Un bilan en une heure au lieu d'un jour : en Afrique, l'intelligence artificielle aide la lutte contre Ebola et la médecine en Allemagne, mais des experts pointent un manque de transparence et des risques.
Depuis mai, des équipes sur le terrain en République démocratique du Congo (RDC) combattent le virus Ebola Bundibugyo. Chaque jour, les équipes appelées health workers, des agents de santé communautaires, frappent aux portes des maisons et proposent des conseils. Elles recensent les guérisons et les décès et orientent les personnes présentant des symptômes suspects vers des structures médicales.
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Selon un rapport de l'entreprise de recherche en IA Anthropic, ce savoir accumulé par les health workers, consigné dans leurs carnets où figure l'état de santé de toute une communauté, a été numérisé.
Qui est tombé malade ? Avec qui la personne a-t-elle été en contact et où s'est-elle rendue avant d'apprendre sa contamination ? Pour analyser ces réponses et ces signalements, les équipes ont utilisé le modèle Claude développé par Anthropic. Parmi les partenaires de l'étude figurent notamment la Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI), le bureau régional de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) pour l'Afrique et l'Institut national de recherche biomédicale (INRB).
L'IA aide à évaluer plus rapidement la propagation des épidémies
"Un rapport de situation est désormais prêt en une heure au lieu d'occuper toute une journée de travail", explique la Dr Marie Roseline Darnycka Belizaire, directrice de la préparation et de la riposte aux situations d'urgence au bureau régional pour l'Afrique de l'Organisation mondiale de la santé (OMS). L'intelligence artificielle (IA) peut aider à apprécier plus vite la propagation des épidémies et à cibler plus précisément l'aide médicale, a détaillé la responsable de l'OMS sur la scène du World Health Summit.
Grâce à l'analyse de ces données, les autorités ont identifié des zones potentielles de flambée et commencé à se préparer, par exemple en acheminant des stocks de matériel médical vers des points névralgiques ou des régions à risque.
Dans une urgence, cela peut être décisif. Plus les autorités sanitaires réagissent tôt à un possible foyer, mieux elles peuvent se préparer et organiser la prise en charge. L'IA doit aider à exploiter plus vite des informations issues de différentes sources et à étayer les décisions des responsables.
Ce cas d'école positif d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les systèmes de santé illustre un domaine où la technologie peut être déployée avec un risque relativement limité. Les spécialistes voient toutefois bien d'autres possibilités pour l'usage futur de l'IA.
La technologie pourrait améliorer les diagnostics, décharger le personnel médical de tâches administratives et aider à utiliser plus efficacement des ressources limitées. Mais elle soulève aussi des questions de fond : quelle est la fiabilité des résultats ? Les soignants peuvent-ils comprendre comment une IA arrive à une décision ? Et les patientes et patients en tirent-ils réellement profit ?
L'IA comme soutien pour un personnel de santé débordé
Partout dans le monde, les besoins en soins augmentent. Dans le même temps, de nombreux systèmes manquent de personnel, de temps et de moyens. Pour le Dr Thomas Zapata, directeur de la WHO Academy à Lyon, c'est là un levier central pour le recours à l'intelligence artificielle.
"Nous devons réfléchir à un paradoxe auquel nous sommes aujourd'hui confrontés. Nous comptons plus de professionnels de santé que jamais auparavant et nous disposons de technologies sans précédent", souligne Zapata lors d'un débat au World Health Summit. Malgré cela, estime-t-il, les systèmes sont confrontés à une grave pénurie de soignants. "La demande de services de santé ne cesse d'augmenter".
Il voit dans l'IA un moyen de réduire cet écart. L'essentiel, selon lui, est de ne pas la considérer comme une fin en soi, mais comme un outil intégré aux systèmes de santé existants.
"L'IA est un facilitateur, un moyen et non une fin. Nous sommes aujourd'hui fascinés par la technologie et par l'IA, mais je pense que nous devons la replacer au bon endroit dans le contexte du système de santé", avertit Zapata. Selon lui, l'intelligence artificielle joue sur deux tableaux. Elle peut d'une part transformer l'organisation des soins. D'autre part, la formation initiale et continue du personnel de santé doit s'adapter à ces nouvelles possibilités.
En fin de compte, l'IA peut contribuer à alléger la charge de travail, à optimiser les tâches administratives, à améliorer la prise de décision clinique et la qualité des diagnostics. Zapata insiste surtout sur le fait que la technologie doit libérer du temps pour ce qui ne peut pas, et ne doit pas, être facilement automatisé : la relation avec les patients.
La crise Ebola en République démocratique du Congo a notamment montré que la confiance dans les systèmes de santé locaux fait défaut.
