# Médecine générale et intelligence artificielle: revue de la littérature

Antoine Molcard

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Antoine Molcard. Médecine générale et intelligence artificielle: revue de la littérature. Médecine humaine et pathologie. 2023. dumas-04419446

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UNIVERSITÉ DE PICARDIE JULES VERNE

Faculté de Médecine d'Amiens

Thèse N° 2023-150 pour le Diplôme d'Etat de Docteur en Médecine

Troisième cycle de Médecine Générale

Soutenue publiquement le 17 octobre 2023 à 14h00

MÉDECINE GÉNÉRALE ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE :
REVUE DE LA LITTÉRATURE

Antoine MOLCARD

JURY

Président : Pr Pierre DUHAUT

Assesseurs : Dr Olivier BALÉDENT

Dre Pauline PIERRE-DUVAL

Directeur de thèse : Dr Jean-Michel LEMOINE
UNIVERSITÉ DE PICARDIE JULES VERNE

Faculté de Médecine d'Amiens

Thèse N° 2023-150 pour le Diplôme d'Etat de Docteur en Médecine

Troisième cycle de Médecine Générale

Soutenue publiquement le 17 octobre 2023 à 14h00

MÉDECINE GÉNÉRALE ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE :
REVUE DE LA LITTÉRATURE

Antoine MOLCARD

JURY

Président : Pr Pierre DUHAUT

Assesseurs : Dr Olivier BALÉDENT

Dre Pauline PIERRE-DUVAL

Directeur de thèse : Dr Jean-Michel LEMOINE
Table des matières

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>6</td></tr><tr><td>2. Méthodes</td><td>12</td></tr><tr><td>2.1 Nécessité d'une synthèse</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2 Méthodologie</td><td>13</td></tr><tr><td>3. Histoire de l'IA dans la médecine</td><td>15</td></tr><tr><td>3.1 Science-fiction</td><td>15</td></tr><tr><td>3.2 Débuts de l'IA</td><td>16</td></tr><tr><td>3.3 Développement de l'IA médicale jusqu'à nos jours</td><td>18</td></tr><tr><td>4. Revue de la littérature actuelle</td><td>22</td></tr><tr><td>4.1 Constat</td><td>22</td></tr><tr><td>4.2 IA en médecine</td><td>23</td></tr><tr><td>4.3 Obstacles à l'adoption de l'IA</td><td>24</td></tr><tr><td>4.4 IA pour la médecine spécialisée</td><td>29</td></tr><tr><td>4.5 IA en médecine générale</td><td>31</td></tr><tr><td>4.6 Un exemple</td><td>43</td></tr><tr><td>5. Discussion</td><td>44</td></tr><tr><td>6. Conclusion :</td><td></td></tr><tr><td>Evolution possible de la médecine générale avec l'IA</td><td>54</td></tr><tr><td>6.1 Proposition</td><td>55</td></tr><tr><td>6.2 Portée de ce travail</td><td>56</td></tr></table>

Bibliographie
Table des matières

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>6</td></tr><tr><td>2. Méthodes</td><td>12</td></tr><tr><td>2.1 Nécessité d'une synthèse</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2 Méthodologie</td><td>13</td></tr><tr><td>3. Histoire de l'IA dans la médecine</td><td>15</td></tr><tr><td>3.1 Science-fiction</td><td>15</td></tr><tr><td>3.2 Débuts de l'IA</td><td>16</td></tr><tr><td>3.3 Développement de l'IA médicale jusqu'à nos jours</td><td>18</td></tr><tr><td>4. Revue de la littérature actuelle</td><td>22</td></tr><tr><td>4.1 Constat</td><td>22</td></tr><tr><td>4.2 IA en médecine</td><td>23</td></tr><tr><td>4.3 Obstacles à l'adoption de l'IA</td><td>24</td></tr><tr><td>4.4 IA pour la médecine spécialisée</td><td>29</td></tr><tr><td>4.5 IA en médecine générale</td><td>31</td></tr><tr><td>4.6 Un exemple</td><td>43</td></tr><tr><td>5. Discussion</td><td>44</td></tr><tr><td>6. Conclusion :</td><td></td></tr><tr><td>Evolution possible de la médecine générale avec l'IA</td><td>54</td></tr><tr><td>6.1 Proposition</td><td>55</td></tr><tr><td>6.2 Portée de ce travail</td><td>56</td></tr></table>

Bibliographie
REMERCIEMENTS

A Monsieur le Professeur Pierre DUHAUT,
Professeur des Universités-Praticien Hospitalier (Médecine Interne)
Chef du service de Médecine interne et maladies systémiques
Pôle « Médico-chirurgical digestif, rénal, infectieux, médecine interne et endocrinologie »
(D.R.I.M.E)

Nous vous remercions de nous faire l'honneur de présider ce jury, et vous sommes parti-
culièrement reconnaissants d'avoir accédé à notre sollicitation pour le moins tardive.

$

A Monsieur Olivier BALEDENT
Maître de Conférences des Universités - Praticien Hospitalier
Responsable de l'unité de traitement de l'image médicale du CHU d'Amiens
Responsable de la thématique BioFlow de CHIMERE UR 7516 de l'UPJV

Nous vous remercions de nous faire l'honneur d'être notre juge, pour ce travail quelque
peu éloigné de votre recherche mais dont il m'a semblé que votre expertise vous permettait
de parfaitement saisir l'enjeu.

$

A Madame le Docteur Pauline PIERRE-DUVAL
Maître de Conférence Associé
Département de Médecine Générale

Nous vous remercions de nous faire l'honneur d'être notre juge, et saisissons l'occasion
pour vous remercier de votre bienveillance en tant qu'enseignante au Département de
Médecine Générale.

$

A Monsieur le Docteur Jean-Michel LEMOINE
Omnipraticien
Conseiller ordinal, Conseil de l'Ordre des Médecins de l'Aisne

Nous vous savons gré d'avoir immédiatement accepté de diriger cette thèse, et vous
sommes reconnaissants d'avoir été une inspiration dans notre pratique médicale.
REMERCIEMENTS

A Monsieur le Professeur Pierre DUHAUT,
Professeur des Universités-Praticien Hospitalier (Médecine Interne)
Chef du service de Médecine interne et maladies systémiques
Pôle « Médico-chirurgical digestif, rénal, infectieux, médecine interne et endocrinologie »
(D.R.I.M.E)

Nous vous remercions de nous faire l'honneur de présider ce jury, et vous sommes parti-
culièrement reconnaissants d'avoir accédé à notre sollicitation pour le moins tardive.

$

A Monsieur Olivier BALEDENT
Maître de Conférences des Universités - Praticien Hospitalier
Responsable de l'unité de traitement de l'image médicale du CHU d'Amiens
Responsable de la thématique BioFlow de CHIMERE UR 7516 de l'UPJV

Nous vous remercions de nous faire l'honneur d'être notre juge, pour ce travail quelque
peu éloigné de votre recherche mais dont il m'a semblé que votre expertise vous permettait
de parfaitement saisir l'enjeu.

$

A Madame le Docteur Pauline PIERRE-DUVAL
Maître de Conférence Associé
Département de Médecine Générale

Nous vous remercions de nous faire l'honneur d'être notre juge, et saisissons l'occasion
pour vous remercier de votre bienveillance en tant qu'enseignante au Département de
Médecine Générale.

$

A Monsieur le Docteur Jean-Michel LEMOINE
Omnipraticien
Conseiller ordinal, Conseil de l'Ordre des Médecins de l'Aisne

Nous vous savons gré d'avoir immédiatement accepté de diriger cette thèse, et vous
sommes reconnaissants d'avoir été une inspiration dans notre pratique médicale.
DÉDICACES PERSONNELLES

A mon père Dominique, de la Faculté de Médecine de Paris, médecin de campagne et gériatre

A ma mère Véronique

A Seung-hee, Jeanne et Michel

A Maxime, entre les mains de la médecine pré-IA

Aux médecins de la famille

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
DÉDICACES PERSONNELLES

A mon père Dominique, de la Faculté de Médecine de Paris, médecin de campagne et gériatre

A ma mère Véronique

A Seung-hee, Jeanne et Michel

A Maxime, entre les mains de la médecine pré-IA

Aux médecins de la famille

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Serment d'Hippocrate

JE jure par Apollon médecin, par Esculape, par Hygie et Panacée, je prends à témoin tous
les dieux et toutes les déesses d'accomplir fidèlement, autant qu'il dépendra de mon pouvoir et
de mon intelligence, ce serment et cet engagement écrit; de regarder comme mon père celui
qui m'a enseigné cet art, de veiller à sa subsistance, de pourvoir libéralement à ses besoins, de
considérer ses enfants comme mes propres frères, de leur apprendre cet art sans salaire et sans
aucune stipulation s'ils veulent l'étudier; de communiquer les préceptes vulgaires, les connais-
sances secrètes et tout le reste de la doctrine à mes enfants, à ceux de mon maître et aux adeptes
qui se seront enrôlés et que l'on aura fait jurer selon la loi médicale, mais à aucun autre. Je fe-
rai servir suivant mon pouvoir et mon discernement le régime diététique au soulagement des
malades; j'éloignerai d'eux tout ce qui pourrait leur être nuisible et toute espèce de maléfice;
jamais je n'administrerai un médicament mortel à qui que ce soit, quelques sollicitations qu'on
me fasse; jamais je ne serai l'auteur d'un semblable conseil; je ne mettrai pas aux femmes de
pessaire abortif. Je conserverai ma vie pure et sainte aussi bien que mon art. Je ne taillerai jamais
les calculeux, mais je les adresserai à ceux qui s'occupent spécialement de cette opération. Dans
toutes les maisons où j'entrerai, ce sera pour le soulagement des malades, me conservant pur de
toute iniquité volontaire, m'abstenant de toute espèce de débauche, m'interdisant tout com-
merce honteux, soit avec les femmes, soit avec les hommes, libres ou esclaves. Les choses que je
verrai ou que j'entendrai dire dans l'exercice de mon art, ou hors de mes fonctions dans le com-
merce des hommes, et qui ne devront pas être divulguées, je les tairai, les regardant comme des
secrets inviolables. Si j'accomplis fidèlement mon serment, si je ne faillis point, puissé-je passer
des jours heureux, recueillir les fruits de mon art et vivre honoré de tous les hommes et de la
postérité la plus reculée; mais si je viole mon serment, si je me parjure, que tout le contraire
m'arrive! <fnref n="1" />

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

<footnote n="1">1. Les fontes Fell Types ont été rendues disponibles par Igino Marini (www.iginomarini.com)</footnote>
Serment d'Hippocrate

JE jure par Apollon médecin, par Esculape, par Hygie et Panacée, je prends à témoin tous
les dieux et toutes les déesses d'accomplir fidèlement, autant qu'il dépendra de mon pouvoir et
de mon intelligence, ce serment et cet engagement écrit; de regarder comme mon père celui
qui m'a enseigné cet art, de veiller à sa subsistance, de pourvoir libéralement à ses besoins, de
considérer ses enfants comme mes propres frères, de leur apprendre cet art sans salaire et sans
aucune stipulation s'ils veulent l'étudier; de communiquer les préceptes vulgaires, les connais-
sances secrètes et tout le reste de la doctrine à mes enfants, à ceux de mon maître et aux adeptes
qui se seront enrôlés et que l'on aura fait jurer selon la loi médicale, mais à aucun autre. Je fe-
rai servir suivant mon pouvoir et mon discernement le régime diététique au soulagement des
malades; j'éloignerai d'eux tout ce qui pourrait leur être nuisible et toute espèce de maléfice;
jamais je n'administrerai un médicament mortel à qui que ce soit, quelques sollicitations qu'on
me fasse; jamais je ne serai l'auteur d'un semblable conseil; je ne mettrai pas aux femmes de
pessaire abortif. Je conserverai ma vie pure et sainte aussi bien que mon art. Je ne taillerai jamais
les calculeux, mais je les adresserai à ceux qui s'occupent spécialement de cette opération. Dans
toutes les maisons où j'entrerai, ce sera pour le soulagement des malades, me conservant pur de
toute iniquité volontaire, m'abstenant de toute espèce de débauche, m'interdisant tout com-
merce honteux, soit avec les femmes, soit avec les hommes, libres ou esclaves. Les choses que je
verrai ou que j'entendrai dire dans l'exercice de mon art, ou hors de mes fonctions dans le com-
merce des hommes, et qui ne devront pas être divulguées, je les tairai, les regardant comme des
secrets inviolables. Si j'accomplis fidèlement mon serment, si je ne faillis point, puissé-je passer
des jours heureux, recueillir les fruits de mon art et vivre honoré de tous les hommes et de la
postérité la plus reculée; mais si je viole mon serment, si je me parjure, que tout le contraire
m'arrive! <fnref n="1" />

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<footnote n="1">1. Les fontes Fell Types ont été rendues disponibles par Igino Marini (www.iginomarini.com)</footnote>
# 1. INTRODUCTION

« Every great idea starts out as a blasphemy. »
Bertrand Russell

« We have modified our environment so radi-
cally that we must now modify ourselves to
exist in this new environment. »
Norbert Wiener

La technologie a évolué au point de proposer des systèmes artificiels intelligents capables d'automatiser certains processus complexes. Il existe en lien avec ces technologies un domaine de recherche dédié à la résolution de problèmes dans un contexte médical qui a dès 1985 été identifié par l'IEEE<fnref n="1" /> comme un domaine clef, nécessitant des financements de recherche en priorité[1], et pour lequel l'état français a récemment énormément investi (plan Innovation Santé 2030). Déjà en 2017, selon la lettre d'information CBinsights[2], les projets d'Intelligence Artificielle (IA) pour la santé avaient attiré plus d'investissements depuis 2012 que les projets d'IA dans n'importe quel autre secteur de l'économie. Certains systèmes issus de ces recherches sont conçus pour assister le médecin dans ses prérogatives, d'autres à un plus haut niveau pour classer la quantité toujours plus importante de données médicales. Il s'agit donc de réaliser une revue de la littérature principalement anglophone portant sur le sujet pour déterminer comment l'IA peut modifier notre façon de travailler en tant que médecins généralistes.

