Brevet FR3159230A1 — publié le 20250815

L’invention concerne un procédé de formation (100) d’un modèle d’intelligence artificielle (13) de détection de mélanome cutané, mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : - obtention (101) d’images de peau présentant un mélanome cutané et d’images de peau ne présentant pas de mélanome cutané, pour former une base d’apprentissage contenant ces images; - entrainement (104) du modèle d’intelligence artificielle, à partir de la base d’apprentissage, à fournir des valeurs numériques correspondantes à des prédictions relatives à l’absence ou à la présence de mélanome cutané sur des images de peau respectives ; - identification (112) d’un seuil d’absence ou de doute, - identification (115) d’un seuil de présence ou de doute, de manière à former le modèle de sorte que, pour une image de peau fournie en entrée au modèle formé, le modèle formé fournisse en sortie une prédiction d’absence d’un mélanome cutané sur l’image, une prédiction de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur l’image, ou une prédiction de présence d’un mélanome cutané sur l’image. Figure pour l’abrégé : figure 2 Détection d’un mélanome cutané par intelligence artificielle L’invention concerne la détection d’une maladie de peau par un modèle d’intelligence artificielle. Elle concerne en particulier la détection d’un mélanome cutané sur un sujet humain à partir d’une image de la peau, par un réseau de neurones artificiels. Les mélanomes cutanés représentaient la sixième forme de cancer la plus fréquente dans l’Union Européenne en 2020 et la vingtième forme de cancer la plus mortelle. Le taux de survie à 5 ans, à l’apparition d’un mélanome cutané, passe de 99%, lorsqu’il est détecté de manière précoce, à 14% lorsqu’il est détecté à un stade avancé. Il est donc nécessaire de détecter les mélanomes le plus tôt possible. Or, en cas de lésion cutanée douteuse, il est parfois long et difficile, voire coûteux, d’obtenir un rendez-vous chez un dermatologue pour soumettre la lésion à son examen. Il est donc nécessaire de simplifier et d’accélérer le processus permettant d’obtenir un avis sur la présence ou l’absence de mélanome cutané. On connaît déjà dans l'état la technique, notamment d'après le document IN202241000096, des modèles d’intelligence artificielle visant à fournir une prédiction sur la présence ou l’absence d’un mélanome cutané sur une peau d’un sujet humain, à partir d’une photo d’une lésion cutanée. Cependant, si ces modèles effectuent la plupart du temps des prédictions correctes pour les cas extrêmes, c’est-à-dire présentant de manière évidente soit une lésion maligne soit une lésion bénigne, ils effectuent encore trop souvent des erreurs pour les cas plus discutables. Or, il est crucial que le modèle ne fournisse pas de prédiction d’absence de mélanome chez un sujet en fait malade et vice versa. L'invention a notamment pour but de fournir un modèle d’intelligence artificielle permettant de fournir des indications appropriées quant à la présence ou à l’absence d’un mélanome cutané. À cet effet l’invention a pour objet un procédé de formation d’un modèle d’intelligence artificielle de détection de mélanome cutané, mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : - obtention d’images de peau présentant un mélanome cutané et d’images de peau ne présentant pas de mélanome cutané, pour former une base d’apprentissage contenant ces images; - entrainement du modèle d’intelligence artificielle, à partir de la base d’apprentissage, à fournir des valeurs numériques correspondantes à des prédictions relatives à l’absence ou à la présence de mélanome cutané sur des images de peau respectives ; - identification d’un seuil d’absence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau ; - identification d’un seuil de présence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, les valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des respectives images de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, de manière à former le modèle de sorte que, pour une image de peau fournie en entrée au modèle formé, le modèle formé fournisse en sortie une prédiction d’absence d’un mélanome cutané sur l’image, une prédiction de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur l’image, ou une prédiction de présence d’un mélanome cutané sur l’image. Ainsi, le modèle fournit trois prédictions possibles à partir d’une image de peau comprenant une lésion cutanée : il prédit l’absence de mélanome cutané, en d’autres termes un risque faible de mélanome, ou il prédit un doute sur la présence ou l’absence de mélanome, en d’autres termes un risque moyen de mélanome, ou il prédit la présence de mélanome, en d’autres termes un risque fort de mélanome. La personne prenant connaissance du résultat peut donc guider le sujet humain vers des soins appropriés. Si c’est le sujet humain qui prend lui-même connaissance des résultats, il peut en faire part aux professionnels de santé appropriés. Le fait de disposer de trois prédictions possibles au lieu de deux, en particulier de disposer d’une prédiction possible de doute, permet d’éviter des erreurs