Watson Health, l’intelligence artificielle au service de la santé par IBM

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Le 28 mai dernier, nous nous sommes rendus à la conférence Watson Health au siège de l’Université Paris Descartes, présentée par Jérôme Pesenti et modérée par Olivier Mangin. Voici notre retour sur cet événement.

Première partie – Présentation de Watson

Le concept de base consiste à générer de multiples réponses, puis des évidences afin de trouver les bonnes solutions statistiques en utilisant un modèle d’apprentissage automatique, le machine learning. Ce système statistique a été inventé à l’origine dans les années 70 pour la reconnaissance vocale. D’autres applications ont également été développées pour la traduction instantanée. Microsoft a d’ailleurs récemment annoncé l’intégration de cette fonctionnalité au sein de Skype. En parallèle, IBM compte bien commercialiser prochainement sa solution de son côté.

Jérôme Pesenti d’IBM, souligne une nouvelle fois l’accélération des recherches dans l’univers de l’intelligence artificielle depuis ces cinq dernières années. Une accélération vers le deep learning, avec l’utilisation de réseaux neuronaux artificiels.

A date, IBM annonce ses résultats sur la reconnaissance vocale. Dans cette application, l’humain a une marge d’erreur d’environ 4-5% alors que la machine s’approche des 8%. Une évolution de 2% en un an de recherche, qui souligne ainsi cette accélération des performances dans le domaine de l’intelligence artificielle.

D’autres applications sont de la partie, comme la reconnaissance d’image, sur ImageNet notamment où Google affiche une marge d’erreur de 4,94% et Microsoft 4,8%. Pour l’anecdote, la récente performance de Baidu avec 4,58%, a été annulée car identifiée comme truquée. (lire : Baidu a triché lors du test de reconnaissance d’images d’ImageNet)

Il y a aussi Captcha avec Google. La firme derrière le moteur de recherche peut résoudre un Captcha avec une marge d’erreur inférieure à l’humain avec 99,9% de taux de réussite.

Facebook est également un poids lourd sur le secteur, avec notamment sa gigantesque base de données de photos, lui permettant de se perfectionner dans la reconnaissance faciale avec une performance de 97,25%, dépassant également l’homme.

IBM positionne Watson comme un outil au service de l’humain, qui peut l’aider dans différentes taches (citées ci-dessus) au quotidien. La stratégie commerciale d’IBM est de mettre à disposition les capacités cognitives de Watson dans le cloud, pour accompagner dans leurs travaux, étudiants (plus de 100 universités dans le monde), chercheurs, start-ups (plus de 300), et développeurs, formant ainsi un écosystème de partenaires pour booster la créations d’apps connectées aux webservices d’IBM. Watson dans le cloud est facturé à l’utilisation ou mis à disposition via des partenariats.

La nouvelle génération de Watson, Watson Debater, est capable de débattre pour trouver les bons arguments

Le futur d’IBM est orienté autour du langage naturel et l’application de reconnaissance multi-modal, comme par exemple écouter un dialogue, et capter en vidéo le mouvement des lèvres.

« Comprendre le langage à travers l’expérience multi-sensorielle », explique Jérôme Pesenti.

Une question est soulevée : la machine va-t-elle arrivée au niveau des performances du cerveau, voir même le dépasser ?

Si on spécule en prenant en compte la loi de Moore, la puissance de calcul des systèmes d’intelligence artificielle et les capacités du cerveau humain, nous pouvons imaginer que ce seuil pourrait être dépassé d’ici 25 à 35 ans, précise Jérôme Pesenti.

IBM_Watson_designpics

Deuxième partie : Watson Health, le système d’aide à la décision médicale

IBM adapte ses services cognitifs au monde de la santé et collabore notamment avec des établissements spécialisés comme Mayo Clinic aux Etats-Unis, des hôpitaux et des universités.

IBM propose trois types de systèmes dédiés aux professionnels de santé :

  • la suggestion de traitement,
  • la recommandation d’essai clinique compatibles avec les profils des patients,
  • et un outil d’aide à la découverte.

IBM_Watson_infographic

Watson Health se présente sous la forme d’un logiciel qui permet notamment de trier un dossier patient, mettant en avant les informations pertinentes, permettant ainsi au médecin de naviguer plus rapidement dans le dossier, lui faisant gagner un temps précieux.
Grace à la lecture du génome du patient, Watson peut également faire des recommandations personnalisées.
L’intelligence artificielle utilise aussi ses capacités en reconnaissance d’image pour par exemple lire une radio d’un patient.

IBM dispose d’un outils baptisé Watson for Oncology, qui comme son nom l’indique, oriente ses compétences cognitives dans l’étude, le diagnostic et le traitement des cancers.

Watson permet donc de traiter un volume conséquent de documents, archives, analyses, journaux, et autres bases de données pour mettre en avant les informations pertinentes en fonction du contexte.

Watson apprend des méthodes de diagnostic dans des établissements partenaires spécialisés, et IBM commercialise se modèle dans d’autres cliniques ne disposant pas du même niveau de compétence.

IBM positionne donc Watson Health comme un cloud de santé, ambitionnant de créer un véritable écosystème accessible en temps réel et à travers le monde pour croiser des données patients (anonymisées), une véritable « infrastructure de la santé du futur » déclare Jérôme Pesenti.

IBM imagine décliner son service au delà de la santé et l’intelligence (sujet confidentiel), notamment dans le domaine de la finance, le milieu légal, ou industriel… et bien d’autres spécialités.

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