L'art de la médecine et l'algorithmique

L'art de la médecine comme nous l'entendons a changé, en particulier ces dernières années avec l'avènement de l'EBM (*Evidence Based Medicine* ou médecine basée sur des preuves) et l'enseignement aux étudiants d'algorithmes de décision. Alors que les médecins ont vu leur image et leurs conditions de travail se transformer, que les spécialistes se spécialisent encore, ils voient maintenant certaines de leurs prérogatives distribuées à d'autres professionnels de la santé qui ne sont pas médecins. Par ailleurs, ce qui est en effet demandé aux médecins de nos jours est bien différent de la part de la société et de la part des patients, et le temps imparti pour réaliser un compromis n'est pas toujours

<footnote n="1">1. Plus précisément : l'EMBS (Engineering in Medicine and Biology Society) de l'IEEE (Institute of the Electrical and Electronics Engineers)</footnote>
# 1. INTRODUCTION

> « Every great idea starts out as a blasphemy. »
> Bertrand Russell

> « We have modified our environment so radi-
> cally that we must now modify ourselves to
> exist in this new environment. »
> Norbert Wiener

La technologie a évolué au point de proposer des systèmes artificiels intelligents capables d'automatiser certains processus complexes. Il existe en lien avec ces technologies un domaine de recherche dédié à la résolution de problèmes dans un contexte médical qui a dès 1985 été identifié par l'IEEE<fnref n="1" /> comme un domaine clef, nécessitant des financements de recherche en priorité[1], et pour lequel l'état français a récemment énormément investi (plan Innovation Santé 2030). Déjà en 2017, selon la lettre d'information CBinsights[2], les projets d'Intelligence Artificielle (IA) pour la santé avaient attiré plus d'investissements depuis 2012 que les projets d'IA dans n'importe quel autre secteur de l'économie. Certains systèmes issus de ces recherches sont conçus pour assister le médecin dans ses prérogatives, d'autres à un plus haut niveau pour classer la quantité toujours plus importante de données médicales. Il s'agit donc de réaliser une revue de la littérature principalement anglophone portant sur le sujet pour déterminer comment l'IA peut modifier notre façon de travailler en tant que médecins généralistes.

## L'art de la médecine et l'algorithmique

L'art de la médecine comme nous l'entendons a changé, en particulier ces dernières années avec l'avènement de l'EBM (*Evidence Based Medicine* ou médecine basée sur des preuves) et l'enseignement aux étudiants d'algorithmes de décision. Alors que les médecins ont vu leur image et leurs conditions de travail se transformer, que les spécialistes se spécialisent encore, ils voient maintenant certaines de leurs prérogatives distribuées à d'autres professionnels de la santé qui ne sont pas médecins. Par ailleurs, ce qui est en effet demandé aux médecins de nos jours est bien différent de la part de la société et de la part des patients, et le temps imparti pour réaliser un compromis n'est pas toujours

<footnote n="1">1. Plus précisément : l'EMBS (Engineering in Medicine and Biology Society) de l'IEEE (Institute of the Electrical and Electronics Engineers)</footnote>
suffisant. Du point de vue de la société (terme générique dans lequel par souci d'économie
nous incluons par exemple l'administration, les Ordres, le ministère), on ne demande plus
au médecin de résoudre un problème médical, mais de se mouvoir avec souplesse dans le
parcours, rigide lui, dessiné par un aréopage d'experts appelé recommandations. Le pa-
tient quant à lui demande un diagnostic, et enfin une thérapeuthique, et ceci en un temps
acceptable qui à la limite appelle une certaine automatisation du processus. Voici que le
bon médecin vu d'en haut est devenu celui qui applique au patient une prise en charge
normalisée et correctement codée, et vu d'en bas, c'est encore celui qui applique au patient
une prise en charge empathique et personnalisée. Ces deux conceptions ne sont pas anti-
nomiques dans l'absolu, mais elles le deviennent lorsque la première seule est la priorité,
incitée entre autres par rémunération, et que la seconde est découragée par, entre autres,
le manque de temps. Tout se passe comme si l'on cherchait à diminuer les comportements
humains pour favoriser un comportement logique, calculateur, algorithmique. Ceci est vi-
sible par exemple à la faculté, où la pensée analytique est favorisée et la nuance, la finesse
propre à l'humain pratiquant ce qu'il était convenu d'appeler l'art de la médecine, sont
encore tolérées mais peu à peu inusitées. C'est ainsi que l'étudiant en médecine français
passe ses examens sous forme de QCM et sort de l'externat avec en tête des arbres de
prise en charge, type de donnée<fnref n="2" /> issu de la théorie des graphes imaginé pour les machines
et dans lequel ces dernières se déplacent naturellement. L'étudiant français, du reste, est
de moins en moins différent de l'étudiant américain : une standardisation sur laquelle
nous reviendrons s'est opérée, par l'entremise de l'harmonisation des recommandations
ou guidelines à travers les pays.

Nature du problème

La médecine de premier recours est confrontée à des problèmes qui ne sont pas seule-
ment d'ordre médical (recueil de l'anamnèse et rédaction de l'observation, formulation des
problèmes, examens clinique et complémentaires, thérapeuthique ou orientation dans le
système de soins) mais organisationnels : planning, classement des informations, gestion
administrative et économique du cabinet, accès aux informations concernant un patient,
accès aux recommandations, accès et participation aux bases de données de recherche,
participation à la volée ou a posteriori à des programmes de recherche, adéquation aux
politiques de santé publique, ... Chacun de ces problèmes devrait être traité par le médecin
généraliste ou sa secrétaire, ce qui demande beaucoup de temps et une communication
efficace.

Les médecins de famille cherchant à bien faire accordent le plus de temps possible à
leurs patients (toujours plus nombreux étant donnée la démographie médicale) au détri-
ment de leur propre vie de famille ou de la rentabilité de leur entreprise, consignent le

<footnote n="2">2. En informatique, un type de donnée abstrait est une description de valeurs possibles de données, des opérations possibles sur ces données et de ce que font ces opérations (équivalent d'une structure algébrique en mathématiques).</footnote>
suffisant. Du point de vue de la société (terme générique dans lequel par souci d'économie
nous incluons par exemple l'administration, les Ordres, le ministère), on ne demande plus
au médecin de résoudre un problème médical, mais de se mouvoir avec souplesse dans le
parcours, rigide lui, dessiné par un aréopage d'experts appelé recommandations. Le pa-
tient quant à lui demande un diagnostic, et enfin une thérapeuthique, et ceci en un temps
acceptable qui à la limite appelle une certaine automatisation du processus. Voici que le
bon médecin vu d'en haut est devenu celui qui applique au patient une prise en charge
normalisée et correctement codée, et vu d'en bas, c'est encore celui qui applique au patient
une prise en charge empathique et personnalisée. Ces deux conceptions ne sont pas anti-
nomiques dans l'absolu, mais elles le deviennent lorsque la première seule est la priorité,
incitée entre autres par rémunération, et que la seconde est découragée par, entre autres,
le manque de temps. Tout se passe comme si l'on cherchait à diminuer les comportements
humains pour favoriser un comportement logique, calculateur, algorithmique. Ceci est vi-
sible par exemple à la faculté, où la pensée analytique est favorisée et la nuance, la finesse
propre à l'humain pratiquant ce qu'il était convenu d'appeler l'art de la médecine, sont
encore tolérées mais peu à peu inusitées. C'est ainsi que l'étudiant en médecine français
passe ses examens sous forme de QCM et sort de l'externat avec en tête des arbres de
prise en charge, type de donnée<fnref n="2" /> issu de la théorie des graphes imaginé pour les machines
et dans lequel ces dernières se déplacent naturellement. L'étudiant français, du reste, est
de moins en moins différent de l'étudiant américain : une standardisation sur laquelle
nous reviendrons s'est opérée, par l'entremise de l'harmonisation des recommandations
ou guidelines à travers les pays.

Nature du problème

La médecine de premier recours est confrontée à des problèmes qui ne sont pas seule-
ment d'ordre médical (recueil de l'anamnèse et rédaction de l'observation, formulation des
problèmes, examens clinique et complémentaires, thérapeuthique ou orientation dans le
système de soins) mais organisationnels : planning, classement des informations, gestion
administrative et économique du cabinet, accès aux informations concernant un patient,
accès aux recommandations, accès et participation aux bases de données de recherche,
participation à la volée ou a posteriori à des programmes de recherche, adéquation aux
politiques de santé publique, ... Chacun de ces problèmes devrait être traité par le médecin
généraliste ou sa secrétaire, ce qui demande beaucoup de temps et une communication
efficace.

Les médecins de famille cherchant à bien faire accordent le plus de temps possible à
leurs patients (toujours plus nombreux étant donnée la démographie médicale) au détri-
ment de leur propre vie de famille ou de la rentabilité de leur entreprise, consignent le

<footnote n="2">2. En informatique, un type de donnée abstrait est une description de valeurs possibles de données, des opérations possibles sur ces données et de ce que font ces opérations (équivalent d'une structure algébrique en mathématiques).</footnote>
plus d'informations recueillies dans leur dossier patient désormais informatisé (mais en-
core local), appliquent les recommandations nationales, font de la prévention, etc, mais il
apparaît que la charge représentée par ce travail est de plus en plus importante. Le burn-
out est un problème déjà ancien mais nous commençons maintenant à voir un exode de
la profession précisément par ceux des médecins qui refusent de pratiquer une médecine
a minima, ayant perdu son côté humain<fnref n="3" />.

Dans le même temps, l'IA s'est révélée capable de traiter certains problèmes complexes, parfois avec une efficacité remarquable. L'exemple aujourd'hui médiatisé est ChatGPT, plateforme en ligne de dialogue avec un chatbot (bot vient de robot et chat vient de l'anglais to chat, discuter) actuellement basé sur la 4ème génération de son LLM (voir définitions à la fin de ce chapitre) développée par OpenAI capable de répondre de façon exhaustive à une question rédigée en langage naturel. ChatGPT peut, par exemple, répondre à des questions d'ordre médical d'une façon satisfaisante pourvu que la question soit bien posée, et s'est avéré proche de réussir l'examen qualifiant des étudiants en médecine américains USMLE sans entraînement préalable[3]. Notons que d'autres examens réputés difficiles aussi variés que le barreau américain ou la certification de sommelier ont été réussis avec des scores très honorables <fnref n="4" />. D'autres exemples d'IA moins médiatisés (quoiqu'ils le furent en leur temps) s'avèrent extrêmement performants en médecine, nous parlerons plus loin de Watson développé depuis plusieurs années par IBM.