de prédiction binaires aux conséquences potentiellement graves concernant les cas « douteux ». Cela permet corollairement d’améliorer la confiance dans les prédictions de présence et dans les prédictions d’absence de mélanome. Suivent d’autres caractéristiques optionnelles prises seules ou en combinaison. Avantageusement, le procédé comprend, pour identifier le seuil d’absence ou de doute et le seuil de présence ou de doute, les étapes suivantes : - en considérant qu’un seuil de classification binaire sépare, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, pour chaque seuil de classification binaire parmi un ensemble de seuils de classification binaires possibles distincts les uns des autres, détermination d’une valeur de précision du modèle, d’une valeur de rappel du modèle, et d’une valeur de F-mesure du modèle dépendante des valeurs de précision et de rappel du modèle, - détermination de la meilleure valeur de F-mesure du modèle parmi les valeurs de F-mesure déterminées, cette meilleure valeur correspondante à la valeur de F-mesure la plus élevée ; - choix d’un pourcentage de tolérance du seuil de classification binaire; - pour chaque seuil de classification parmi l’ensemble des seuils de classification binaires, détermination d’une valeur d’équilibre correspondante à une valeur absolue d’une différence entre la meilleure valeur de F-mesure et le résultat d’une multiplication entre la valeur de F-mesure correspondante au seuil de classification binaire et le pourcentage de tolérance, de manière à former un ensemble de valeurs d’équilibre, de telle sorte que chaque seuil de classification binaire de l’ensemble des seuils de classifications binaires est associé à une valeur d’équilibre respective de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - détermination d’un premier minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - identification du seuil de classification binaire associé à ce premier minimum local ; - identification du seuil d’absence ou de doute comme correspondant à ce seuil associé à ce premier minimum local ; - détermination d’un deuxième minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - identification du seuil de classification binaire associé à ce deuxième minimum local ; - identification du seuil de présence ou doute comme correspondant à ce seuil associé à ce deuxième minimum local. Ainsi, en considérant qu’un seuil de classification binaire sépare des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions « positives », (par exemple « présence d’un mélanome cutané ») et « négatives » (« absence d’un mélanome cutané »), on désigne par « précision », ou « valeur prédictive positive », la proportion de prédictions positives correctes parmi les prédictions positives correctes et les prédictions négatives correctes du modèle, et on désigne par « rappel », ou « sensibilité », la proportion des prédictions positives correctes parmi les prédictions positives correctes et les prédictions positives incorrectes. Ainsi, à chaque seuil de classification binaire possible, parmi un ensemble de seuils, correspond une valeur de précision et une valeur de rappel du modèle. Par « F-mesure », ou « F-score », ou « F β -score », on désigne une mesure de la performance du modèle obtenu sur la base d’une valeur de précision et d’une valeur de rappel du modèle. Elle vise à s’assurer que le modèle fait des prédictions positives correctes, ce qui correspond à un bon rappel, et en suffisamment grand nombre, ce qui correspond à une bonne précision. Elle est obtenue par la formule suivante où β>0 est un paramètre décidé par un utilisateur ou fournisseur du procédé et visant à déterminer l’importance accordée à la précision vis-à-vis du rappel et vice versa. Ainsi, lorsque β=1, fournissant au rappel et à la précision la même importance, la F-mesure, que l’on peut appeler « F1-score », devient La F-mesure appartient à l’intervalle [0, 1]. Ainsi, à chaque seuil de classification binaire possible correspond une F-mesure. Pour identifier les deux seuils de l’invention, un fournisseur du procédé choisit un pourcentage de tolérance de la meilleure F-mesure, et on calcule la différence entre chaque F-mesure et la valeur correspondante au pourcentage de tolérance de la meilleure F-mesure. On obtient une courbe de valeurs d’équilibres disposants de deux minima. Ces deux minima correspondent donc aux deux valeurs de F-mesure les plus proches de la meilleure valeur de F-mesure à laquelle un pourcentage de tolérance a été ajouté. Ces deux valeurs fournissent par association les deux seuils de l’invention. En d’autres termes, au lieu de disposer d’un seul seuil de classification binaire, en particulier d’un seuil de classification binaire correspondant à la F-mesure la plus élevée, on détermine, à partir de cette F-mesure la plus élevée, deux seuils qui correspondent à des F-mesures légèrement plus haute et plus basse que cette F-mesure selon un pourcentage de tolérance déterminé. Ces deux seuils encadrent les valeurs numériques des prédictions de doute. En réalisant ces étapes, on s’assure donc de fournir une prédiction de doute pour les valeurs numériques