{"id":11344,"date":"2024-11-11T11:02:24","date_gmt":"2024-11-11T10:02:24","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.unil.ch\/uniscope\/?p=11344"},"modified":"2024-12-16T11:24:35","modified_gmt":"2024-12-16T10:24:35","slug":"trois-domaines-de-recherche-qui-ont-adopte-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/uniscope\/trois-domaines-de-recherche-qui-ont-adopte-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Trois domaines de recherche qui ont adopt\u00e9 l\u2019intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"\n

Le 23 novembre 2024 a eu lieu la Journ\u00e9e de l\u2019intelligence artificielle organis\u00e9e par l\u2019UNIL et l\u2019EPFL. L\u2019occasion de parcourir ses b\u00e9n\u00e9fices et ses risques dans trois disciplines qui l’utilisent : les sciences biom\u00e9dicales, glaciologiques et criminelles. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

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L\u2019IA dans les sciences m\u00e9dicales<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

\u00ab J\u2019utilise des intelligences artificielles* depuis longtemps \u00bb, explique Rapha\u00ebl Gottardo, professeur de science des donn\u00e9es biom\u00e9dicales \u00e0 l\u2019UNIL et directeur du Centre de la science des donn\u00e9es biom\u00e9dicales<\/a> au CHUV. Dans son domaine, \u00ab l’IA a \u00e9norm\u00e9ment progress\u00e9, car d\u2019un c\u00f4t\u00e9 les algorithmes ont \u00e9t\u00e9 am\u00e9lior\u00e9s, et de l\u2019autre on a aussi beaucoup plus de donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre trait\u00e9es, donc beaucoup plus d’apprentissage qui peut \u00eatre fait \u00bb. En m\u00e9decine, les IA peuvent \u00eatre mises \u00e0 profit de diff\u00e9rentes fa\u00e7ons, de l\u2019all\u00e9gement des t\u00e2ches administratives \u00e0 l’am\u00e9lioration du soin. Un domaine dans lequel les IA sont particuli\u00e8rement performantes est l\u2019analyse d\u2019images, en raison de leur grande quantit\u00e9 issue des diff\u00e9rentes technologies telles que les IRM, les scanners ou les images color\u00e9es de tissus, explique le professeur : \u00ab Beaucoup de diagnostics du cancer se font sur l’analyse d’images, c’est-\u00e0-dire qu’un pathologiste regarde une image d\u2019une biopsie, puis en fonction de la morphologie des cellules va pouvoir dire si elles sont canc\u00e9reuses. Gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9thode nomm\u00e9e \u00ab apprentissage supervis\u00e9 \u00bb, une machine peut lier ces images \u00e0 l\u2019\u00e9tiquette \u00ab cancer \u00bb ou non pos\u00e9e par des professionnels. \u00bb Apr\u00e8s l\u2019apprentissage, les IA deviennent tr\u00e8s performantes pour reconna\u00eetre une tumeur. \u00ab \u00c7a peut faire \u00e9conomiser du temps au pathologiste et peut m\u00eame pousser les diagnostics un petit peu plus loin, c’est-\u00e0-dire qu’on va pouvoir voir si la tumeur est agressive ou non, ou si un traitement diff\u00e9rent serait n\u00e9cessaire, et c’est vraiment tout de l’apprentissage automatique*. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

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Relation entre certaines notions d’IA. \u00a9 Bouliech, Wikip\u00e9dia CC BY-SA 4.0.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n
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* Quelques d\u00e9finitions\u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n