La médecine est-elle, par un double mouvement de formatage des médecins à la pensée algorithmique et de formation des IA au raisonnement médical, en train d'accoucher de son successeur ? <fnref n="5" />

Nous avons cherché par ce travail à déterminer la place que prendra l'IA dans la médecine générale, à court voire moyen terme, à la lumière de la littérature qui est principalement anglophone. Ce champ de recherche est en effet bouillonnant outre-Atlantique et donne lieu à des débats passionnés. L'objectif principal de la présente étude est de répondre à la question suivante : **Dans quelle mesure l'intelligence artificielle pourrait-elle faire évoluer la médecine générale ?**

Après quelques définitions, nous établirons un bref historique de l'intelligence artifi-
cielle en particulier dans le domaine de la médecine, puis essaierons de présenter l'état
des connaissances en IA médicale, en particulier en ce qui concerne la médecine générale.
Nous traiterons la question posée, et nous aviserons de proposer une prospective quant à
l'avenir de notre métier. Nous estimerons que notre travail aura été utile si grâce à sa lec-
ture un confrère possède les notions élémentaires pour pouvoir lire sans peine la littérature
en rapport avec le sujet, soit que les sujets couverts ici soient effectivement pertinents,

<footnote n="3">3. Voir l'article du 5 juillet 2023 du San Francisco Chronicle "Dedicated doctors are leaving medicine. This isn't burnout. It's a medical crisis"</footnote>

<footnote n="4">4. Voir l'article du Business Insider "AI models like ChatGPT and GPT-4 are acing everything from the bar exam to AP Biology. Here's a list of difficult exams both AI versions have passed."</footnote>

<footnote n="5">5. J.-M. Truong dans son essai « Totalement inhumaine »[4] tient un tel discours sans rapport avec la médecine mais avec la vie : nous donnerions naissance à une nouvelle forme de vie « électronique » qui nous succéderait.</footnote>
plus d'informations recueillies dans leur dossier patient désormais informatisé (mais en-
core local), appliquent les recommandations nationales, font de la prévention, etc, mais il
apparaît que la charge représentée par ce travail est de plus en plus importante. Le burn-
out est un problème déjà ancien mais nous commençons maintenant à voir un exode de
la profession précisément par ceux des médecins qui refusent de pratiquer une médecine
a minima, ayant perdu son côté humain<fnref n="3" />.

Dans le même temps, l'IA s'est révélée capable de traiter certains problèmes complexes, parfois avec une efficacité remarquable. L'exemple aujourd'hui médiatisé est ChatGPT, plateforme en ligne de dialogue avec un chatbot (bot vient de robot et chat vient de l'anglais to chat, discuter) actuellement basé sur la 4ème génération de son LLM (voir définitions à la fin de ce chapitre) développée par OpenAI capable de répondre de façon exhaustive à une question rédigée en langage naturel. ChatGPT peut, par exemple, répondre à des questions d'ordre médical d'une façon satisfaisante pourvu que la question soit bien posée, et s'est avéré proche de réussir l'examen qualifiant des étudiants en médecine américains USMLE sans entraînement préalable[3]. Notons que d'autres examens réputés difficiles aussi variés que le barreau américain ou la certification de sommelier ont été réussis avec des scores très honorables <fnref n="4" />. D'autres exemples d'IA moins médiatisés (quoiqu'ils le furent en leur temps) s'avèrent extrêmement performants en médecine, nous parlerons plus loin de Watson développé depuis plusieurs années par IBM.

La médecine est-elle, par un double mouvement de formatage des médecins à la pensée algorithmique et de formation des IA au raisonnement médical, en train d'accoucher de son successeur ? <fnref n="5" />

Nous avons cherché par ce travail à déterminer la place que prendra l'IA dans la médecine générale, à court voire moyen terme, à la lumière de la littérature qui est principalement anglophone. Ce champ de recherche est en effet bouillonnant outre-Atlantique et donne lieu à des débats passionnés. L'objectif principal de la présente étude est de répondre à la question suivante : **Dans quelle mesure l'intelligence artificielle pourrait-elle faire évoluer la médecine générale ?**

Après quelques définitions, nous établirons un bref historique de l'intelligence artifi-
cielle en particulier dans le domaine de la médecine, puis essaierons de présenter l'état
des connaissances en IA médicale, en particulier en ce qui concerne la médecine générale.
Nous traiterons la question posée, et nous aviserons de proposer une prospective quant à
l'avenir de notre métier. Nous estimerons que notre travail aura été utile si grâce à sa lec-
ture un confrère possède les notions élémentaires pour pouvoir lire sans peine la littérature
en rapport avec le sujet, soit que les sujets couverts ici soient effectivement pertinents,

<footnote n="3">3. Voir l'article du 5 juillet 2023 du San Francisco Chronicle "Dedicated doctors are leaving medicine. This isn't burnout. It's a medical crisis"</footnote>

<footnote n="4">4. Voir l'article du Business Insider "AI models like ChatGPT and GPT-4 are acing everything from the bar exam to AP Biology. Here's a list of difficult exams both AI versions have passed."</footnote>

<footnote n="5">5. J.-M. Truong dans son essai « Totalement inhumaine »[4] tient un tel discours sans rapport avec la médecine mais avec la vie : nous donnerions naissance à une nouvelle forme de vie « électronique » qui nous succéderait.</footnote>
soit que les enjeux dont s'emparent les auteurs aient été correctement vulgarisés dans ces
pages.

Définitions

Nous appelons médecine générale, ce qui dans la littérature anglophone se nomme
*general practice* (pratique, exercice ou cabinet généraliste, surtout en Angleterre), *family medicine* (médecine de famille, surtout au Canada ou en Suisse) ou *primary care medicine* (médecine de premier soins, aux Etats-Unis), et correspond à la médecine de premier re-
cours (ou soins primaires), répondant aux besoins en santé d'une population de proximité
sans cadre défini, couvrant également la coordination des soins et leur suivi. Le rôle du
médecin généraliste est vaste et complexe, et évolue en particulier avec la progression de
la science et de la société, aussi n'avons-nous pas ici l'ambition de proposer une définition
canonique.

Nous appelons intelligence artificielle ou IA ce qui dans la littérature anglophone est appelé artificial intelligence ou AI. On utilise encore le terme d'intelligence par continuité avec un ancien terme adopté par les écrivains de science-fiction, alors qu'un expert lui préfèrerait sans doute un terme correspondant à la méthode mise en oeuvre, le machine learning par exemple (voir glossaire à la section suivante). Ces méthodes, servies par une puissance de calcul disponible toujours plus importante, découlent essentiellement de théories mathématiques dont la raison d'être est la modélisation de phénomènes : la logique, les statistiques, les probabilités. Le machine learning est probablement la méthode qui a le mieux fait ses preuves avec comme exemples d'applications la reconnaissance automatique du langage (chatbots comme ChatGPT), les réseaux de neurones artificiels (détection de motifs) culminant actuellement avec le deep learning.

Donnons une définition disons intentionnelle de l'intelligence artificielle : la discipline visant à imiter le raisonnement humain, pouvant être qualifié d'intelligent. Cette définition pourtant simple revient à définir l'intelligence, ce que l'on peut faire par exemple de façon constructiviste (théorie de Piaget), en postulant qu'elle consiste en processus cognitifs ayant pour nature des opérations mentales[5] (par exemple : la perception, la mémoire, le raisonnement, ...), lesdites opérations traitant une donnée pour en extraire un sens. Envisageons dès lors la possibilité que ces processus puissent être simulés.

Il est vain de vouloir donner une définition unique à une discipline procédant en réalité
plutôt d'une idée construite à l'intersection de domaines clairs que sont les mathématiques
et l'informatique par exemple, que d'un champ d'étude bien délimité. Nous allons donc
tenter de dessiner les contours de l'IA pour avoir une « hypothèse de travail ».

Une définition plus proche des préoccupations des informaticiens, qui nous intéresse
également dans la mesure où ce sont eux qui développent ces théories et coopèrent ultime-
ment avec les médecins pour les appliquer à notre domaine, est celle de l'un des fondateurs
du LIP6 (Laboratoire d'Informatique de l'université Paris VI) Jean-Louis Laurière [6] dans
un ouvrage de 1987 abordant la logique, les langages naturels, la philosophie, la théorie des
soit que les enjeux dont s'emparent les auteurs aient été correctement vulgarisés dans ces
pages.

Définitions

Nous appelons médecine générale, ce qui dans la littérature anglophone se nomme
*general practice* (pratique, exercice ou cabinet généraliste, surtout en Angleterre), *family medicine* (médecine de famille, surtout au Canada ou en Suisse) ou *primary care medicine* (médecine de premier soins, aux Etats-Unis), et correspond à la médecine de premier re-
cours (ou soins primaires), répondant aux besoins en santé d'une population de proximité
sans cadre défini, couvrant également la coordination des soins et leur suivi. Le rôle du
médecin généraliste est vaste et complexe, et évolue en particulier avec la progression de
la science et de la société, aussi n'avons-nous pas ici l'ambition de proposer une définition
canonique.

Nous appelons intelligence artificielle ou IA ce qui dans la littérature anglophone est appelé artificial intelligence ou AI. On utilise encore le terme d'intelligence par continuité avec un ancien terme adopté par les écrivains de science-fiction, alors qu'un expert lui préfèrerait sans doute un terme correspondant à la méthode mise en oeuvre, le machine learning par exemple (voir glossaire à la section suivante). Ces méthodes, servies par une puissance de calcul disponible toujours plus importante, découlent essentiellement de théories mathématiques dont la raison d'être est la modélisation de phénomènes : la logique, les statistiques, les probabilités. Le machine learning est probablement la méthode qui a le mieux fait ses preuves avec comme exemples d'applications la reconnaissance automatique du langage (chatbots comme ChatGPT), les réseaux de neurones artificiels (détection de motifs) culminant actuellement avec le deep learning.

Donnons une définition disons intentionnelle de l'intelligence artificielle : la discipline visant à imiter le raisonnement humain, pouvant être qualifié d'intelligent. Cette définition pourtant simple revient à définir l'intelligence, ce que l'on peut faire par exemple de façon constructiviste (théorie de Piaget), en postulant qu'elle consiste en processus cognitifs ayant pour nature des opérations mentales[5] (par exemple : la perception, la mémoire, le raisonnement, ...), lesdites opérations traitant une donnée pour en extraire un sens. Envisageons dès lors la possibilité que ces processus puissent être simulés.

Il est vain de vouloir donner une définition unique à une discipline procédant en réalité
plutôt d'une idée construite à l'intersection de domaines clairs que sont les mathématiques
et l'informatique par exemple, que d'un champ d'étude bien délimité. Nous allons donc
tenter de dessiner les contours de l'IA pour avoir une « hypothèse de travail ».

Une définition plus proche des préoccupations des informaticiens, qui nous intéresse
également dans la mesure où ce sont eux qui développent ces théories et coopèrent ultime-
ment avec les médecins pour les appliquer à notre domaine, est celle de l'un des fondateurs
du LIP6 (Laboratoire d'Informatique de l'université Paris VI) Jean-Louis Laurière [6] dans
un ouvrage de 1987 abordant la logique, les langages naturels, la philosophie, la théorie des
jeux, l'apprentissage... : [l'objet de l'IA est de] reconstituer à l'aide de moyens artificiels - presque toujours des ordinateurs - des raisonnements et des actions intelligentes. Il pos-tule que « tout problème pour lequel aucune solution algorithmique n'est connue, relève a priori de l'intelligence artificielle ». On entend par algorithmique, une suite d'opérations ordonnées et bien définies permettant d'arriver à la solution en un temps acceptable.

Les informaticiens Russell et Norvig, dans leur somme AI : *A modern approach* 6, ont cherché à circonscrire cette discipline en plaçant les approches dont elle procède selon deux dimensions : celles qui s'intéressent au raisonnement par opposition au comportement, et celles qui se veulent fidèles à l'intelligence humaine par opposition à celles qui sont rationnelles (agissant au mieux selon leurs connaissances - logique aristotélicienne). Ces approches ne sont pas mutuellement exclusives car ici encore il s'agit seulement d'une tentative de définition.

Chacune peut donner lieu à un champ différent de recherche même si toutes peuvent éventuellement résoudre les mêmes problèmes, ainsi l'IA peut avoir pour objet : de reproduire la pensée d'un humain (résolution de problème, prise de décision, apprentissage, ...), de reproduire la pensée rationnelle (dont le résultat est objectivement juste, indépendamment de comment fonctionne la pensée humaine) 7, d'égaler la performance humaine pour une tâche cognitive (test de Turing 8), ou enfin de construire un agent ayant un comportement intelligent (capable de prendre des décisions en fonction de son environnement, ce qui implique la perception et la représentation de celui-ci, et un certain raisonnement pour accomplir une tâche).