qui seraient trop proches du seuil de classification binaire initial. On renforce donc la sécurité et la confiance envers le modèle. On s’assure également qu’il reste utile en prévoyant un pourcentage modeste, pour continuer à fournir des prédictions d’absence et de présence en nombre suffisant. De préférence, le procédé comprend, avant l’étape d’apprentissage, une étape d’augmentation de la base d’apprentissage, en créant de nouvelles images d’apprentissage présentant un mélanome cutané à partir des images d’apprentissage, de la base d’apprentissage, présentant un mélanome cutané, de préférence de manière à disposer dans la base d’apprentissage de sensiblement 50% d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et de sensiblement 50% d’images d’apprentissage ne présentant pas de mélanome cutané. Ainsi, en partant d’images, on crée d’autres images pour s’assurer d’une bonne représentation de la « classe minoritaire » : les images présentant des mélanomes cutanés. Cette étape permet donc d’entraîner le modèle sur plus d’images présentant des mélanomes cutanés et donc d’améliorer les performances du modèle. Avantageusement, l’étape d’augmentation de la base d’apprentissage comprend les sous-étapes suivantes : - détermination d’une valeur de ratio entre le nombre d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et le nombre d’images d’apprentissage ne présentant pas d’image cutané, dans la base d’apprentissage, de manière à déterminer un nombre de copies modifiées à créer à partir de chaque image d’apprentissage de la base d’apprentissage présentant un mélanome cutané, - pour chaque image d’apprentissage présentant un mélanome cutané, création de copies modifiées, selon le nombre de copies déterminé, pour créer les nouvelles images d’apprentissage comprenant des mélanomes cutanés, en effectuant, pour créer chaque copie, au moins l’une des transformations suivantes de l’image d’apprentissage : ** rognage de l’image de manière à ne conserver dans la copie qu’une zone d’intérêt ; ** retournement vertical et/ou horizontal de l’image ; ** transposition de l’image ; ** augmentation d’un contraste de l’image à partir d’une technique d’égalisation d’histogramme adaptatif limité par contraste ; ** modification aléatoire d’une luminosité et/ou d’une saturation et/ou de l’image ; ** intégration à l’image d’un flou gaussien et/ou directionnel et/ou médian ; ** intégration, par masque aléatoire de l’image, d’un bruit gaussien ; ** simulation, par plusieurs transformations de l’image, d’une photo de l’image réalisée par microscope. Ainsi, ces transformations permettent de créer, de manière simple, de nouvelles images d’apprentissages suffisamment distinctes des images respectives sur lesquelles elles sont fondées pour permettre un entraînement pertinent du modèle. Ces transformations sont isométriques. Ainsi, elles ne dénaturent pas l’image d’apprentissage initiale qui est copiée. De préférence, la création d’une copie d’une image d’apprentissage comprend également, comme transformation, la détection d’un ou plusieurs cheveux ou poils dans l’image et sa ou leur suppression par une technique d’inpainting basée sur une méthode dite de fast marching. L’invention a également pour objet un modèle d’intelligence artificielle, formé par le procédé de formation décrit plus haut et configuré pour fournir, à partir d’une image de peau, une prédiction de présence d’un mélanome cutané, de l’absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau. Avantageusement, le modèle comprend un réseau de neurones artificiels, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Ainsi, ces réseaux sont les réseaux les plus aptes à la classification d’image. De préférence, le réseau de neurones artificiels présente une architecture de type « EfficienNet ». En effet, EfficientNet implémente un principe de mise à l’échelle composé, qui ajuste de manière équilibrée la profondeur, la largeur et la résolution du réseau de neurones, ce qui résulte en de meilleures performances, en particulier une meilleure précision, que les réseaux convolutifs conventionnels. Le principe de mise à l’échelle fournit également une grande flexibilité pour adapter le modèle à différentes contraintes de ressources, par exemple son usage sur un terminal mobile, tout en maintenant de hautes performances. La version EfficientNetV2, deuxième version de l’architecture de type EfficientNet, est plus performante que la version précédente. L’invention a également pour objet un procédé de détection d’un mélanome cutané, comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une image de peau ; - prédiction, par le modèle d’intelligence artificielle précédemment décrit, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau obtenue. L’invention a également pour objet un dispositif de détection de mélanome, comprenant : - un appareil d’obtention d’une image de peau d’un sujet humain ; - un système de prédiction configuré pour fournir une prédiction, par le modèle d’intelligence artificielle décrit précédemment, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur une image de peau obtenue par l’appareil