Les médecins disposent ainsi de plus de temps pour les patients
Dans les contextes où les soignants travaillent sous une forte pression temporelle, l'automatisation de certaines procédures peut faire la différence. La Dr Cecilia Mbaca, conseillère technique principale santé et urgences au sein de l'organisation humanitaire CARE, connaît ces défis après plus de 15 ans passés en première ligne.
Pour elle, trois questions sont décisives : l'IA peut-elle soutenir les décisions médicales ? Peut-elle prendre en charge des tâches répétitives ? Et permet-elle de mieux adapter les soins aux besoins individuels des patientes et des patients ?
"Si l'IA accomplit très bien ce travail, nous avons davantage de temps pour les aspects personnels des soins : poser des questions, écouter, examiner les patients et les orienter vers le niveau de prise en charge suivant", explique également la Dr Cecilliah Mbaka, conseillère technique principale santé et urgences chez CARE.
Elle-même a travaillé plus de 15 ans en première ligne, avec peu de soutien, des ressources limitées et une lourde charge de travail.
Lors des épidémies, il ne s'agit pas seulement de données médicales. La confiance de la population joue aussi un rôle clé. Les habitants doivent pouvoir compter sur le fait qu'ils seront protégés et correctement pris en charge dans un établissement de santé. Dans les communautés concernées, cette confiance peut être déterminante pour que les personnes malades demandent une aide médicale à temps.
On estime ainsi qu'environ 50 % des décès surviennent dans les villages de la RDC et non dans les structures de soins, rappelle l'épidémiologiste Maximilian Gertler. Le système de santé local est sous pression et n'était pas préparé à la flambée d'Ebola. Des milliers de combinaisons de protection sont nécessaires chaque jour pour protéger le personnel soignant des contaminations. L'Allemagne vient d'augmenter son aide à 21 millions d'euros.
L'IA peut donc contribuer à mieux organiser les soins. Elle ne suffit toutefois pas à instaurer la confiance dans les établissements de santé. Comme le soulignent les spécialistes de l'IA eux-mêmes, le chemin qui mène aujourd'hui à un diagnostic reste souvent opaque.
Un manque de transparence : comment l'IA parvient-elle à son diagnostic ?
Les systèmes modernes d'IA peuvent analyser de vastes volumes de données et repérer des motifs qui échappent aux humains. Mais il reste souvent difficile de comprendre comment ils obtiennent leurs résultats.
Le Dr Thomas Thesen, professeur de formation médicale et d'informatique à la Geisel School of Medicine de l'université américaine Dartmouth, décrit le problème ainsi : "Ces systèmes sont extrêmement doués pour reconnaître des schémas, mais vraiment mauvais pour nous expliquer de quoi il s'agit". Les chatbots et grands modèles de langage comme Claude ou ChatGPT présentent ce qu'il appelle un problème d'explication. L'intelligence artificielle reste, sur ce point, une boîte noire.
Cela pose un défi particulier dans le système de santé. Quand un système fournit un diagnostic ou une recommandation thérapeutique, les soignants doivent pouvoir juger si cette proposition a du sens dans le cas précis. Le résultat ne suffit pas toujours. La façon d'y parvenir doit elle aussi rester compréhensible.
"C'est le problème de l'explicabilité : ces systèmes ne peuvent pas expliquer dans un langage compréhensible pour les humains comment ils arrivent à ces conclusions".
Ce problème de boîte noire ne concerne pas seulement la transparence, mais aussi la responsabilité : qui est responsable si une IA propose une recommandation erronée ? Pour la Dr Mbaka également, il est donc essentiel que l'IA n'apporte pas seulement des résultats, mais qu'elle soutienne réellement la prise de décision.
Un expert prévient : l'IA ne doit pas remplacer l'apprentissage en formation
L'intelligence artificielle peut aussi aider à former les professionnels de santé, par exemple en rendant l'information plus rapidement accessible ou en prenant en charge des tâches répétitives. Mais c'est précisément dans le processus d'apprentissage que le professeur Thesen voit des risques.
Il cite une étude comparant la recherche d'informations via des moteurs de recherche classiques et via un chatbot d'IA. Les étudiants qui utilisaient le chatbot possédaient, selon cette étude, des connaissances plus superficielles et moins bien ancrées.
"Ces soi-disant difficultés souhaitables sont en réalité très importantes pour le processus d'apprentissage. Si l'on externalise tout l'effort cognitif de l'apprentissage vers un chatbot — aussi efficace que cela puisse paraître — on n'apprend en fait rien".
Selon lui, toute personne qui doit s'approprier durablement des connaissances ne devrait pas déléguer toutes les opérations mentales à une IA. En médecine en particulier, il peut être crucial de prendre la bonne décision même lorsque le soutien technique n'est pas disponible.
Thesen recommande lui aussi d'utiliser l'IA surtout là où elle permet de réduire la charge de travail. En revanche, pour comprendre un savoir et le retenir sur le long terme, l'apprentissage autonome doit garder toute sa place.