## Lexique

Voici une brève description des technologies que nous pourrons citer. Nous n'entrerons pas dans les détails techniques trop éloignés du propos de ce travail.

- Algorithme : ensemble d'instructions ordonnées qui traite de façon systématique une donnée en entrée pour produire un résultat en sortie. Un algorithme s'apparente, en mathématiques, à une fonction ou la succession de plusieurs fonctions.

- Machine Learning (ML, terme utilisé par Arthur Samuel d'IBM en 1959, ou en français Apprentissage Numérique/Automatique) : Algorithme d'extraction automatique de connaissances (règles de classification) à partir de données sans programmation explicite, qui revient à l'optimisation automatique d'une fonction entre entrées et sorties, permettant ensuite de classer de nouvelles données.

<footnote n="6">6. Un livre de référence sur l'intelligence artificielle, utilisé comme manuel universitaire pour les informaticiens.[7]</footnote>

<footnote n="7">7. Se référer aux syllogismes d'Aristote -par exemple *Socrate est un homme, tous les hommes sont mortels, donc Socrate est mortel* - qui définissent des processus de raisonnement irréfutables et ont fondé le champ de la logique.</footnote>

<footnote n="8">8. ou « jeu d'imitation », décrit par le mathématicien Alan Turing en 1950[8] encore pertinent plus de 70 ans après, un ordinateur passe le test si un interrogateur humain, en posant quelques questions, ne peut dire si la réponse vient d'un humain ou d'un ordinateur.</footnote>
jeux, l'apprentissage... : [l'objet de l'IA est de] reconstituer à l'aide de moyens artificiels - presque toujours des ordinateurs - des raisonnements et des actions intelligentes. Il pos-tule que « tout problème pour lequel aucune solution algorithmique n'est connue, relève a priori de l'intelligence artificielle ». On entend par algorithmique, une suite d'opérations ordonnées et bien définies permettant d'arriver à la solution en un temps acceptable.

Les informaticiens Russell et Norvig, dans leur somme AI : *A modern approach* 6, ont cherché à circonscrire cette discipline en plaçant les approches dont elle procède selon deux dimensions : celles qui s'intéressent au raisonnement par opposition au comportement, et celles qui se veulent fidèles à l'intelligence humaine par opposition à celles qui sont rationnelles (agissant au mieux selon leurs connaissances - logique aristotélicienne). Ces approches ne sont pas mutuellement exclusives car ici encore il s'agit seulement d'une tentative de définition.

Chacune peut donner lieu à un champ différent de recherche même si toutes peuvent éventuellement résoudre les mêmes problèmes, ainsi l'IA peut avoir pour objet : de reproduire la pensée d'un humain (résolution de problème, prise de décision, apprentissage, ...), de reproduire la pensée rationnelle (dont le résultat est objectivement juste, indépendamment de comment fonctionne la pensée humaine) 7, d'égaler la performance humaine pour une tâche cognitive (test de Turing 8), ou enfin de construire un agent ayant un comportement intelligent (capable de prendre des décisions en fonction de son environnement, ce qui implique la perception et la représentation de celui-ci, et un certain raisonnement pour accomplir une tâche).

## Lexique

Voici une brève description des technologies que nous pourrons citer. Nous n'entrerons pas dans les détails techniques trop éloignés du propos de ce travail.

- Algorithme : ensemble d'instructions ordonnées qui traite de façon systématique une donnée en entrée pour produire un résultat en sortie. Un algorithme s'apparente, en mathématiques, à une fonction ou la succession de plusieurs fonctions.

- Machine Learning (ML, terme utilisé par Arthur Samuel d'IBM en 1959, ou en français Apprentissage Numérique/Automatique) : Algorithme d'extraction automatique de connaissances (règles de classification) à partir de données sans programmation explicite, qui revient à l'optimisation automatique d'une fonction entre entrées et sorties, permettant ensuite de classer de nouvelles données.

<footnote n="6">6. Un livre de référence sur l'intelligence artificielle, utilisé comme manuel universitaire pour les informaticiens.[7]</footnote>

<footnote n="7">7. Se référer aux syllogismes d'Aristote -par exemple *Socrate est un homme, tous les hommes sont mortels, donc Socrate est mortel* - qui définissent des processus de raisonnement irréfutables et ont fondé le champ de la logique.</footnote>

<footnote n="8">8. ou « jeu d'imitation », décrit par le mathématicien Alan Turing en 1950[8] encore pertinent plus de 70 ans après, un ordinateur passe le test si un interrogateur humain, en posant quelques questions, ne peut dire si la réponse vient d'un humain ou d'un ordinateur.</footnote>
— Neurone artificiel : modèle mathématique de neurone biologique (par exemple n'envoyant une valeur positive que lorsque la somme des résultats reçus est supérieure à une certaine valeur)

— Réseau de Neurones Artificiels (en anglais ANN pour *Artificial Neural Networks*) : Réseau composé d'unités de neurones artificiels connectés entre eux en couches li néaires.

— *Deep Learning* (ou en français *Apprentissage Profond) : Utilisation de multiples couches de neurones artificiels (ou réseaux de neurones dits profonds), dans le but d'apprendre des représentations de données présentant de multiples couches d'abs traction.

— *Apprentissage supervisé* : Optimisation de la fonction entre entrées et sorties par en traînement avec des couples entrée/sortie connus. A chaque nouveau couple entrée- sortie rencontré, la fonction améliore sa représentation de l'ensemble de données d'intérêt.

— *Apprentissage non supervisé* : Optimisation par entraînement sans étiquettes a priori, où l'algorithme détermine un lien entre les données par lui-même en dé couvrant des motifs communs permettant de former des groupes partageant ces caractéristiques d'intérêt.

— Traitement Automatique du Langage Naturel (TAL ou TALN, en anglais : NLP pour *Natural Language Processing*) : Représentation d'un texte en langage naturel, non structuré, en une forme structurée interprétable par une machine et permettant l'extraction d'informations.

— Système expert : Programme utilisant une base de connaissances et des procédures d'inférence (logique) pour résoudre des problèmes requérant habituellement une ex pertise humaine. En général, la performance de ces systèmes dépend de la taille de la base de connaissances.

— Grand modèle de langage (LLM pour *Large Language Models*) : Réseaux de neurones profonds utilisés principalement pour la prédiction de suite de texte (exemple : GPT-4 développé par OpenAI).

— Agent conversationnel (ou *chatbot*, *conversational agent*, *CA*, *virtual assistant*, *diálog system* : agent logiciel de dialogue en langage naturel avec un utilisateur humain.
— Neurone artificiel : modèle mathématique de neurone biologique (par exemple n'envoyant une valeur positive que lorsque la somme des résultats reçus est supérieure à une certaine valeur)

— Réseau de Neurones Artificiels (en anglais ANN pour *Artificial Neural Networks*) : Réseau composé d'unités de neurones artificiels connectés entre eux en couches li néaires.

— Deep Learning (ou en français Apprentissage Profond) : Utilisation de multiples couches de neurones artificiels (ou réseaux de neurones dits profonds), dans le but d'apprendre des représentations de données présentant de multiples couches d'abs traction.

— Apprentissage supervisé : Optimisation de la fonction entre entrées et sorties par en traînement avec des couples entrée/sortie connus. A chaque nouveau couple entrée- sortie rencontré, la fonction améliore sa représentation de l'ensemble de données d'intérêt.

— Apprentissage non supervisé : Optimisation par entraînement sans étiquettes a priori, où l'algorithme détermine un lien entre les données par lui-même en dé couvrant des motifs communs permettant de former des groupes partageant ces caractéristiques d'intérêt.

— Traitement Automatique du Langage Naturel (TAL ou TALN, en anglais : NLP pour *Natural Language Processing*) : Représentation d'un texte en langage naturel, non structuré, en une forme structurée interprétable par une machine et permettant l'extraction d'informations.

— Système expert : Programme utilisant une base de connaissances et des procédures d'inférence (logique) pour résoudre des problèmes requérant habituellement une ex pertise humaine. En général, la performance de ces systèmes dépend de la taille de la base de connaissances.

— Grand modèle de langage (LLM pour *Large Language Models*) : Réseaux de neurones profonds utilisés principalement pour la prédiction de suite de texte (exemple : GPT-4 développé par OpenAI).

— Agent conversationnel (ou *chatbot*, conversational agent, CA, virtual assistant, dia log system : agent logiciel de dialogue en langage naturel avec un utilisateur humain.
## 2. MÉTHODES

> « A wealth of information creates a poverty of attention. »
> 
> Herbert A. Simon

> « Nur für Verrückte. » <fnref n="1" />
> 
> Hermann Hesse

### 2.1 Nécessité d'une synthèse

Avec la croissance rapide du champ de l'intelligence artificielle ces dernières années, le volume des informations pertinentes (découvertes empiriques, cadres conceptuels, théories, modèles, etc) croît plus rapidement que la capacité d'analyse des chercheurs dont le temps et les ressources sont limitées. Dans un article de 1988[9], Eddy présume que la complexité de la médecine de l'époque excède les compétences de l'expert. La pratique médicale, le cas échéant, demande en plus aux chercheurs en médecine un temps incompressible, c'est le cas également s'ils ont des fonctions de décision (à la faculté donc sur l'éducation des médecins, ou en politique). L'intelligence artificielle est un domaine vertigineux et abscons pour qui ne serait pas particulièrement versé dans l'informatique, et c'est le cas des médecins en général, alors que ces technologies ont le potentiel de bouleverser la pratique médicale dans un futur proche. Nous croyons donc qu'une synthèse à l'attention de nos confrères généralistes est pertinente et peut permettre d'appréhender la portée qu'aura l'adoption de ces technologies.

L'état de l'art en IA évolue extrêmement vite et l'exercice requiert une connaissance des problèmes qui se posent à l'utilisateur (dans notre cas le médecin ou le patient) mais également de ce dont est capable cette technologie. Etant donné le peu d'études francophones à ce sujet (40 résultats de recherche pour « intelligence artificielle & santé », près de 50000 pour « artificial intelligence & health » dans Pubmed en juillet 2023) et dans le but de proposer, modestement, notre contribution en français à ce champ de recherche, voici donc une synthèse de la littérature principalement anglophone concernant l'IA appliquée à la santé et plus particulièrement à la médecine générale. Nous avons résolu de se cantonner à une revue à mi-chemin entre le *narrative summary* (résumé narratif, ou résumé des motifs)[10] et la *scoping review* (revue de la portée, ou exploratoire, de la

<footnote n="1">1. Seulement pour les fous</footnote>
## 2. MÉTHODES

> « A wealth of information creates a poverty of attention. »
> 
> Herbert A. Simon

> « Nur für Verrückte. » <fnref n="1" />
> 
> Hermann Hesse

### 2.1 Nécessité d'une synthèse

Avec la croissance rapide du champ de l'intelligence artificielle ces dernières années, le volume des informations pertinentes (découvertes empiriques, cadres conceptuels, théories, modèles, etc) croît plus rapidement que la capacité d'analyse des chercheurs dont le temps et les ressources sont limitées. Dans un article de 1988[9], Eddy présume que la complexité de la médecine de l'époque excède les compétences de l'expert. La pratique médicale, le cas échéant, demande en plus aux chercheurs en médecine un temps incompressible, c'est le cas également s'ils ont des fonctions de décision (à la faculté donc sur l'éducation des médecins, ou en politique). L'intelligence artificielle est un domaine vertigineux et abscons pour qui ne serait pas particulièrement versé dans l'informatique, et c'est le cas des médecins en général, alors que ces technologies ont le potentiel de bouleverser la pratique médicale dans un futur proche. Nous croyons donc qu'une synthèse à l'attention de nos confrères généralistes est pertinente et peut permettre d'appréhender la portée qu'aura l'adoption de ces technologies.

L'état de l'art en IA évolue extrêmement vite et l'exercice requiert une connaissance des problèmes qui se posent à l'utilisateur (dans notre cas le médecin ou le patient) mais également de ce dont est capable cette technologie. Etant donné le peu d'études francophones à ce sujet (40 résultats de recherche pour « intelligence artificielle & santé », près de 50000 pour « artificial intelligence & health » dans Pubmed en juillet 2023) et dans le but de proposer, modestement, notre contribution en français à ce champ de recherche, voici donc une synthèse de la littérature principalement anglophone concernant l'IA appliquée à la santé et plus particulièrement à la médecine générale. Nous avons résolu de se cantonner à une revue à mi-chemin entre le *narrative summary* (résumé narratif, ou résumé des motifs)[10] et la *scoping review* (revue de la portée, ou exploratoire, de la

<footnote n="1">1. Seulement pour les fous</footnote>
littérature) [11] pour conserver une certaine latitude méthodologique et pouvoir répondre
à la question de recherche dans le temps imparti.