d’obtention. Avantageusement, le dispositif comprend une application web, accessible sur le web, configurée pour fournir la prédiction. Ainsi, c’est l’application web qui met en œuvre le procédé de détection. Elle est accessible depuis tout type de terminal, en particulier de tout type de terminal muni de moyens d’obtention d’image, tel qu’un smartphone, un PC muni d’une web cam, une tablette. L’invention a également pour objet un terminal mobile, comprenant le dispositif de détection précédemment décrit. Il s’agit par exemple d’une tablette ou d’un smartphone. L’invention a également pour objet un système de traitement de données comprenant des moyens de mettre en œuvre les étapes du procédé de formation précédemment décrit ou les étapes du procédé de détection précédemment décrit. L’invention a également pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation précédemment décrit ou les étapes du procédé de détection précédemment décrit. L’invention a également pour objet un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation précédemment décrit ou les étapes du procédé de détection précédemment décrit. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 est un schéma d’un environnement de mise en œuvre de l’invention ; FIG. 2 est un logigramme d’un procédé de formation d’un modèle de détection de mélanome selon de l’invention ; FIG. 3 est un logigramme d’un procédé de détection d’un mélanome selon de l’invention. Description détaillée On a représenté sur la FIG. 1 un sujet humain 1 présentant un bras 3 comprenant une lésion cutanée 5. Un médecin 7 manipule un terminal mobile 9. Le terminal mobile 9 est connecté, par des moyens de connexion sans fil, à un système de formation 11, situé sur un serveur distant, d’un modèle 13 d’intelligence artificielle de détection de mélanome cutané, de façon à ce que le système 11 transmette le modèle formé au terminal mobile 9. Le système 11 de formation du modèle est un système de traitement de données comprenant des moyens, en particulier un processeur 15, de mettre en œuvre les étapes du procédé de formation 100 décrit plus bas pour former le modèle 13. Pour ce faire, le système comprend, dans un support d'enregistrement 17 lisible par ordinateur, un programme d’ordinateur 19 comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, ici par le processeur 15, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation 100. Le support 17 contient en d’autres termes lui-même des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation 100. Le système 11 comprend également une base de données d’apprentissage 21 comprenant des images de peau avec un mélanome cutané et des images de peau sans mélanome cutané. Le modèle d’intelligence artificielle 13, formé par le système 11 conformément au procédé 100 décrit plus bas, est un réseau de neurones convolutifs correspondant à l’architecture EfficientNetV2, appartenant au type d’architecture EfficientNet. Alternativement, il pourrait s’agir d’un autre type de réseau de neurones artificiels, voire d’un autre type de modèle. Cependant, les réseaux convolutifs et particulièrement les réseaux de type EfficientNet se montrent avantageux dans le cadre de l’invention. Ce modèle 13 est configuré pour fournir, à partir d’une image de peau, une prédiction de présence d’un mélanome cutané, de l’absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau. Il est mis en œuvre dans le cadre du procédé 200 de détection de mélanome décrit plus bas. Le terminal mobile 9 est un smartphone conventionnel. Certains des composants qu’il intègre forment un dispositif de détection 22 de mélanome. Ce dispositif 22 de détection de mélanome comprend un appareil 23 d’obtention d’une image de peau pour prendre une photographie de la lésion du sujet humain 1. Cet appareil 23 est un appareil photo conventionnel de smartphone. Le dispositif 22 de détection contient également un système de prédiction 25 configuré pour fournir une prédiction, par le modèle d’intelligence artificielle 13, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau obtenue par l’appareil 15 d’obtention d’image de peau. Le système de prédiction 25 est un système de traitement de données comprenant des moyens, en particulier un processeur 27, de mettre en œuvre les étapes du procédé de détection 200 décrit plus bas. Pour ce faire, le système 25 comprend, dans un support 29 lisible par ordinateur, un programme d'ordinateur 31 comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, ici par le processeur 27, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé 200 de détection. Le programme d’ordinateur 31 est au préalable téléchargé sous la forme d’une application logicielle 33 téléchargeable depuis un serveur. En d’autres termes, dans le terminal mobile 9, ce système 25 applique le modèle 13 à travers l’application logicielle 33, qui met en œuvre les étapes du procédé 200 de détection, pour détecter un mélanome cutané. Alternativement, l’application 33 est une application web, accessible via le dispositif 22 depuis un serveur distant. Le programme 31 est alors exécuté sur le cloud à travers cette application 33. On va maintenant décrire le procédé 