Arts&MétiersMag - N°432 - Décembre 2021/Janvier 2022 - 25

appareils connectés transforment
la médecine en permettant un
suivi continu, précis et personnalisé.
Le diagnostic et le suivi des
patients atteints de maladies chroniques
(diabète, obésité, dépression,
Parkinson, etc.), le contrôle
continu des biomarqueurs
(contrôle du poids, évaluation de
la santé mentale, suivi des addictions,
etc.) ou la prédiction et
prévention de maladies sont autant
d'aspects de la médecine qui
seront ainsi métamorphosés. Plusieurs
entreprises aux États-Unis,
à l'instar de Forward Health, ont
déjà créé des centres médicaux
où les mesures sont automatisées
Prédire les
mutations de
nos cellules et
la structure de
nos protéines
uniquement
grâce à notre
code génétique
renforce les
connaissances
et accélère
la découverte
de traitements
plus précis
et efficaces.
et traitées avec des algorithmes «intelligents», de la prise de
la température à la détection du cancer de la peau en passant
par l'évaluation de la santé mentale. En Ouganda, pays où
la mortalité infantile dépasse 7 %, Neopenda développe des
bracelets connectés, mesurant les signaux vitaux des nouveau-nés
dans les cliniques qui manquent de personnel
qualifié. Ces cliniques comptent sur cette technologie pour
surveiller simultanément des centaines de bébés.
cipe est de présenter un grand nombre d'images à l'ordinateur
pour qu'il apprenne à reconnaître de plus en plus finement
des pathologies en identifiant des motifs communs
entre les images. Comme l'enfant apprend à distinguer un
chat d'un chien, la machine peut, elle aussi, identifier ces
espèces après avoir ingéré une masse d'images.
D'après le MIT (4)
(2 5 1012
, notre corps produirait 2 téraoctets
) de données par jour, soit 2 000 gigaoctets. Les
données physiologiques, que sont la tension artérielle, les
battements du cœur, la température, la glycémie ou les signaux
neuronaux, sont collectées grâce à des appareils
connectés. La vente de ces appareils a doublé en quatre ans,
passant de 73 millions en 2016 à 161 millions en 2020 (5)
dans un marché pour l'instant dominé par Apple (6)
LE CORPS, VIVIER DE DONNÉES
Avec plus de 10 milliards de kilomètres d'ADN et 10 000 milliards
(10 5 1012
) de cellules dans le corps humain, l'être
humain est un vivier exceptionnel d'informations valorisables.
Prédire les mutations de nos cellules et la structure
de nos protéines uniquement grâce à notre code génétique
renforce les connaissances et accélère la découverte de nouveaux
traitements, plus précis et efficaces. L'entreprise Deep
Mind, rachetée en 2014 par Google, a révolutionné ce
(1) https://www.statista.com/statistics/1037970/global-healthcare-data-volume
(2) https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
(3) https://www.nature.com/articles/s41746-021-00438-z.pdf
(4)
https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/patients-key-to-makingsense-medical-data
(5)
.
Ces
https://experiences.microsoft.fr/articles/iot/sante-connectee-chiffres
(6) Cent millions d'Apple Watches ont été vendues en 2020.
Intelligence
artificielle
Toutes les techniques
qui permettent
d'imiter la pensée et
les actions humaines.
1950
Apprentissage
automatique
Apprentissage profond
Ou «machine learning» : champ d'étude
de l'IA qui se base sur des approches
mathématiques et statistiques pour
donner aux algorithmes la capacité
d'apprendre à partir de données.
1980
Ou «deep learning» : méthode avec un degré
d'abstraction élevé d'apprentissage automatique.
Ces techniques ont permis des progrès importants
dans les domaines de la reconnaissance faciale,
la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur
et du traitement automatisé du langage.
2010
Arts&MétiersMAG
N°432 / Décembre 2021-janvier 2022
25
L'évolution dans
le temps de
l'intelligence
artificielle à
l'apprentissage
profond («deep
learning») en
passant par le
«machine
learning» des
années 80.
PHOTO ADOBESTOCK

https://www.statista.com/statistics/1037970/global-healthcare-data-volume https://www.hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century https://www.nature.com/articles/s41746-021-00438-z.pdf https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/patients-key-to-making-sense-medical-data https://experiences.microsoft.fr/articles/iot/sante-connectee-chiffres

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