## 2.2 Méthodologie

Une revue de la littérature est utile pour réaliser une synthèse de la recherche sur un domaine ou une question précise au moment de sa conception et donner une visibilité à certains concepts ou enjeux, en particulier dans un domaine en rapide croissance ou lorsque le volume d'information disponible est important, ce qui permet d'orienter l'attention de la communauté sur certaines questions. Les chercheurs intéressés par la manière de conduire la recherche en ont fait un outil utile pour l'avancement de la science en tendant à le rendre compatible avec l'un des axiomes admis de la recherche scientifique : rendre son produit en théorie reproductible par une méthode rigoureuse [12]. En pratique ces méthodes peuvent s'appliquer aux synthèses quantitatives mais leur reproductibilité pour un sujet principalement abordé par des études qualitatives ou de prospective n'est pas évidente [13], par ailleurs il n'existe pas qu'une seule méthode standardisée pour la mise en oeuvre de scoping reviews par exemple [14]. Il est admis dès lors que ce qui importe est moins l'adéquation d'une revue au type de revue duquel elle se réclame que son caractère systématique et transparent [15, 16]. Aussi nous efforcerons-nous ici de décrire le procédé par lequel nous avons identifié les articles pertinents et selon quels critères nous les avons inclus dans l'espoir de rendre ce travail reproductible si nécessaire.

La question que nous posons est vaste, et demande de convoquer différents domaines touchant la médecine et l'intelligence artificielle. Du point de vue médical, nous orienterons notre attention vers ce qui a trait à ou peut retentir sur la médecine générale et n'aborderons les autres spécialités que pour illustrer un propos. Du point de vue informatique, nous n'aborderons aucun problème technique qui ne soit à la portée des médecins profanes.

Nous avons essentiellement utilisé les deux moteurs de recherche de données bibliographiques Pubmed et Google Scholar, ou le catalogue de la bibliothèque universitaire pour notre bibliographie. Les mots-clefs utilisés sont : AI, artificial intelligence, machine learning, deep learning, chatbot, automatic, computational, digital, CDSS, clinical decision support systems, deep medicine, expert system, Artificial Intelligence in Medicine, AIM; que nous associons à : medical doctor, MD, medicine, medical, health, healthcare, primary care, family medicine, GP, general practice, primary care provider, PCP; ainsi que d'autres notions utiles déterminées une fois la bibliographie explorée : AI adoption, acceptability, risk, empathy, explanability, ...

Ces mots-clés relativement peu nombreux renvoient à une grande quantité d'articles. Nous excluons d'emblée ceux qui traitent d'autres sujets et ne parlent qu'incidemment de notre problème, ainsi que ceux trop techniques s'il est impossible d'en extraire un message exploitable. Nous excluons ceux concernant un champ relativement proche mais distinct de l'IA : la robotique, sauf lorsqu'ils traitent explicitement de notre propos. Nous excluons
littérature) [11] pour conserver une certaine latitude méthodologique et pouvoir répondre
à la question de recherche dans le temps imparti.

## 2.2 Méthodologie

Une revue de la littérature est utile pour réaliser une synthèse de la recherche sur un domaine ou une question précise au moment de sa conception et donner une visibilité à certains concepts ou enjeux, en particulier dans un domaine en rapide croissance ou lorsque le volume d'information disponible est important, ce qui permet d'orienter l'attention de la communauté sur certaines questions. Les chercheurs intéressés par la manière de conduire la recherche en ont fait un outil utile pour l'avancement de la science en tendant à le rendre compatible avec l'un des axiomes admis de la recherche scientifique : rendre son produit en théorie reproductible par une méthode rigoureuse [12]. En pratique ces méthodes peuvent s'appliquer aux synthèses quantitatives mais leur reproductibilité pour un sujet principalement abordé par des études qualitatives ou de prospective n'est pas évidente [13], par ailleurs il n'existe pas qu'une seule méthode standardisée pour la mise en oeuvre de scoping reviews par exemple [14]. Il est admis dès lors que ce qui importe est moins l'adéquation d'une revue au type de revue duquel elle se réclame que son caractère systématique et transparent [15, 16]. Aussi nous efforcerons-nous ici de décrire le procédé par lequel nous avons identifié les articles pertinents et selon quels critères nous les avons inclus dans l'espoir de rendre ce travail reproductible si nécessaire.

La question que nous posons est vaste, et demande de convoquer différents domaines touchant la médecine et l'intelligence artificielle. Du point de vue médical, nous orienterons notre attention vers ce qui a trait à ou peut retentir sur la médecine générale et n'aborderons les autres spécialités que pour illustrer un propos. Du point de vue informatique, nous n'aborderons aucun problème technique qui ne soit à la portée des médecins profanes.

Nous avons essentiellement utilisé les deux moteurs de recherche de données bibliographiques Pubmed et Google Scholar, ou le catalogue de la bibliothèque universitaire pour notre bibliographie. Les mots-clefs utilisés sont : AI, artificial intelligence, machine learning, deep learning, chatbot, automatic, computational, digital, CDSS, clinical decision support systems, deep medicine, expert system, Artificial Intelligence in Medicine, AIM; que nous associons à : medical doctor, MD, medicine, medical, health, healthcare, primary care, family medicine, GP, general practice, primary care provider, PCP; ainsi que d'autres notions utiles déterminées une fois la bibliographie explorée : AI adoption, acceptability, risk, empathy, explanability, ...

Ces mots-clés relativement peu nombreux renvoient à une grande quantité d'articles. Nous excluons d'emblée ceux qui traitent d'autres sujets et ne parlent qu'incidemment de notre problème, ainsi que ceux trop techniques s'il est impossible d'en extraire un message exploitable. Nous excluons ceux concernant un champ relativement proche mais distinct de l'IA : la robotique, sauf lorsqu'ils traitent explicitement de notre propos. Nous excluons
également ceux dont nous n'avons pas pu obtenir de copie intégrale, à moins que l'extrait disponible serve une idée déjà explicitée par d'autres articles cités. Nous avons été aidés en cela par les différents accès académiques dont nous jouissons (la BU Santé d'Amiens en particulier), et par les accès en ligne (Google Scholar, Pubmed, Sci-Hub en particulier).

Les articles d'intérêt a priori sont ceux qui traitent explicitement de l'IA appliquée à la médecine générale, mais également pour les placer dans leur contexte d'IA pour la santé en général ce qui représente la grande majorité. Certains sont des rapports techniques, d'autres sociologiques, éthiques, des essais de prospection bien souvent écrits par d'illustres informaticiens ou médecins, des études qualitatives sur le ressenti de l'introduction de ces technologies, etc. Nous n'avons pas exclu a priori les articles dans d'autres langues pour peu qu'ils aient pu nous éclairer, et n'avons exclu aucune date de publication ou type d'article, en favorisant cependant les articles récents. Il est à noter que le champ étant relativement récent, la grande majorité des articles a été publiée depuis 2017 selon la quantité de résultats sur Pubmed, avec une augmentation progressive depuis 1994 (ce qui correspond à la fin du « deuxième hiver » de l'IA, voir chapitre sur l'histoire de l'IA). Guo et al.[17] ont mené en 2020 une étude bibliographique spécifiquement sur la littérature qui concerne l'IA dans la médecine, et notent en accord avec ces observations que le nombre de publications augmente d'environ 7% par an entre 1995 et 2010, puis de 23% par an entre 2011 et 2014, et de 43% par an entre 2014 et 2019. Il serait certainement possible de déterminer quels sont les facteurs décisifs pouvant expliquer les inflections de la courbe du nombre de publications : des décisions politiques ou économiques, la démocratisation de l'utilisation des dossiers médicaux informatisés, la progression de l'efficacité de l'IA médicale et son acceptation dans le public, les opportunités économiques mieux identifiées par les entrepreneurs, etc.

Varghese[18] met ces chiffres en perspective en incluant dans sa recherche de publications ayant trait à l'IA dans la santé le critère « essai clinique », reflétant le nombre de dispositifs d'aide à la décision ayant passé toutes les étapes y compris le financement jusqu'à l'essai sur le terrain, et montre que ce nombre a peu changé depuis 2005, ce qui peut tempérer l'enthousiasme en suggérant que finalement peu de ces dispositifs sont suffisamment prometteurs.

Une fois une bibliographie relativement éclectique d'une petite centaine d'articles assemblée grâce aux mots-clefs cités plus haut en ayant uniquement lu les titres avec ou non l'extrait, nous en entreprenons la lecture dans un ordre arbitraire. Chaque article s'avère rapidement plus ou moins pertinent pour notre sujet et nous écartons ceux qui n'ont pas leur place. Ceux qui nous intéressent sont lus et réfèrent à des dizaines d'autres articles bien souvent d'un grand intérêt et que nous étudions autant que possible de la même manière pour en extraire la substance présentée ici, jusqu'à revenir à l'article d'origine. Nous dégageons ainsi, par cette méthode exploratoire partie d'une impulsion simple avec des thématiques bien identifiées, nombre d'informations inattendues nous permettant de découvrir des auteurs que nous ne connaissions pas et d'autres sujets de débat pertinents.
également ceux dont nous n'avons pas pu obtenir de copie intégrale, à moins que l'extrait disponible serve une idée déjà explicitée par d'autres articles cités. Nous avons été aidés en cela par les différents accès académiques dont nous jouissons (la BU Santé d'Amiens en particulier), et par les accès en ligne (Google Scholar, Pubmed, Sci-Hub en particulier).

Les articles d'intérêt a priori sont ceux qui traitent explicitement de l'IA appliquée à la médecine générale, mais également pour les placer dans leur contexte d'IA pour la santé en général ce qui représente la grande majorité. Certains sont des rapports techniques, d'autres sociologiques, éthiques, des essais de prospection bien souvent écrits par d'illustres informaticiens ou médecins, des études qualitatives sur le ressenti de l'introduction de ces technologies, etc. Nous n'avons pas exclu a priori les articles dans d'autres langues pour peu qu'ils aient pu nous éclairer, et n'avons exclu aucune date de publication ou type d'article, en favorisant cependant les articles récents. Il est à noter que le champ étant relativement récent, la grande majorité des articles a été publiée depuis 2017 selon la quantité de résultats sur Pubmed, avec une augmentation progressive depuis 1994 (ce qui correspond à la fin du « deuxième hiver » de l'IA, voir chapitre sur l'histoire de l'IA). Guo et al.[17] ont mené en 2020 une étude bibliographique spécifiquement sur la littérature qui concerne l'IA dans la médecine, et notent en accord avec ces observations que le nombre de publications augmente d'environ 7% par an entre 1995 et 2010, puis de 23% par an entre 2011 et 2014, et de 43% par an entre 2014 et 2019. Il serait certainement possible de déterminer quels sont les facteurs décisifs pouvant expliquer les inflections de la courbe du nombre de publications : des décisions politiques ou économiques, la démocratisation de l'utilisation des dossiers médicaux informatisés, la progression de l'efficacité de l'IA médicale et son acceptation dans le public, les opportunités économiques mieux identifiées par les entrepreneurs, etc.

Varghese[18] met ces chiffres en perspective en incluant dans sa recherche de publications ayant trait à l'IA dans la santé le critère « essai clinique », reflétant le nombre de dispositifs d'aide à la décision ayant passé toutes les étapes y compris le financement jusqu'à l'essai sur le terrain, et montre que ce nombre a peu changé depuis 2005, ce qui peut tempérer l'enthousiasme en suggérant que finalement peu de ces dispositifs sont suffisamment prometteurs.

