Par Sylvie Ulmann

La SAV salue une recherche améliorant la fiabilité des informations obtenues grâce à l’IA

Si Nataliia Molchanova est ravie de recevoir le Prix de la Société Académique Vaudoise (SAV), qui prime une thèse de qualité exceptionnelle, c’est avant tout parce qu’il salue la pertinence de ses recherches dans le contexte actuel. Son travail, qui s’attaque à l’emploi de l’intelligence artificielle en santé, se concentre sur un enjeu particulier : l’explicabilité et la fiabilité de ces outils utilisés dans le cadre de l’interprétation des images IRM dans le diagnostic et le suivi de la sclérose en plaques. À la clé, une méthode inédite permettant de quantifier l’incertitude des modèles. « J’ai eu l’intuition que l’IA peut jouer le rôle d’un « deuxième avis » et je me suis demandé comment tendre vers un maximum de certitude, sachant qu’elle n’existe jamais de façon absolue », souligne-t-elle. Elle y parvient en confrontant les résultats de plusieurs modèles et en analysant leurs convergences, révélant ainsi des informations ayant parfois échappé à l’œil pourtant affûté des expertes et experts. De quoi améliorer la prise en charge des patientes et patients.

Née dans une famille de scientifiques, elle entame son parcours à l’Université d’État de Moscou par la physique, où elle choisit de se spécialiser en modélisation mathématique. La chercheuse s’oriente ensuite vers l’informatique et les sciences computationnelles à l’EPFL. Le cerveau la passionne depuis longtemps : « J’ai toujours eu envie de mettre mes connaissances techniques au service de l’univers médical et tout particulièrement de l’appliquer aux maladies liées à cet organe », relève-t-elle. Durant son master, elle commence à s’intéresser aux utilisations de l’IA sur ce terrain, dont elle fera le sujet de sa thèse. Elle entame celle-ci en 2022 entre le CHUV, l’Université de Lausanne et la HES-SO Valais, dans le cadre du projet MSxplain.

Ses recherches, menées au sein d’une équipe interdisciplinaire et intercantonale réunissant ingénieurs, médecins et psychologues, visent à faciliter le travail du corps médical. « Elles ont reçu le soutien du programme Responsible AI de la Fondation Hasler (projet MSxplain), ainsi que de la Commission de la recherche de la Faculté de biologie et de médecine (CRFBM) de l’Université de Lausanne (Unil), projet PREMISE », relève-t-elle. Elle adresse également ses remerciements au Center for Biomedical Imaging (CIBM), fondé et soutenu par le CHUV, l’Unil, l’EPFL, l’Unige et les HUG, pour l’accès à ses infrastructures et à son expertise. Nataliia Molchanova préfère les approches collaboratives entre médecins et IA à leur substitution. Sa réflexion éthique incarne les préoccupations d’une nouvelle génération de scientifiques qui s’interrogent sur les manières d’utiliser cet outil de façon responsable.