100 de formation du modèle 13. Il est mis en œuvre par le système 11. L’étape 101 est l’obtention d’images de peau présentant un mélanome cutané et d’images de peau ne présentant pas de mélanome cutané, pour former la base 17 d’apprentissage contenant ces images. Ces images sont obtenues à partir d’ensembles de données médicales conventionnels pour l’homme du métier et sont au nombre de 60 000 images au total. Les images sont de type « dermoscopique », ou « dermatoscopique » (« dermoscopic » en anglais). Ces images pourraient être d’un nombre différent. La manière dont le jeu de données est séparé en données d’entraînement et en données de validation est conventionnelle et ne sera pas décrite. Les étapes 102 et 103 sont l’augmentation de la base d’apprentissage, en créant de nouvelles images d’apprentissage présentant un mélanome cutané à partir des images d’apprentissage, de la base d’apprentissage, présentant un mélanome cutané, de manière à disposer dans la base d’apprentissage de sensiblement 50% d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et de sensiblement 50% d’images d’apprentissage ne présentant pas de mélanome cutané. Pour ce faire, l’étape 102 est la détermination d’une valeur de ratio entre le nombre d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et le nombre d’images d’apprentissage ne présentant pas de mélanome cutané, dans la base d’apprentissage, de manière à déterminer un nombre de copies modifiées à créer à partir de chaque image d’apprentissage de la base d’apprentissage présentant un mélanome cutané. Ici, ce ratio est de 0.1, c’est-à-dire que 10% des images de la base d’apprentissage présentent un mélanome. Il est donc nécessaire de faire neuf copies modifiées de chacune de ces images, pour obtenir une base présentant sensiblement 50% d’images avec un mélanome et 50% d’images sans mélanome. L’étape 103 est ainsi, pour chaque image d’apprentissage présentant un mélanome cutané, la création de copies modifiées, selon le nombre de copies déterminé, ici neuf, pour créer les nouvelles images d’apprentissage comprenant des mélanomes cutanés, en effectuant, pour créer chaque copie, au moins l’une des transformations suivantes de l’image d’apprentissage : - rognage de l’image de manière à ne conserver dans la copie qu’une zone d’intérêt ; -retournement vertical et/ou horizontal de l’image ; -transposition de l’image ; -augmentation d’un contraste de l’image à partir d’une technique d’une technique d’égalisation d’histogramme adaptatif limité par contraste (ou « Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization ») ; -modification aléatoire d’une luminosité et/ou d’une saturation et/ou de l’image ; -intégration à l’image d’un flou gaussien et/ou directionnel et/ou médian ; -intégration, par masque aléatoire de l’image, d’un bruit gaussien ; -simulation, par plusieurs transformations de l’image, d’une photo de l’image réalisée par microscope ; - détection d’un ou plusieurs cheveux ou poils dans l’image et sa ou leur suppression par une technique d’inpainting (qui peut être appelé « méthode d’incrustation » en français) basée sur une méthode dite de « fast marching » (qui peut être appelée « méthode du pas rapide » en français). L’étape 104 est l’entraînement du modèle 13 d’intelligence artificielle, à partir de la base d’apprentissage, à fournir des valeurs numériques correspondantes à des prédictions relatives à l’absence ou à la présence de mélanome cutané sur des images de peau respectives. Cet entraînement est supervisé et réalisé de manière conventionnelle. La manière dont l’entrainement est réalisé est conventionnelle et n’est pas l’objet de cette demande. C’est également le cas des étapes de validation et de calibration. Une fois l’entrainement terminé, les étapes 105 à 114 permettent l’identification d’un seuil d’absence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné 13 et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné 13 et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, et ces étapes permettent l’identification d’un seuil de présence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, les valeurs numériques fournies par le modèle entraîné 13 et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des respectives images de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné 13 et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, de manière à former le modèle 13 de sorte que, pour une image de peau fournie en entrée au modèle formé 13, le modèle formé fournisse en sortie une prédiction d’absence d’un mélanome cutané sur l’image, une prédiction de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur l’image, ou une prédiction de présence d’un mélanome cutané sur l’image. Ainsi, l’étape 105 est, pour chaque seuil de classification binaire parmi un ensemble de seuils de classification binaires possibles distincts les uns des autres, la détermination d’une valeur de précision du modèle, d’une valeur de rappel du modèle, et d’une valeur de F-mesure du modèle dépendante des valeurs de précision et de rappel du modèle, en considérant qu’un seuil de classification binaire