Une fois une bibliographie relativement éclectique d'une petite centaine d'articles assemblée grâce aux mots-clefs cités plus haut en ayant uniquement lu les titres avec ou non l'extrait, nous en entreprenons la lecture dans un ordre arbitraire. Chaque article s'avère rapidement plus ou moins pertinent pour notre sujet et nous écartons ceux qui n'ont pas leur place. Ceux qui nous intéressent sont lus et réfèrent à des dizaines d'autres articles bien souvent d'un grand intérêt et que nous étudions autant que possible de la même manière pour en extraire la substance présentée ici, jusqu'à revenir à l'article d'origine. Nous dégageons ainsi, par cette méthode exploratoire partie d'une impulsion simple avec des thématiques bien identifiées, nombre d'informations inattendues nous permettant de découvrir des auteurs que nous ne connaissions pas et d'autres sujets de débat pertinents.
## 3. HISTOIRE DE L'IA DANS LA MÉDECINE

> « You insist that there is something a machine
cannot do. If you tell me precisely what it is a
machine cannot do, then I can always make a
machine which will do just that. »

> John von Neumann

> « The future is already here - it's just not
evenly distributed ».

> William Gibson

Nous présentons ici une brève histoire de l'IA en général puis de l'IA appliquée à la médecine.

### 3.1 *Science-fiction*

La science fiction est un domaine de la littérature décrivant des mondes où la société des humains interagit avec la technologie. Les auteurs s'intéressent aux possibles réactions de l'humain ou de l'humanité à l'adoption passée ou à l'introduction de technologies au sens large, c'est-à-dire allant de la simple interaction avec une technologie plus ou moins complexe (par exemple : cycle des Robots d'Isaac Asimov), à ses conséquences (Chroniques Martiennes de Ray Bradbury) ou à l'utilisation de la technologie pour la structuration de la société ou la doctrine politique (Le Meilleur des Mondes d'Aldous Huxley, pour citer l'un des plus connus). La médecine n'est que marginalement abordée, ses avancées allant de soi dans un monde où la technologie est considérée comme au service de l'humain. L'interface entre homme et machine est un motif récurrent, désormais fréquemment désigné par le terme « transhumanisme ».

Les chercheurs en IA, plus généralement les informaticiens, sont souvent d'anciens avides lecteurs de science-fiction et se sont familiarisés dès l'enfance à l'idée de technologies inimaginables pour les autres. Il faut donc comprendre l'état d'esprit des informaticiens : la technologie est loin de les rendre inquiets, au contraire pouvoir participer à l'émergence de nouvelles technologies constitue plutôt un privilège.
## 3. HISTOIRE DE L'IA DANS LA MÉDECINE

> « You insist that there is something a machine cannot do. If you tell me precisely what it is a machine cannot do, then I can always make a machine which will do just that. »

> — John von Neumann

> « The future is already here - it's just not evenly distributed ».

> — William Gibson

Nous présentons ici une brève histoire de l'IA en général puis de l'IA appliquée à la médecine.

### 3.1 Science-fiction

La science fiction est un domaine de la littérature décrivant des mondes où la société des humains interagit avec la technologie. Les auteurs s'intéressent aux possibles réactions de l'humain ou de l'humanité à l'adoption passée ou à l'introduction de technologies au sens large, c'est-à-dire allant de la simple interaction avec une technologie plus ou moins complexe (par exemple : cycle des Robots d'Isaac Asimov), à ses conséquences (Chroniques Martiennes de Ray Bradbury) ou à l'utilisation de la technologie pour la structuration de la société ou la doctrine politique (Le Meilleur des Mondes d'Aldous Huxley, pour citer l'un des plus connus). La médecine n'est que marginalement abordée, ses avancées allant de soi dans un monde où la technologie est considérée comme au service de l'humain. L'interface entre homme et machine est un motif récurrent, désormais fréquemment désigné par le terme « transhumanisme ».

Les chercheurs en IA, plus généralement les informaticiens, sont souvent d'anciens avides lecteurs de science-fiction et se sont familiarisés dès l'enfance à l'idée de technologies inimaginables pour les autres. Il faut donc comprendre l'état d'esprit des informaticiens : la technologie est loin de les rendre inquiets, au contraire pouvoir participer à l'émergence de nouvelles technologies constitue plutôt un privilège.
D'après l'histoire relatée dans plusieurs ouvrages américains (citons par exemple *Ma-chines who think*, une histoire de l'IA par la romancière Pamela McCorduck, mariée à Joseph Traub, ami et collègue de célèbres informaticiens américains[19], dont la descrip-tion des évènements est discutée [20], ou celle de Daniel Crevier également basée sur des interviews des mêmes protagonistes [21]), l'IA est née aux Etats-Unis avec la conférence de Dartmouth de 1956 où le terme « intelligence artificielle » aurait été retenu. Il s'agissait plutôt d'un atelier auquel ont participé pendant 2 mois les 10 chercheurs américains les plus intéressés par le domaine, reconnus par la suite comme pionniers (pour ne citer que les plus connus : John McCarthy, Marvin Minsky, Herbert Simon, Allen Newell, Oliver Selfridge, Claude Shannon).

Bien avant, l'érudit mystique catalan du XIII<sup>ème</sup> siècle Raymond Lulle, lui-même inspiré des astrolabes ou *zairja* arabes, avait conçu des machines logiques mécaniques et est considéré comme un fondateur par d'illustres mathématiciens et logiciens comme Leibniz quatre siècles plus tard. En réalité l'IA a donc ses fondations sur des théories beaucoup plus anciennes, à l'origine de la logique (par exemple le système de syllogismes d'Aristote, IV<sup>ème</sup> siècle avant Jésus-Christ, qui permet en principe de générer mécaniquement à partir de prémisses des conclusions et qu'on appelle maintenant logique traditionnelle), de la philosophie (Descartes considérant que les animaux ne seraient que des machines au XVII<sup>ème</sup> siècle, le médecin Offray de la Mettrie du siècle suivant trouve absurde de ne pas y inclure l'humain[22]), ou des mathématiques (XVIII<sup>ème</sup> siècle : théorie de Bayes à la base des théories modernes de raisonnement dans l'incertitude, XIX<sup>ème</sup> siècle : algèbre de Boole, étude des mathématiques comme langage par B. Russell, ...).

Plus concrètement, l'IA emprunte à des disciplines récentes issues de ces théories fon-datrices : l'informatique bien entendu qui en est le substrat, mais également la recherche opérationnelle (ou optimisation), la psychologie (comment les humains et les animaux pensent ?), les neurosciences (inspiration du fonctionnement du cerveau au niveau chi-mique ou au niveau intégratif), l'économie (Herbert Simon reçoit le prix Nobel en 1978 pour avoir montré que des décisions « suffisamment bonnes » sont plus proches du compor-tement humain que la solution optimale à un problème, plus difficile à calculer du reste), la cybernétique (de « gouverner », théorie du contrôle et de la communication, dont l'un des concepts clés est celui de *feedback* ou rétroaction<sup>1</sup>), ou la linguistique (traitement automatique du langage naturel, influence de linguistes comme Noam Chomsky).

McCulloch et Pitts, respectivement neurophysiologiste et logicien, définissent dans un article de 1943 un modèle mathématique de neurone dont ils montrent qu'un réseau de plusieurs de ces neurones peuvent modéliser les fonctions d'une machine de Turing (mo-dèle abstrait du fonctionnement d'une machine mécanique de calcul, ayant certainement contribué à l'invention de l'ordinateur) ou encore les opérateurs logiques booléens ET,

<footnote n="1">1. La cybernétique est la science de la communication et du contrôle chez l'animal et la machine (définition donnée par son fondateur le mathématicien Norbert Wiener dans un livre de 1948[23])</footnote>
D'après l'histoire relatée dans plusieurs ouvrages américains (citons par exemple *Ma-chines who think*, une histoire de l'IA par la romancière Pamela McCorduck, mariée à Joseph Traub, ami et collègue de célèbres informaticiens américains[19], dont la descrip-tion des évènements est discutée [20], ou celle de Daniel Crevier également basée sur des interviews des mêmes protagonistes [21]), l'IA est née aux Etats-Unis avec la conférence de Dartmouth de 1956 où le terme « intelligence artificielle » aurait été retenu. Il s'agissait plutôt d'un atelier auquel ont participé pendant 2 mois les 10 chercheurs américains les plus intéressés par le domaine, reconnus par la suite comme pionniers (pour ne citer que les plus connus : John McCarthy, Marvin Minsky, Herbert Simon, Allen Newell, Oliver Selfridge, Claude Shannon).

Bien avant, l'érudit mystique catalan du XIII<sup>ème</sup> siècle Raymond Lulle, lui-même inspiré des astrolabes ou *zairja* arabes, avait conçu des machines logiques mécaniques et est considéré comme un fondateur par d'illustres mathématiciens et logiciens comme Leibniz quatre siècles plus tard. En réalité l'IA a donc ses fondations sur des théories beaucoup plus anciennes, à l'origine de la logique (par exemple le système de syllogismes d'Aristote, IV<sup>ème</sup> siècle avant Jésus-Christ, qui permet en principe de générer mécaniquement à partir de prémisses des conclusions et qu'on appelle maintenant logique traditionnelle), de la philosophie (Descartes considérant que les animaux ne seraient que des machines au XVII<sup>ème</sup> siècle, le médecin Offray de la Mettrie du siècle suivant trouve absurde de ne pas y inclure l'humain[22]), ou des mathématiques (XVIII<sup>ème</sup> siècle : théorie de Bayes à la base des théories modernes de raisonnement dans l'incertitude, XIX<sup>ème</sup> siècle : algèbre de Boole, étude des mathématiques comme langage par B. Russell, ...).

Plus concrètement, l'IA emprunte à des disciplines récentes issues de ces théories fon-datrices : l'informatique bien entendu qui en est le substrat, mais également la recherche opérationnelle (ou optimisation), la psychologie (comment les humains et les animaux pensent ?), les neurosciences (inspiration du fonctionnement du cerveau au niveau chi-mique ou au niveau intégratif), l'économie (Herbert Simon reçoit le prix Nobel en 1978 pour avoir montré que des décisions « suffisamment bonnes » sont plus proches du compor-tement humain que la solution optimale à un problème, plus difficile à calculer du reste), la cybernétique (de « gouverner », théorie du contrôle et de la communication, dont l'un des concepts clés est celui de *feedback* ou rétroaction<sup>1</sup>), ou la linguistique (traitement automatique du langage naturel, influence de linguistes comme Noam Chomsky).

McCulloch et Pitts, respectivement neurophysiologiste et logicien, définissent dans un article de 1943 un modèle mathématique de neurone dont ils montrent qu'un réseau de plusieurs de ces neurones peuvent modéliser les fonctions d'une machine de Turing (mo-dèle abstrait du fonctionnement d'une machine mécanique de calcul, ayant certainement contribué à l'invention de l'ordinateur) ou encore les opérateurs logiques booléens ET,

<footnote n="1">1. La cybernétique est la science de la communication et du contrôle chez l'animal et la machine (définition donnée par son fondateur le mathématicien Norbert Wiener dans un livre de 1948[23])</footnote>
OU, NON [24]. Ces recherches attirèrent l'attention de John Von Neumann (grand mathématicien à l'origine de l'EDVAC, l'un des premiers ordinateurs) et Norbert Wiener. Frank Rosenblatt (qui deviendra neurobiologiste) publie un article en 1958 dans lequel il décrit le perceptron : un réseau de neurones à 3 couches dont il construit même un prototype physique. Marvin Minksy et Seymour Papert, auteurs du livre « Perceptrons » dans lequel ils démontrent les limites des réseaux de neurones, sont d'après la légende responsables en partie (avec le manque de progrès en robotique et en traitement du langage) d'un premier « hiver » de l'IA vers les années 70, pendant lequel les chercheurs auraient acquis la conviction que ce que pouvait faire l'IA était limité et auraient donc délaissé le domaine. Le connexionnisme (qui professe que les phénomènes mentaux peuvent être décrits à l'aide de réseaux d'unités simples interconnectées) a été délaissé au profit de l'approche computationnelle (voir [25] pour une explication des termes). L'algorithme dit de rétropropagation ou descente du gradient (correction de la dernière à la première couche de neurones des poids attribués aux connexions entre neurones en fonction de leur responsabilité dans l'erreur détectée à la fin du calcul), permettant l'autocorrection et donc l'apprentissage, est ensuite amélioré par d'autres chercheurs ([26, 27]).

Lors de la conférence de Dartmouth, Allen Newell et Herbert Simon présentent un programme conçu dans l'environnement de la RAND Corporation appelé LT pour Logic Theorist, qui a été ensuite capable de produire des preuves pour 38 des 52 théorèmes présentés dans les Principia Mathematica de Whitehead et Russell<fnref n="2" />, dont certaines inédites. En 1957, Simon prophétise que dans les 10 ans la machine battra l'humain aux échecs, ce qui n'aura lieu qu'en 1997 (défaite du champion du monde Gary Kasparov contre l'ordinateur Deep Blue d'IBM). Depuis le programme AlphaGo de l'entreprise DeepMind (rachetée par Google) a battu en 2017 le meilleur joueur de go, un jeu japonais connu pour être beaucoup plus complexe que les échecs.

