Améliorer le diagnostic du paludisme grâce à l’IA

Pourquoi avoir choisi de travailler sur le diagnostic du paludisme ?

Renaud Piarroux : Le paludisme fait encore 600 000 morts par an dans le monde. Améliorer le diagnostic, c’est déjà faire la moitié du chemin vers une meilleure prise en charge. Nous avons donc créé un projet, soutenu par l’Institut de Santé Globale de Sorbonne Université, pour améliorer la qualité du diagnostic en Afrique, là où les outils disponibles ne sont pas optimaux. L’idée est simple : qu’une personne qui consulte pour une suspicion de paludisme obtienne un diagnostic fiable, quelle que soit la structure hospitalière.

Comment fonctionne concrètement ce système ?

R. P. : Le diagnostic du paludisme repose avant tout sur la microscopie. D’autres méthodes existent, comme la biologie moléculaire (PCR), mais elles sont coûteuses tandis que les tests de diagnostic rapide sur bandelette manquent de fiabilité. Le microscope reste donc l’outil le plus pertinent à condition que la personne qui l’utilise soit bien formée et supervisée car les formes du parasite du paludisme varient selon les espèces et les stades de son cycle ; il est donc difficile à identifier.

Notre idée est d’utiliser des smartphones qui permettent à la fois de photographier la lame observée par un microscopiste sur place et de transmettre ces images via une application à des experts susceptibles de confirmer ou non la présence du parasite. Compte tenu des millions de diagnostics réalisés chaque année, il est irréaliste de solliciter en permanence un petit groupe d’experts. Le projet s’appuie donc sur des modèles d’apprentissage profond capables de filtrer les images et d’identifier celles susceptibles de contenir un parasite, optimisant ainsi le travail de vérification humaine. 

Avec quels partenaires travaillez-vous ?

R. P. : Le projet associe SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence), la Pitié-Salpêtrière, le CHU de Montpellier et un réseau d’hôpitaux français. En Afrique, il s’appuie sur trois partenaires : l’Institut national de recherche biomédicale (INRB) de Kinshasa, avec un financement de l’Agence française de développement ; l’Université de Lomé, dans le cadre d’une coopération avec Sorbonne Université ; et le CIGASS, un institut de formation des microscopistes pour le diagnostic du paludisme à l’échelle de l’Afrique francophone.

Deux startups participent également au développement de l’application. La première travaille sur l’amélioration des données grâce à des microscopes adaptés qui analysent les clichés par IA et reconstituent des images plus précises pour un apprentissage de meilleure qualité. La seconde est habilitée à gérer des données de santé. Elle développe l’application sécurisée à laquelle les utilisateurs enverront leurs photos : celles-ci seront traitées par nos modèles, puis renvoyées aux experts identifiés avec un pré-tri déjà effectué par l’IA. En un coup d’œil, ils sauront quels éléments examiner pour valider ou non la présence du parasite. 

Ce projet ne se limite pas à l’Afrique. En France, dans certains hôpitaux périphériques ou pendant les gardes, le diagnostic n’est pas toujours posé par un parasitologue expérimenté. Le projet vise donc à offrir une solution de soutien à distance pour améliorer le diagnostic, partout où l’expertise manque.

Quelles sont les principales difficultés techniques ?

R. P. : Les images de bonne qualité et correctement labellisées sont rares. Il faut d’abord en obtenir beaucoup pour entraîner les modèles de vision par ordinateur. Contrairement à la reconnaissance d’images classique – les photos de chats et de chiens sur Internet sont légion – il n’existe presque pas de bases d’images de Plasmodium correctement annotées, ni de collections d’images d’artefacts pour apprendre à les distinguer du parasite.

Le premier travail consiste donc à collecter et labelliser ces images correctement en partenariat avec notre réseau d’hôpitaux français et nos partenaires de Kinshasa, Lomé et bientôt Dakar, avant de passer à la phase d’apprentissage automatique.

Quelles sont les prochaines étapes du projet ?

R. P. : Construire une application et mettre en place toutes les collaborations nécessaires prend du temps. Cela fait déjà plusieurs années que nous travaillons sur les modèles d’identification du paludisme. Nous avons obtenu de très bons résultats et commencé à publier sur la qualité du diagnostic rendu par l’intelligence artificielle.

Dans les mois à venir, notre objectif est de disposer de modèles suffisamment performants pour mettre en place un système de supervision à distance : l’IA ne donnera pas encore le diagnostic, mais elle permettra de suivre le travail des microscopistes et de déterminer les besoins de formation.

Notre démarche s’intègre dans les plans nationaux de lutte contre le paludisme (PNLP), soutenus par l’OMS et la Banque mondiale, qui appuient l’amélioration de la prise en charge dans de nombreux pays.

