« L’IA peut-elle nous soigner ? » - Le replay de la conférence

L’intelligence artificielle transforme déjà en profondeur le domaine de la santé. De la prévention au diagnostic, de la recherche clinique à la personnalisation des soins, ses promesses sont nombreuses. Mais ces avancées soulèvent également de nombreuses questions : l’IA peut-elle réellement nous soigner ?

Cette conférence était organisée dans la continuité de la sortie du numéro spécial « L’IA peut-elle nous soigner ? », le quatrième numéro du 1 Hebdo réalisé en partenariat avec Sorbonne Université. Lors de cet événement, animé par Manon Paulic, journaliste du 1 Hebdo, les intervenantes et intervenants, provenant de Sorbonne Université et de l’Alliance Sorbonne Université, ont apporté leurs éclairages sur les enjeux scientifiques, médicaux et sociétaux de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.

Les expertes et experts mis à l’honneur lors de cette conférence : 
•    Hakima Berdouz, ingénieure et fondatrice de Hope Valley AI ;
•    Serge Picaud, directeur de l'Institut de la Vision (Sorbonne Université / Inserm / CNRS) ;
•    Gérard Biau, professeur de statistique à Sorbonne Université, directeur du Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) et membre de l'Académie des sciences ;
•    Christel Gérardin, cheffe de clinique assistante au service de Médecine Interne du Pr Steichen, docteure en Informatique médicale, membre du Limics (Laboratoire de recherche en informatique pour la santé, Sorbonne Université) ;
•    Maria Melchior, épidémiologiste, directrice de recherche à l’Inserm et directrice adjointe de l’Institut Pierre Louis d’épidémiologie et de santé publique (IPLESP – Sorbonne Université), membre de l’Institut de Santé Globale de l’Alliance Sorbonne Université (ASU-GHI). 

En ouverture, le vice-président Sciences, culture et société de Sorbonne Université, Pierre-Marie Chauvin, a mis en garde contre deux écueils : « la grande illusion » d’une substitution automatique de l’humain par la machine, et « la grande confusion » qui consisterait à parler de l’IA au singulier, alors qu’il existe une pluralité d’IA. Une invitation à la nuance qui a donné le ton de la soirée.

Des promesses bien réelles en médecine

Autour de la journaliste Manon Paulic, les intervenantes et intervenants ont d’abord dressé un état des lieux des usages actuels de l’IA en santé. Du traitement massif de données médicales à l’aide au diagnostic, en passant par l’analyse d’images ou la personnalisation des parcours de soins, les applications sont déjà nombreuses.

Gérard Biau, professeur de statistique et directeur du Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), a retracé l’évolution de l’IA, passée d’une ambition de reproduction symbolique de l’intelligence à un apprentissage fondé sur les données et les réseaux neuronaux. Ces modèles apprennent à partir d’exemples et généralisent à des situations nouvelles, qu’il s’agisse d’images ou de textes. En santé, cette capacité permet d’identifier des corrélations invisibles à l’œil humain, d’améliorer la précision diagnostique ou d’anticiper certains risques. Mais la machine ne doit pas pour autant remplacer « l’expertise et le jugement du médecin », a affirmé Gérard Biau.

Côté clinique, Christel Gérardin, cheffe de clinique en médecine interne et docteure en informatique médicale, a souligné l’intérêt de ces outils pour accompagner les praticiens dans un environnement hospitalier marqué par la pression temporelle et la complexité croissante des prises en charge. Avec l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP, elle développe des outils capables d’identifier des patients aux profils similaires pour affiner des décisions, ainsi que des systèmes de résumé automatique des dossiers médicaux afin d’aider les cliniciens en situation d’urgence. Car, selon elle, il est essentiel de « partir du terrain pour aller vers l’IA, et non pas de l’IA vers le terrain. »

Serge Picaud, directeur de l’Institut de la Vision, a montré combien l’IA irrigue déjà l’ophtalmologie, du diagnostic à la thérapie. Selon lui, elle permet d’améliorer l’analyse d’images, jusqu’à détecter, à partir d’un fond d’œil, des signatures associées à certaines pathologies comme Alzheimer. Elle participe aussi à la modélisation du fonctionnement des circuits visuels, à l’optimisation des vecteurs en thérapie génique ou encore à l’accélération du criblage de molécules. L’IA est un levier pour mieux comprendre la vision, prévenir l’évolution des maladies, mais aussi développer des stratégies innovantes de restauration visuelle.

De la donnée à la personne : un enjeu éthique central

Au-delà des performances techniques, les échanges ont aussi abordé les questions éthiques et sociales que soulève le recours à l’IA en médecine. Maria Melchior, épidémiologiste et directrice adjointe de l’Institut Pierre Louis d’Épidémiologie et de Santé Publique, a souligné que dans le domaine de la santé mentale, l’IA pouvait aider à analyser des données complexes afin de mieux comprendre les trajectoires de risque et les facteurs de protection des individus. Mais elle a également insisté sur le fait que la qualité des modèles dépend directement de la qualité des données. Or, les bases de données médicales peuvent refléter des biais sociaux ou territoriaux qui, s’ils sont mal maîtrisés, risquent d’être reproduits, voire amplifiés, par les algorithmes. Elle a aussi rappelé que « si l'on n’accompagne pas la diffusion des innovations, celles-ci creusent des inégalités en santé. »

Hakima Berdouz, ingénieure et fondatrice de Hope Valley AI, a apporté le point de vue de l’entrepreneuriat en santé. Elle a insisté sur la nécessité de construire des outils en lien étroit avec les professionnels et les patients, afin d’éviter une approche technocentrée déconnectée des usages réels. « Avant d’innover technologiquement, il faut comprendre le problème », a-t-elle rappelé. L’innovation ne peut être pertinente que si elle s’inscrit dans les pratiques et répond à des besoins identifiés.

Redéfinir la place des soignants

Pour l’ensemble des intervenantes et intervenants, l’IA ne soigne pas seule, mais s’inscrit dans un écosystème où la relation humaine demeure centrale. La médecine ne se réduit pas à l’analyse de données, mais engage une dimension relationnelle, une écoute, une capacité d’interprétation contextualisée que les machines ne peuvent reproduire. Comme l’a rappelé Gérard Biau, l’enjeu n’est donc pas la substitution, mais la complémentarité de la machine.

Dans cette perspective, l’IA apparaît comme un outil susceptible d’augmenter certaines capacités, comme le traitement de l’information et la détection de motifs complexes, tout en laissant au soignant la responsabilité de l’interprétation et de la décision finale. Une transformation des pratiques qui suppose formation, accompagnement et réflexion collective.

Une réflexion à la croisée des disciplines

Au fil de la table ronde, les échanges ont montré que la question de l’IA en santé ne peut être abordée uniquement sous un angle technique. Elle engage des enjeux de gouvernance des données, d’équité d’accès aux soins, de responsabilité juridique, mais aussi de confiance. Cette pluralité d’approches reflète l’identité pluridisciplinaire de Sorbonne Université, où la santé occupe une place majeure, aux côtés des sciences, de l’ingénierie et des sciences humaines et sociales.