Dans les années 1960, Charles Rosen présente le robot Shakey, dont le cerveau est programmé en Lisp (langage de programmation créé par J. McCarthy, apportant beaucoup d'innovations conceptuelles à l'époque et encore célébré), capable à partir d'une instruction de programmer un plan d'action, de détecter les objets autour de lui et d'agir sur eux en se déplaçant.

Les années 80 voient les systèmes experts, basés sur la prise de décision fondée sur la logique à partir d'une base de connaissances, acquérir une certaine reconnaissance, et beaucoup d'entreprises séduites espèrent automatiser une partie de leurs procédures coûteuses en élaborant des solutions basées sur ces technologies (certaines économisent en effet beaucoup d'argent). Il s'avère que le maintien à jour et l'amélioration des bases de données de ces systèmes était très coûteux, et le rendement trop modeste en comparaison des promesses, ce qui a rendu les investisseurs frileux et donné lieu à ce qu'on a appelé un « second hiver » de l'IA pendant lequel la confiance en ces technologies a chuté. Par la suite les équipes de recherche travaillant sur les réseaux de neurones retrouvent des financements

<footnote n="2">2. L'un des ouvrages fondateurs de la logique contemporaine, partant d'un minimum de notions primitives pour en déduire entre autres la théorie des ensembles à partir d'un minimum de règles d'inférence.[28]</footnote>
OU, NON [24]. Ces recherches attirèrent l'attention de John Von Neumann (grand mathématicien à l'origine de l'EDVAC, l'un des premiers ordinateurs) et Norbert Wiener. Frank Rosenblatt (qui deviendra neurobiologiste) publie un article en 1958 dans lequel il décrit le perceptron : un réseau de neurones à 3 couches dont il construit même un prototype physique. Marvin Minksy et Seymour Papert, auteurs du livre « Perceptrons » dans lequel ils démontrent les limites des réseaux de neurones, sont d'après la légende responsables en partie (avec le manque de progrès en robotique et en traitement du langage) d'un premier « hiver » de l'IA vers les années 70, pendant lequel les chercheurs auraient acquis la conviction que ce que pouvait faire l'IA était limité et auraient donc délaissé le domaine. Le connexionnisme (qui professe que les phénomènes mentaux peuvent être décrits à l'aide de réseaux d'unités simples interconnectées) a été délaissé au profit de l'approche computationnelle (voir [25] pour une explication des termes). L'algorithme dit de rétropropagation ou descente du gradient (correction de la dernière à la première couche de neurones des poids attribués aux connexions entre neurones en fonction de leur responsabilité dans l'erreur détectée à la fin du calcul), permettant l'autocorrection et donc l'apprentissage, est ensuite amélioré par d'autres chercheurs ([26, 27]).

Lors de la conférence de Dartmouth, Allen Newell et Herbert Simon présentent un programme conçu dans l'environnement de la RAND Corporation appelé LT pour Logic Theorist, qui a été ensuite capable de produire des preuves pour 38 des 52 théorèmes présentés dans les Principia Mathematica de Whitehead et Russell<fnref n="2" />, dont certaines inédites. En 1957, Simon prophétise que dans les 10 ans la machine battra l'humain aux échecs, ce qui n'aura lieu qu'en 1997 (défaite du champion du monde Gary Kasparov contre l'ordinateur Deep Blue d'IBM). Depuis le programme AlphaGo de l'entreprise DeepMind (rachetée par Google) a battu en 2017 le meilleur joueur de go, un jeu japonais connu pour être beaucoup plus complexe que les échecs.

Dans les années 1960, Charles Rosen présente le robot Shakey, dont le cerveau est programmé en Lisp (langage de programmation créé par J. McCarthy, apportant beaucoup d'innovations conceptuelles à l'époque et encore célébré), capable à partir d'une instruction de programmer un plan d'action, de détecter les objets autour de lui et d'agir sur eux en se déplaçant.

Les années 80 voient les systèmes experts, basés sur la prise de décision fondée sur la logique à partir d'une base de connaissances, acquérir une certaine reconnaissance, et beaucoup d'entreprises séduites espèrent automatiser une partie de leurs procédures coûteuses en élaborant des solutions basées sur ces technologies (certaines économisent en effet beaucoup d'argent). Il s'avère que le maintien à jour et l'amélioration des bases de données de ces systèmes était très coûteux, et le rendement trop modeste en comparaison des promesses, ce qui a rendu les investisseurs frileux et donné lieu à ce qu'on a appelé un « second hiver » de l'IA pendant lequel la confiance en ces technologies a chuté. Par la suite les équipes de recherche travaillant sur les réseaux de neurones retrouvent des financements

<footnote n="2">2. L'un des ouvrages fondateurs de la logique contemporaine, partant d'un minimum de notions primitives pour en déduire entre autres la théorie des ensembles à partir d'un minimum de règles d'inférence.[28]</footnote>
vers le milieu des années 90 au moment où la puissance de calcul des ordinateurs explose
- permettant la multiplication des couches de neurones et donc de décupler la puissance
de l'analyse (vers le deep learning), et où la quantité de données disponibles explose (vers
le big data 20 ans plus tard) - donnant une raison d'être supplémentaire aux systèmes
capables de traiter un grand nombre de données rapidement.

Après la revanche accordée à IBM en 1997 où il a perdu (il avait gagné contre Deep
Blue en 1996), Kasparov a soupçonné les ingénieurs d'IBM d'avoir aidé leur machine avec
les conseils d'un grand maître (Joel Benjamin avait été recruté pour améliorer Deep Blue
après sa défaite), cette idée lui aurait fait organiser en 1998 une compétition d'échecs
nommée « échecs avancés » entre équipes humain-machine, nommées « centaures ». Les
résultats ont montré que la collaboration d'une IA avec l'humain était la plus performante,
plutôt qu'humain seul ou IA seule, mais pas seulement : l'équipe gagnante n'était ni le
maître d'échecs avec une quelconque IA ou la meilleure IA avec un quelconque humain,
mais des amateurs qui ont su tirer parti de plusieurs faibles programmes d'échecs diffé-
rents. Kasparov en a conclu que la meilleure combinaison est celle d'un humain « faible »
avec une bonne méthode, en équipe avec une machine, autrement dit la *façon* d'utiliser
la machine est fondamentale<fnref n="3" />.

3.3 Développement de l'IA médicale jusqu'à nos jours

Il peut être prématuré de parler d'histoire de l'IA dans la médecine dans la mesure
où la plupart des protagonistes sont encore actifs dans ce champ de recherche et peuvent
plutôt partager leurs réflections sur le développement de ces technologies que relater une
histoire objective[29]. Nous présentons donc ici un résumé des événements selon lesdits
protagonistes, en attendant que l'histoire de l'IA médicale devienne une partie de l'histoire
de la médecine (ou de l'histoire de l'informatique) et par conséquent étudiée par des
historiens.

L'IA médicale n'a pas d'événement fondateur à proprement parler, elle bénéficiera
plutôt à la marge de l'enthousiasme des chercheurs américains (ici encore la littérature
relatant les débuts de l'IA médicale se concentre sur de petits groupes de pionniers aux
Etats-Unis, mais ce sont peut-être ceux qui ont le plus d'audience) dont l'éclectisme les
fait appliquer leurs idées à des programmes en rapport avec la médecine. ELIZA<fnref n="4" />, un
simulateur de conversation présenté en 1966 par J. Weizenbaum[31], emprunte opportu-
nément la structure monotone des conversations menées par un psychologue pour donner
l'illusion d'une écoute bienveillante, par exemple :

-UTILISATEUR : Je trouve que ma vie actuelle ne me convient pas.

-ELIZA : Pourquoi pensez-vous cela ?

-Eh bien je dois être dépressif.

<footnote n="3">3. Voir la conversation de Kasparov avec Tyler Cowen, un économiste éclectique : Garry Kasparov on AI, Chess, and the Future of Creativity (Ep. 22)</footnote>

<footnote n="4">4. Il existe une version portée en ligne du programme original sur le site de N. Landsteiner [30].</footnote>
vers le milieu des années 90 au moment où la puissance de calcul des ordinateurs explose - permettant la multiplication des couches de neurones et donc de décupler la puissance de l'analyse (vers le deep learning), et où la quantité de données disponibles explose (vers le big data 20 ans plus tard) - donnant une raison d'être supplémentaire aux systèmes capables de traiter un grand nombre de données rapidement.

Après la revanche accordée à IBM en 1997 où il a perdu (il avait gagné contre Deep Blue en 1996), Kasparov a soupçonné les ingénieurs d'IBM d'avoir aidé leur machine avec les conseils d'un grand maître (Joel Benjamin avait été recruté pour améliorer Deep Blue après sa défaite), cette idée lui aurait fait organiser en 1998 une compétition d'échecs nommée « échecs avancés » entre équipes humain-machine, nommées « centaures ». Les résultats ont montré que la collaboration d'une IA avec l'humain était la plus performante, plutôt qu'humain seul ou IA seule, mais pas seulement : l'équipe gagnante n'était ni le maître d'échecs avec une quelconque IA ou la meilleure IA avec un quelconque humain, mais des amateurs qui ont su tirer parti de plusieurs faibles programmes d'échecs différents. Kasparov en a conclu que la meilleure combinaison est celle d'un humain « faible » avec une bonne méthode, en équipe avec une machine, autrement dit la façon d'utiliser la machine est fondamentale<fnref n="3" />.

## 3.3 Développement de l'IA médicale jusqu'à nos jours

Il peut être prématuré de parler d'histoire de l'IA dans la médecine dans la mesure où la plupart des protagonistes sont encore actifs dans ce champ de recherche et peuvent plutôt partager leurs réflections sur le développement de ces technologies que relater une histoire objective[29]. Nous présentons donc ici un résumé des événements selon lesdits protagonistes, en attendant que l'histoire de l'IA médicale devienne une partie de l'histoire de la médecine (ou de l'histoire de l'informatique) et par conséquent étudiée par des historiens.

L'IA médicale n'a pas d'événement fondateur à proprement parler, elle bénéficiera plutôt à la marge de l'enthousiasme des chercheurs américains (ici encore la littérature relatant les débuts de l'IA médicale se concentre sur de petits groupes de pionniers aux Etats-Unis, mais ce sont peut-être ceux qui ont le plus d'audience) dont l'éclectisme les fait appliquer leurs idées à des programmes en rapport avec la médecine. ELIZA<fnref n="4" />, un simulateur de conversation présenté en 1966 par J. Weizenbaum[31], emprunte opportunément la structure monotone des conversations menées par un psychologue pour donner l'illusion d'une écoute bienveillante, par exemple :

-UTILISATEUR : Je trouve que ma vie actuelle ne me convient pas.

-ELIZA : Pourquoi pensez-vous cela ?

-Eh bien je dois être dépressif.

<footnote n="3">3. Voir la conversation de Kasparov avec Tyler Cowen, un économiste éclectique : Garry Kasparov on AI, Chess, and the Future of Creativity (Ep. 22)</footnote>

<footnote n="4">4. Il existe une version portée en ligne du programme original sur le site de N. Landsteiner [30].</footnote>
-Qu'est-ce qui vous rend dépressif ?

-Je ne sais pas...

-Je ne sais pas n'est pas une réponse, réfléchissez un peu enfin !