Dans un second temps, nous ferons progresser les modèles, en améliorant notamment les techniques de coloration et les conditions de prise de vue. Puis, un jour, lorsque l’outil aura été suffisamment testé et validé, il deviendra possible de rendre un diagnostic immédiat sans passer par les experts. À ce moment-là, le microscopiste pourra véritablement s’appuyer sur le résultat produit par l’algorithme.

Mais nous ne voulons pas aller trop vite : la fiabilité statistique doit être démontrée. Par exemple, une personne atteinte de paludisme peut n’avoir que 1 globule rouge parasité sur 10 000. Si le modèle produit 0,1 % d’erreur, cela signifie qu’il produira dix fois plus de faux positifs que de vrais cas, ce qui est inacceptable en pratique. Il faut donc déterminer des seuils précis et adapter les modèles à ce type de données. 

Et à côté du paludisme, existe-t-il d’autres projets que vous poursuivez actuellement à l’international ?

R. P. : Oui, un autre projet concerne l’identification des agents fongiques responsables d’infections. Il existe plus de 700 espèces différentes infectant l’homme, chacune avec ses particularités. Le diagnostic, souvent effectué au microscope, est excessivement complexe. Une alternative consiste à utiliser la spectrométrie de masse, une technique où un laser interagit avec un extrait protéique du champignon pour produire une sorte d’empreinte moléculaire. L’analyse de ces empreintes nécessite une numérisation fine, mais les grandes entreprises du diagnostic se sont peu intéressées à la mycologie, bien moins rentable que la bactériologie, qui représente 95 % de leur activité. Elles se sont limitées aux espèces les plus courantes, laissant de côté de nombreux champignons pourtant cruciaux pour les laboratoires spécialisés.

C’est pour combler cette lacune que nous avons conçu une application en ligne capable d’analyser les spectres de masse et de les comparer à une base de données étendue. Nous avons bâti cette base en partenariat avec une collection européenne à Bruxelles, grâce à un accord de collaboration qui nous a permis d’utiliser leurs souches pour créer une bibliothèque de référence. Cette application, gratuite et accessible à tous, est aujourd’hui utilisée mondialement. Chaque année, son usage augmente : en 2024, nous devrions dépasser les 800 000 spectres envoyés pour identification.

Dans le cadre de la cérémonie des Docteurs honoris causa 2025 de Sorbonne Université, vous avez été le parrain de Jean-Jacques Muyembe, virologue congolais et co-découvreur du virus Ebola. Qu’est-ce que cette relation représente pour vous ?

R. P. : Pendant des années, j’ai travaillé sur les épidémies, notamment celles de choléra en République démocratique du Congo et Jean-Jacques Muyembe dirigeait l’Institut national de recherche biomédicale, notre partenaire national sur ce sujet.

Cela fait donc plus de vingt ans que nous collaborons. J’ai même eu à conduire une mission sur la peste dans l’Est du Congo à sa demande. Sorbonne Université a voulu honorer le parcours d’un chercheur qui, au-delà d’Ebola, a joué un rôle majeur dans la surveillance de toutes les épidémies dans son pays. C’est un modèle de chercheur et d’engagement scientifique. Rappelons qu’il a été le premier médecin congolais à obtenir une thèse de science. Lui remettre cette distinction au nom de Sorbonne Université était un moment très émouvant. 

Quelles leçons tirez-vous des grandes crises sanitaires africaines ? Qu’ont-elles changé dans la manière de penser la santé globale aujourd’hui ?

R. P. : En me sensibilisant à d’autres problématiques comme la malnutrition, l’obésité ou le réchauffement climatique, l’Institut de Santé Globale m’a aidé à regarder les maladies infectieuses avec un pas de côté. J’en arrive à comprendre que toutes les épidémies font partie d’un tout, régi par les mêmes déterminants que ces autres enjeux sanitaires : notre manière d’habiter la Terre et nos modes de vie. Les transports, par exemple, participent à la fois de la sédentarité et de la diffusion des virus. L’urbanisation, l’accès à l’eau et aux services essentiels influent sur la qualité de vie, mais aussi sur les risques de maladies hydriques, comme le choléra, ou sur la prolifération des vecteurs du paludisme. L’organisation des villes joue ainsi un rôle dans l’obésité comme dans les maladies infectieuses.

Derrière ces problèmes sanitaires, il y a aussi une logique économique : on favorise ce qui se vend, par exemple le vaccin, plutôt qu’un travail de fond sur l’accès à l’eau ou l’assainissement, qui ne sont pas rentables. J’ai pu le constater à Mayotte, où j’étais lors de l’épidémie de choléra de 2024. Le premier réflexe a été de vacciner et de diffuser des messages de promotion de l’hygiène, avant d’étendre les actions pour assurer un minimum d’accès à l’eau potable. Agir ainsi presque uniquement dans l’urgence ne me parait pas une approche satisfaisante et j’ai peine à croire qu’on protège les gens en leur disant de se laver les mains, sans leur fournir l’eau propre nécessaire pour le faire. 

Propos recueillis par Justine Mathieu