utilisateurs de s’ajuster aux systèmes et aux exigences changeants.
Le premier pas consiste à identifier le défi à relever. Ensuite, les scientifiques des données et les experts en IA doivent déterminer quels ensembles de données sont nécessaires pour appuyer la résolution de ce défi. Ils pourront ainsi choisir et appliquer une combinaison des techniques d’IA les plus adéquates en fonction des types de données.
Composite AI à travers divers secteurs
Pour un commerce de détail, le problème à résoudre peut être l’optimisation des stratégies de tarification et de promotion. Les données pertinentes pour apporter une solution incluent les transactions, les prix en place et ceux des concurrents, le niveau des stocks ainsi que les caractéristiques des clients. Ici, l’utilisation simultanée de plusieurs techniques de machine learning peut aider à évaluer l’impact des modifications de prix. En outre, cela permettrait de tester et d’ajuster selon les réactions clients.
Dans le domaine de la médecine, des technologies telles que la computer vision, la visualisation de données et le machine learning peuvent se révéler déterminantes. Elles sont capables d’évaluer l’efficacité des traitements médicaux pour des maladies telles que le cancer. Cette synthèse offre aux médecins l’aptitude de visualiser la réponse à un traitement face à l’évolution d’une maladie qui peut être difficile à percevoir visuellement dans certains cas.
La Composite AI peut également soutenir le secteur financier dans la réalisation des contrôles de conformité, en utilisant le NLP pour extraire des informations des documents commerciaux.
Après avoir choisi les meilleures techniques d’IA, on peut exploiter des pipelines de machine learning pour élaborer des modèles. Les principes d’une entreprise qualifiée de composable incluent l’amélioration continue, l’efficacité, la modularité et l’adoption d’innovations.
Au final, l’essence de la Composite AI réside dans une approche interdisciplinaire de l’intelligence artificielle. Plutôt que de se concentrer sur une seule méthode, cette stratégie s’adapte aux problèmes à résoudre. En d’autres termes, cette approche permet de répondre à une vaste gamme de problèmes complexes.
Les bénéfices de l’IA composite pour les entreprises contemporaines
L’IA composite propose aux entreprises une vision complète pour aborder des problématiques complexes. Cette synergie favorise une analyse approfondie des données, menant à des décisions plus éclairées et à une personnalisation accrue des services. Par exemple, dans le secteur santé, l’IA composite peut améliorer le diagnostic en intégrant des images médicales avec des dossiers patients, offrant ainsi une perception plus intégrale de la santé des individus.
En outre, cette méthodologie encourage l’innovation en permettant aux entreprises d’élaborer des solutions sur mesure pour des défis spécifiques, renforçant ainsi leur position compétitive sur le marché. En résumé, l’IA composite constitue un levier stratégique pour les entreprises cherchant à tirer pleinement parti des capacités de l’intelligence artificielle.
Défis et enjeux lors de l’implémentation de l’IA composite
Le déploiement de l’IA composite implique divers défis pour les entreprises. La complexité technique est évidente, nécessitant une intégration fluide de plusieurs technologies d’IA, ce qui peut requérir des compétences spécialisées et des ressources considérables.
La qualité et la diversité des données sont d’une importance capitale ; des données incomplètes ou biaisées peuvent affecter l’efficacité des modèles. De plus, des enjeux éthiques et réglementaires émergent, notamment concernant la confidentialité et la transparence des algorithmes.
Ainsi, les entreprises doivent établir des cadres de gouvernance solides pour garantir une utilisation responsable de l’IA composite. Enfin, la résistance au changement au sein des organisations peut entraver leur adoption, soulignant la nécessité de former et de sensibiliser les équipes aux avantages et aux implications de cette technologie.
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L’intelligence artificielle sauve la vie d’une femme et lui évite le cancer du sein.
Récemment, l’intelligence artificielle a fait preuve de son efficacité en matière de dépistage du cancer du sein chez une patiente. Alors que les examens réalisés par des radiologues humains n’avaient pas réussi à déceler la maladie, l’IA, en revanche, s’est avérée être d’une aide inestimable. Sheila Tooth, une infirmière à la retraite provenant du Sussex en Angleterre, avait passé une mammographie de routine, dont le rapport établi par deux radiologues expérimentés semblait normal. Toutefois, les hôpitaux universitaires où elle avait été suivie participaient à une étude visant à évaluer l’intérêt potentiel de l’IA pour optimiser la détection précoce du cancer du sein.
Grâce à cette technologie, des cellules cancéreuses qui étaient indétectables à l’œil nu ont pu être mises en évidence.
Cette avancée a permis à Sheila, qui avait déjà été soignée pour un cancer du sein il y a 15 ans, de recevoir rapidement un traitement minimal.
Le récit de Sheila Tooth, une patiente ayant vaincu un cancer du sein grâce à l’IA
« C’est incroyable, je suis émerveillée », a déclaré cette infirmière de 68 ans. « Je me doutais que ce qui avait été observé sur mon scanner devait être d’une extrême discrétion. D’autant plus que cela a échappé à la détection lors de la première analyse », a-t-elle poursuivi.
Suite au diagnostic, les résultats ont révélé un cancer du sein précoce et non invasif. Grâce à cette détection anticipée, Sheila a pu ne subir qu’une tumorectomie, évitant ainsi d’autres traitements.
Actuellement, Sheila est en convalescence après l’opération. Elle exprime une profonde gratitude envers l‘IA qui a réussi à déceler ce que l’œil humain avait omis.
« Mammography Intelligent Assessment », un système d’IA pour des dépistages fiables
Ce système d’IA a été conçu par Kheiron Medical Technologies et s’intitule « Mammography Intelligent Assessment ».
Ce projet a reçu des financements du NIHR (National Institute for Health Research) et du NHS England.
Durant cette étude de deux mois, plus de 12 000 mammographies qui avaient initialement été jugées normales par des radiologues ont été examinées par ce système d’IA.
Cela a conduit à la conclusion qu’environ 10 % de ces examens devaient être réévalués par un comité clinique afin de détecter d’éventuels cancers non identifiés lors du premier dépistage.
À l’issue de cette évaluation, 11 femmes ont été rappelées pour des tests supplémentaires. Parmi elles, 5 ont finalement reçu un diagnostic de cancer du sein.
Bien que ces résultats soient préliminaires, ils montrent le potentiel de l’intelligence artificielle pour optimiser la détection précoce du cancer du sein dans les programmes de dépistage.
Quand aurons-nous les essais nationaux contrôlés ?
La détection rapide et précise des cancers est essentielle pour améliorer les chances de succès pour les patients.
Des systèmes d’IA comme le Mammography Intelligent Assessment permettent ainsi aux services de dépistage du cancer du sein d’offrir des résultats fiables, précis et rapides.
Néanmoins, il est primordial que cette technologie opère en partenariat avec l’expertise des radiologues. Cela afin de garantir un haut standard de soins.
D’après Steve Dixon, responsable du projet, l’intégration de l’IA à l’expertise clinique devrait renforcer l’efficacité et la qualité des soins.
Fort de ces résultats prometteurs, les hôpitaux universitaires du Sussex envisagent de participer à un essai national contrôlé randomisé.
Selon eux, c’est une étape cruciale pour une introduction à plus grande échelle du programme Mammography Intelligent Assessment, particulièrement dans les initiatives de dépistage du cancer du sein.
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