sépare, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau. La F mesure, appelée ici F1_mesure car elle équilibre l’importance du rappel et de la précision, est déterminée sur la base de la formule suivante : où « précision » et « rappel » sont les précisions et rappel correspondant au modèle pour chaque seuil de classification considéré. On dispose donc d’autant de F1-mesure que de seuils de classifications possibles. On pourrait également utiliser la Fß-Mesure, en fournissant plus d’importance au rappel ou à la précision en fonction du paramètre ß selon les performances souhaitées. L’étape 106 est la détermination de la meilleure valeur de F-mesure du modèle parmi les valeurs de F-mesure déterminées, cette meilleure valeur correspondante à la valeur de F-mesure la plus élevée. Elle est ici de 0.86 et correspond à un seuil de classification binaire de 0.49. L’étape 107 est le choix d’un pourcentage de tolérance. Ce pourcentage est ici choisi pour être de 5%, mais il pourrait être différent. L’étape 108 est, pour chaque seuil de classification binaire parmi l’ensemble des seuils de classification binaires, la détermination d’une valeur d’équilibre correspondante à une valeur absolue d’une différence entre la meilleure valeur de F-mesure et le résultat d’une multiplication entre la valeur de F-mesure correspondante au seuil de classification binaire et le pourcentage de tolérance, de manière à former un ensemble de valeurs d’équilibre, de telle sorte que chaque seuil de classification binaire de l’ensemble des seuils de classifications binaires est associé à une valeur d’équilibre respective de l’ensemble des valeurs d’équilibre. Chaque valeur d’équilibre est donc déterminée par la formule suivante, pour chaque F-mesure correspond à un seuil de classification : , où Abs est la valeur absolue, pourcentage le pourcentage choisi (ici 5%). On dispose alors d’une courbe de valeurs d’équilibres. L’étape 109 est la détermination d’un premier minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre, c’est-à-dire d’un premier minimum de la courbe. L’étape 110 est l’identification du seuil de classification binaire associé à ce premier minimum local. Il est ici de 0.37. L’étape 111 est l’identification du seuil d’absence ou de doute comme correspondant à ce seuil associé à ce premier minimum local. L’étape 112 est la détermination d’un deuxième minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre. L’étape 113 est l’identification du seuil de classification binaire associé à ce deuxième minimum local. Il est ici de 0.59. L’étape 114 est l’identification du seuil de présence ou doute comme correspondant à ce seuil associé à ce deuxième minimum local. Ainsi, à la place d’un seul seuil de classification binaire de 0.49, séparant d’un côté les valeurs correspondante à une prédiction d’absence de mélanome et de l’autre les valeurs correspondantes à des prédictions de présence de mélanome, l’invention permet de disposer de deux seuils, l’un séparant d’un côté les valeurs inférieures à 0.37, correspondantes à des prédictions d’absence de mélanome, et de l’autre côté des valeurs supérieures ou égales à 0.37, l’autre seuil séparant d’un côté les valeurs supérieures ou égales à 0.59, correspondantes à des prédictions de présence de mélanome, et de l’autre côté des valeurs inférieures à 0.59, de sorte que les valeurs situées entre 0.37 et 0.59 correspondent à des prédictions de doute sur l’absence ou la présence de mélanome. En d’autres termes, pour les valeurs trop proches du seuil de classification binaire, le modèle fournit une prédiction de doute grâce aux deux seuils de l’invention. Le réseau de neurones entraîné, associé à ces deux seuils, forme le modèle 13 d’intelligence artificielle obtenu par le procédé 100. Ce modèle 13 est donc désormais configuré pour fournir, à partir d’une image de peau, une prédiction de présence d’un mélanome cutané, de l’absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau. Naturellement, toutes les valeurs évoquées pourraient être différentes. On va maintenant décrire le procédé 200 de détection d’un mélanome cutané. Il est mis en œuvre par le terminal mobile 9, au moyen du modèle 13 inclus dans le terminal. En effet, dans une étape non illustrée, le système de formation 11 transmet le modèle entraîné au terminal. En variante, cette transmission est réalisée régulièrement, lors de mises à jour du modèle 13, de manière générale lors d’une mise à jour de l’application 33. Dans la variante selon laquelle l’application 33 est une application web, le modèle n’a pas é être transmis au terminal, il est exécuté sur le cloud. L’étape 201 est l’obtention d’une image de peau du sujet humain. Le médecin prend en photo une lésion cutanée du sujet humain, par exemple un grain de beauté apparu ou qui semble avoir évolué récemment. Cette obtention est réalisée par l’appareil photo du terminal mobile 9. L’étape 202 est la prédiction, par le modèle d’intelligence artificielle 13, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau obtenue. Ainsi, grâce au modèle entraîné et à l’identification des deux seuils, le modèle 13 fournit au médecin un risque faible, moyen ou fort de mélanome cutané, indépendamment du propre examen du médecin. Ce résultat peut être utilisé pour guider le sujet humain vers un spécialiste, par exemple si le médecin est généraliste, ou directement vers une offre de soin appropriée si nécessaire. A l’inverse, le résultat peut rassurer le sujet humain. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation présentés et d'autres modes de réalisation apparaîtront clairement à l'homme du métier. En particulier, un seul et même système peut cumuler les fonctions de formation de modèle et de détection de mélanome par le modèle. Par exemple, si le modèle n’est pas transmis par le serveur distant sur lequel il est formé au terminal mobile 9, l’application logicielle 33 du terminal peut envoyer une requête vers le modèle situé sur un serveur distant, contenant la photo, tandis que le modèle renvoie la prédiction à l’application. A la place d’un terminal mobile, tout appareil disposant d’un moyen de capture d’une image de peau peut être utilisé. À titre d’exemple, une webcam peut être utilisée pour capturer l’image de peau, alors envoyée vers le modèle. De même, l’application 33 peut être tout type de logiciel, d’application web ou d’application mobile. Liste de références 1 : sujet humain 3 : bras du sujet humain 5 : lésion cutanée 7 : médecin 9 : terminal mobile 11 : système de traitement de données 13 : modèle d’intelligence artificielle 15 : processeur 17 : support d’enregistrement 19 : programme d’ordinateur 21 : base d’apprentissage 22 : dispositif de détection de mélanome 23 : appareil photo 25 : système de traitement de données 27 : processeur 29 : support d’enregistrement 31 : programme d’ordinateur 33 : application mobile ou web 100 : procédé de formation d’un modèle de détection de mélanome 200 : procédé de détection d’un mélanome Procédé de formation (100) d’un modèle d’intelligence artificielle (13) de détection de mélanome cutané, mis en œuvre par ordinateur et caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - obtention (101) d’images de peau présentant un mélanome cutané et d’images de peau ne présentant pas de mélanome cutané, pour former une base d’apprentissage contenant ces images; - entrainement (104) du modèle d’intelligence artificielle, à partir de la base d’apprentissage, à fournir des valeurs numériques correspondantes à des prédictions relatives à l’absence ou à la présence de mélanome cutané sur des images de peau respectives ; - identification (112) d’un seuil d’absence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau ; - identification (115) d’un seuil de présence ou de doute séparant, d’un côté de ce seuil, les valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur des respectives images de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle entraîné et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, de manière à former le modèle de sorte que, pour une image de peau fournie en entrée au modèle formé, le modèle formé fournisse en sortie une prédiction d’absence d’un mélanome cutané sur l’image, une prédiction de doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané sur l’image, ou une prédiction de présence d’un mélanome cutané sur l’image. Procédé (100) selon la revendication précédente, comprenant, pour identifier le seuil d’absence ou de doute et le seuil de présence ou de doute, les étapes suivantes : - en considérant qu’un seuil de classification binaire sépare, d’un côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives de présence de mélanome cutané sur des images respectives de peau et, de l’autre côté de ce seuil, des valeurs numériques fournies par le modèle et correspondantes à des prédictions respectives d’absence de mélanome cutané sur des images respectives de peau, pour chaque seuil de classification binaire parmi un ensemble de seuils de classification binaires possibles distincts les uns des autres, détermination (105) d’une valeur de précision du modèle, d’une valeur de rappel du modèle, et d’une valeur de F-mesure du modèle dépendante des valeurs de précision et de rappel du modèle, - détermination (106) de la meilleure valeur de F-mesure du modèle parmi les valeurs de F-mesure déterminées, cette meilleure valeur correspondante à la valeur de F-mesure la plus élevée ; - choix (107) d’un pourcentage de tolérance; - pour chaque seuil de classification binaire parmi l’ensemble des seuils de classification binaires, détermination (108) d’une valeur d’équilibre correspondante à une valeur absolue d’une différence entre la meilleure valeur de F-mesure et le résultat d’une multiplication entre la valeur de F-mesure correspondante au seuil de classification binaire et le pourcentage de tolérance, de manière à former un ensemble de valeurs d’équilibre, de telle sorte que chaque seuil de classification binaire de l’ensemble des seuils de classifications binaires est associé à une valeur d’équilibre respective de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - détermination (109) d’un premier minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - identification (110) du seuil de classification binaire associé à ce premier minimum local ; - identification (111) du seuil d’absence ou de doute comme correspondant à ce seuil associé à ce premier minimum local ; - détermination (112) d’un deuxième minimum local de l’ensemble des valeurs d’équilibre ; - identification (113) du seuil de classification binaire associé à ce deuxième minimum local ; - identification (114) du seuil de présence ou doute comme correspondant à ce seuil associé à ce deuxième minimum local. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant, avant l’étape d’apprentissage, une étape d’augmentation (102, 103) de la base d’apprentissage, en créant de nouvelles images d’apprentissage présentant un mélanome cutané à partir des images d’apprentissage, de la base d’apprentissage, présentant un mélanome cutané, de préférence de manière à disposer dans la base d’apprentissage de sensiblement 50% d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et de sensiblement 50% d’images d’apprentissage ne présentant pas de mélanome cutané. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel l’étape d’augmentation de la base d’apprentissage comprend les sous-étapes suivantes : - détermination (102) d’une valeur de ratio entre le nombre d’images d’apprentissage présentant un mélanome cutané et le nombre d’images d’apprentissage ne présentant pas d’image cutané, dans la base d’apprentissage, de manière à déterminer un nombre de copies modifiées à créer à partir de chaque image d’apprentissage de la base d’apprentissage présentant un mélanome cutané, - pour chaque image d’apprentissage présentant un mélanome cutané, création (103) de copies modifiées, selon le nombre de copies déterminé, pour créer les nouvelles images d’apprentissage comprenant des mélanomes cutanés, en effectuant, pour créer chaque copie, au moins l’une des transformations suivantes de l’image d’apprentissage : ** rognage de l’image de manière à ne conserver dans la copie qu’une zone d’intérêt ; ** retournement vertical et/ou horizontal de l’image ; ** transposition de l’image ; ** augmentation d’un contraste de l’image à partir d’une technique d’égalisation d’histogramme adaptatif limité par contraste; ** modification aléatoire d’une luminosité et/ou d’une saturation et/ou de l’image ; ** intégration à l’image d’un flou gaussien et/ou directionnel et/ou médian ; ** intégration, par masque aléatoire de l’image, d’un bruit gaussien ; ** simulation, par plusieurs transformations de l’image, d’une photo de l’image réalisée par microscope. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la création (103) d’une copie d’une image d’apprentissage comprend également, comme transformation, la détection d’un ou plusieurs cheveux ou poils dans l’image et sa ou leur suppression par une technique d’inpainting basée sur une méthode dite de fast marching . Modèle d’intelligence artificielle (13), caractérisé en ce qu’il est formé par le procédé de formation (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes et est configuré pour fournir, à partir d’une image de peau, une prédiction de présence d’un mélanome cutané, de l’absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur l’image de peau. Modèle (13) selon la revendication précédente, comprenant un réseau de neurones artificiels, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Modèle (13) selon la revendication précédente, dans lequel le réseau de neurones artificiels présente une architecture de type « EfficienNet ». Procédé de détection (200) in vitro d’un mélanome cutané, caractérisé en ce qu’il comprend l’étape suivante : - prédiction (202), par le modèle d’intelligence artificielle (13) de l’une quelconque des revendications 6 à 8, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur une image de peau préalablement obtenue à partir d’un individu. Dispositif de détection (22) de mélanome, caractérisé en ce qu’il comprend : - un appareil d’obtention (23) d’une image de peau d’un sujet humain ; - un système de prédiction (25) configuré pour fournir une prédiction, par le modèle d’intelligence artificielle (13) de l’une quelconque des revendications 8 à 10, d’une présence d’un mélanome cutané, d’une absence de mélanome cutané, ou d’un doute sur la présence ou l’absence de mélanome cutané, sur une image de peau obtenue par l’appareil d’obtention. Dispositif (22) selon la revendication précédente, comprenant une application web (33), accessible sur le web, configurée pour fournir la prédiction. Terminal mobile (9), comprenant le dispositif (22) de détection de la revendication 10 ou 11. Programme d'ordinateur (19, 31) comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 ou les étapes du procédé de détection (200) selon la revendication 9. Système de traitement de données (11, 25) comprenant des moyens de mettre en œuvre les étapes du procédé de formation (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 ou les étapes du procédé de détection (200) selon la revendication 9. Support d'enregistrement (17, 29) lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de formation (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 ou les étapes du procédé de détection (200) selon la revendication 9.