Dauphinews - Le magazine de la #D-Family - N°3 - Octobre 2020 - 29

covid

Quels sont les principaux défis
pour arriver à ces résultats ?
La qualité des données est évidemment importante. Nous n'avions pas
de données de santé fiables avant le
15 mars, or c'est le nerf de la guerre.
Dans notre domaine, on dit "garbage in, garbarge out" : même le
meilleur modèle ne pourra donner
de résultats concluants si les
données ne sont pas assez fiables.
D'un point de vue algorithmique, de
nouveaux résultats vont émerger.
Nous travaillons sur la prédiction,
mais des collègues à PSL étudient la
découverte automatique de
médicaments ou encore le diagnostic via l'imagerie des poumons.
Jusqu'où l'intelligence
artificielle peut-elle aider
l'humain face à cette pandémie ?
L'intelligence artificielle ne peut
prédire l'émergence d'une pandémie, car elle se fonde sur des
données historiques. Or il s'agit ici
d'un phénomène nouveau. L'IA peut
nous aider dans le diagnostic, la
découverte automatique de
médicaments, mais aussi la
méta-analyse de données d'articles
scientifiques. Certains chercheurs
essaient également d'appliquer des
modèles de deep learning à la
pandémie. Mais l'humain doit garder
la main pour juger de la qualité de la
donnée et prendre en compte de
possibles erreurs. Un exemple tout
simple : en étudiant les données
fournies par Santé publique France,
Dauphinews

iStockphoto

déplacements ? L'objectif est de
donner le plus d'informations
possible pour les politiques
publiques.

Le champ étudié
avec l'IA :
comprendre comment
des données de
mobilité peuvent
informer
les autres modèles de
la propagation
de l'épidémie.

nous constatons qu'il y a moins
d'incidences hospitalières le
week-end. Or, il n'y a aucune raison
pour que cela soit caractéristique de
la pandémie. Cela peut être dû à un
décalage de saisie, ou à une
moindre incidence hospitalière

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L'INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE NE PEUT
PRÉDIRE L'ÉMERGENCE D'UNE
PANDÉMIE CAR ELLE SE
FONDE SUR DES DONNÉES
HISTORIQUES. OR IL S'AGIT
ICI D'UN PHÉNOMÈNE
NOUVEAU.
les week-ends. C'est quelque chose
qui nous informe quant à l'incertitude des données. Nous devons
donc intégrer ce type d'erreurs dans
nos modèles. Le deuxième concerne
la quantification de l'incertitude du
modèle même, qui dépend en
particulier de la taille des données à
analyser.

Quel impact cette crise sanitaire
pourrait-elle avoir à plus long
terme sur l'intelligence
artificielle et la science des
données ?
Il y a eu beaucoup d'investissements
sur le secteur, en France et à
l'étranger, et donc des promesses.
La pandémie est un moment de
vérité pour l'intelligence artificielle,
qui est un domaine en vogue. Il y a
donc de l'attente face à ces promesses. Justement, remettre
l'intelligence artificielle à sa juste
place serait une bonne chose. Elle
n'est pas la solution à tout, ne peut
pas tout faire. Certains pensent que
l'on pourra tout lui déléguer, dès
que l'on aura un problème. Comme
je le disais précédemment, l'IA ne
peut prédire l'arrivée d'une pandémie si celle-ci n'a pas déjà été
observée par le passé, à plusieurs
occurrences. Elle ne pourra dire
comment elle va se propager que si
nous disposons déjà de nombreuses
observations. L'IA est devenue une
technologie parfois très mature, elle
est par exemple performante sur la
reconnaissance de formes et
d'images, mais elle ne peut prédire
des phénomènes rares. *

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