Les années 60 virent le développement de bases de données cliniques et les premières tentatives de créer un dossier patient informatisé. En 1971, Saul Amarel fonde la « Research Resource on Computers in Biomedicine » à l'université Rutgers aux Etats-Unis, qui hébergera en 1975 la première conférence en IA médicale. Le partage d'un système informatique appelé SUMEX-AIM (Stanford University Medical EXperimental - AI in Medicine) entre plusieurs universités avait été l'occasion de mettre en contact les chercheurs intéressés par l'application des avancées de l'IA dans la médecine. Lesdites conférences ont fait l'objet d'un livre édité par Peter Szolovits dont l'édition originale intégrale de 1982[32] est disponible sur son site internet <fnref n="5" />, revue et complétée en 2019[33]. Ce livre décrit notamment l'effervescence dans les années 70 autour des systèmes experts appliqués à la médecine, quelques exemples : PIP (Present Illness Program, diagnostic d'un problème médical après recueil d'informations sur le patient par le programme)[34], CASNET (modèle de réseau d'associations causales appliqué à un programme de consultation pour le glaucome[35]), INTERNIST (aide au diagnostic différentiel pour les cliniciens, déjà pressenti pour représenter une alternative à la médecine de premier recours dans les zones mal pourvues)[36], the Digitalis Therapy Advisor (aide au dosage de Digitaline en fonction de la réponse clinique d'un patient)[37], dans ce qu'il est convenu d'appeler un paradigme de « systèmes basés sur la connaissance »[38]. Feigenbaum <fnref n="6" /> publie en 1983 un livre intitulé « The Fifth Generation », où il explique l'importance selon lui du projet japonais de conception et déploiement d'ordinateurs dits de 5ième génération (voir [39]), où nous sommes encore probablement, sauf si l'on considère que la miniaturisation permettant la mise sur le marché de téléphones portables et montres connectées constitue une 6ième génération. Cette 5ième génération promettait de manipuler des symboles, intégrer l'IA, comprendre le language humain, etc. Le programme MYCIN issu du laboratoire HPP (Heuristic Programming Project) de Stanford est sans doute (peu après DENDRAL) l'ancêtre de tous les systèmes experts, il identifie la bactérie responsable d'un sepsis et recommande la prescription d'antibiotiques mais le temps de saisie étant trop long il n'a jamais été réellement utilisable en pratique.

DXplain est un logiciel accessible sur internet qui propose, à partir d'une liste de signes cliniques, des hypothèses diagnostiques [40]. Dès 1987, il a vocation à être utilisé par des médecins sans connaissance en informatique et a déjà l'ambition de bénéficier de l'expertise de ses utilisateurs qui peuvent commenter et enrichir la base de données. Ces programmes utilisent des données structurées, mais nous voyons à la même époque apparaître des projets utilisant l'expertise humaine (ici professionnelle) pour la création

<footnote n="5">5. https://groups.csail.mit.edu/medg/people/psz/ftp/AIM82/</footnote>

<footnote n="6">6. Informaticien élève de Herbert Simon et détenteur du Prix Turing, ayant fait partie de l'équipe originelle du SUMEX-AI à Stanford et actuellement directeur du *Knowledge Systems Laboratory* à Stanford</footnote>
-Qu'est-ce qui vous rend dépressif ?

-Je ne sais pas...

-Je ne sais pas n'est pas une réponse, réfléchissez un peu enfin !

Les années 60 virent le développement de bases de données cliniques et les premières tentatives de créer un dossier patient informatisé. En 1971, Saul Amarel fonde la « Research Resource on Computers in Biomedicine » à l'université Rutgers aux Etats-Unis, qui hébergera en 1975 la première conférence en IA médicale. Le partage d'un système informatique appelé SUMEX-AIM (Stanford University Medical Xperimental - AI in Medicine) entre plusieurs universités avait été l'occasion de mettre en contact les chercheurs intéressés par l'application des avancées de l'IA dans la médecine. Lesdites conférences ont fait l'objet d'un livre édité par Peter Szolovits dont l'édition originale intégrale de 1982[32] est disponible sur son site internet <fnref n="5" />, revue et complétée en 2019[33]. Ce livre décrit notamment l'effervescence dans les années 70 autour des systèmes experts appliqués à la médecine, quelques exemples : PIP (Present Illness Program, diagnostic d'un problème médical après recueil d'informations sur le patient par le programme)[34], CASNET (modèle de réseau d'associations causales appliqué à un programme de consultation pour le glaucome[35]), INTERNIST (aide au diagnostic différentiel pour les cliniciens, déjà pressenti pour représenter une alternative à la médecine de premier recours dans les zones mal pourvues)[36], the Digitalis Therapy Advisor (aide au dosage de Digitaline en fonction de la réponse clinique d'un patient)[37], dans ce qu'il est convenu d'appeler un paradigme de « systèmes basés sur la connaissance »[38]. Feigenbaum <fnref n="6" /> publie en 1983 un livre intitulé « The Fifth Generation », où il explique l'importance selon lui du projet japonais de conception et déploiement d'ordinateurs dits de 5<sup>ième</sup> génération (voir [39]), où nous sommes encore probablement, sauf si l'on considère que la miniaturisation permettant la mise sur le marché de téléphones portables et montres connectées constitue une 6<sup>ième</sup> génération. Cette 5<sup>ième</sup> génération promettait de manipuler des symboles, intégrer l'IA, comprendre le language humain, etc. Le programme MYCIN issu du laboratoire HPP (Heuristic Programming Project) de Stanford est sans doute (peu après DENDRAL) l'ancêtre de tous les systèmes experts, il identifie la bactérie responsable d'un sepsis et recommande la prescription d'antibiotiques mais le temps de saisie étant trop long il n'a jamais été réellement utilisable en pratique.

DXplain est un logiciel accessible sur internet qui propose, à partir d'une liste de signes cliniques, des hypothèses diagnostiques [40]. Dès 1987, il a vocation à être utilisé par des médecins sans connaissance en informatique et a déjà l'ambition de bénéficier de l'expertise de ses utilisateurs qui peuvent commenter et enrichir la base de données. Ces programmes utilisent des données structurées, mais nous voyons à la même époque apparaître des projets utilisant l'expertise humaine (ici professionnelle) pour la création

<footnote n="5">5. https://groups.csail.mit.edu/medg/people/psz/ftp/AIM82/</footnote>

<footnote n="6">6. Informaticien élève de Herbert Simon et détenteur du Prix Turing, ayant fait partie de l'équipe originelle du SUMEX-AI à Stanford et actuellement directeur du *Knowledge Systems Laboratory* à Stanford</footnote>
d'ontologies<fnref n="7" /> de sens commun, articulant une logique entre des faits décrits par le langage naturel (voir l'exemple de Cyc[41]), dans le but de donner aux machines du bon sens.

Ces programmes encore appelés systèmes experts auront pavé la voie à l'utilisation des machines pour aider le médecin, mais n'ont été que peu utilisés dans la réalité, en partie parce qu'ils n'étaient pas connectés aux dossiers patients informatisés, mais aussi parce qu'ils n'étaient appliquables que dans un champ restreint [42].

Dans les années 2000, IBM met au point Watson servi par la technologie DeepQA, un moteur de réponse aux questions ouvertes, et impressionne le grand public américain en gagnant en 2011 contre les meilleurs joueurs de « Jeopardy! », un jeu de questions de culture générale équivalent à « Question pour un champion ». Des chercheurs d'IBM, dans un article de 2013, posent les jalons de l'utilisation de Watson pour la médecine[43]. Ils y envisagent l'utilisation de DeepQA pour l'exploration exhaustive d'hypothèses diagnostiques associées à leurs preuves scientifiques ou admises, avec la possibilité de dialoguer avec le clinicien pour répondre à certaines questions et trancher entre ces hypothèses. Watson n'est pas limité à l'utilisation de données structurées (comme MYCIN ou DX-plain) ou non structurées (comme ISABEL[44] ou PEPID DDX), et fonctionne en langage naturel : il n'est pas nécessaire de spécifiquement mettre en forme une question pour l'utiliser. Quelques années plus tard, Watson peut non seulement automatiquement générer la liste des problèmes médicaux d'un patient [45], mais peut aussi identifier de façon pratiquement autonome des protéines altérées dans la sclérose latérale amyotrophique [46] et donc améliorer le diagnostic de cette maladie.

Watson, s'il est l'un des plus célèbres, n'est pas le seul et même de petites équipes produisent des logiciels d'aide médicale. Pharmabot est un chatbot pharmacien développé aux Philippines pour donner un conseil sur les médicaments pédiatriques aux parents[47]. Mandy est un chatbot thaïlandais pouvant recueillir l'anamnèse et les plaintes du patient, et produire un rapport à l'attention des médecins[48].

Après le « second hiver » de l'IA, les années 2000 ont donc vu l'émergence du Machine Learning (voir définition au premier chapitre), puis le renouveau des Réseaux de Neurones, et plus récemment du Deep Learning.

Beam et Kohane[49] rappellent que les technologies décrites lorsque l'on parle d'IA procèdent en réalité de l'extension naturelle des théories statistiques déjà connues et appliquées en médecine. Si l'on prend le score CHADS VASC par exemple : ses critères ont été déterminés par un groupe de médecins alliés à des statisticiens qui ont dégagé à partir des données les meilleurs prédicteurs pour un AVC. Ce que fait un algorithme de machine learning n'est ni plus ni moins que de déterminer ces prédicteurs, de façon plus ou moins supervisée par des experts. Dans le cas du deep learning, les règles de classification sont extraites par l'algorithme lui-même, sans supervision, et n'ont pas à être intelligibles pour l'humain qui ne voit sortir de cette boîte noire qu'un résultat comparable à celui

<footnote n="7">7. On appelle ontologie un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de mondéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, autrement dit une représentation simplifiée de la connaissance sur un sujet.</footnote>
d'ontologies<fnref n="7" /> de sens commun, articulant une logique entre des faits décrits par le langage naturel (voir l'exemple de Cyc[41]), dans le but de donner aux machines du bon sens.

Ces programmes encore appelés systèmes experts auront pavé la voie à l'utilisation des machines pour aider le médecin, mais n'ont été que peu utilisés dans la réalité, en partie parce qu'ils n'étaient pas connectés aux dossiers patients informatisés, mais aussi parce qu'ils n'étaient appliquables que dans un champ restreint [42].

Dans les années 2000, IBM met au point Watson servi par la technologie DeepQA, un moteur de réponse aux questions ouvertes, et impressionne le grand public américain en gagnant en 2011 contre les meilleurs joueurs de « Jeopardy! », un jeu de questions de culture générale équivalent à « Question pour un champion ». Des chercheurs d'IBM, dans un article de 2013, posent les jalons de l'utilisation de Watson pour la médecine[43]. Ils y envisagent l'utilisation de DeepQA pour l'exploration exhaustive d'hypothèses diagnostiques associées à leurs preuves scientifiques ou admises, avec la possibilité de dialoguer avec le clinicien pour répondre à certaines questions et trancher entre ces hypothèses. Watson n'est pas limité à l'utilisation de données structurées (comme MYCIN ou DX-plain) ou non structurées (comme ISABEL[44] ou PEPID DDX), et fonctionne en langage naturel : il n'est pas nécessaire de spécifiquement mettre en forme une question pour l'utiliser. Quelques années plus tard, Watson peut non seulement automatiquement générer la liste des problèmes médicaux d'un patient [45], mais peut aussi identifier de façon pratiquement autonome des protéines altérées dans la sclérose latérale amyotrophique [46] et donc améliorer le diagnostic de cette maladie.

Watson, s'il est l'un des plus célèbres, n'est pas le seul et même de petites équipes produisent des logiciels d'aide médicale. Pharmabot est un chatbot pharmacien développé aux Philippines pour donner un conseil sur les médicaments pédiatriques aux parents[47]. Mandy est un chatbot thaïlandais pouvant recueillir l'anamnèse et les plaintes du patient, et produire un rapport à l'attention des médecins[48].

Après le « second hiver » de l'IA, les années 2000 ont donc vu l'émergence du Machine Learning (voir définition au premier chapitre), puis le renouveau des Réseaux de Neurones, et plus récemment du Deep Learning.

Beam et Kohane[49] rappellent que les technologies décrites lorsque l'on parle d'IA procèdent en réalité de l'extension naturelle des théories statistiques déjà connues et appliquées en médecine. Si l'on prend le score CHADS VASC par exemple : ses critères ont été déterminés par un groupe de médecins alliés à des statisticiens qui ont dégagé à partir des données les meilleurs prédicteurs pour un AVC. Ce que fait un algorithme de machine learning n'est ni plus ni moins que de déterminer ces prédicteurs, de façon plus ou moins supervisée par des experts. Dans le cas du deep learning, les règles de classification sont extraites par l'algorithme lui-même, sans supervision, et n'ont pas à être intelligibles pour l'humain qui ne voit sortir de cette boîte noire qu'un résultat comparable à celui

<footnote n="7">7. On appelle ontologie un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, autrement dit une représentation simplifiée de la connaissance sur un sujet.</footnote>
donné par un groupe d'experts. Autrement dit, l'IA peut être un outil de décision au même titre que le CHADS VASC, simplement plusieurs ordres de grandeur les séparent en terme de finesse et de puissance prédictive.

Il y a une dizaine d'année, les géants Google et Microsoft ont massivement investi dans la santé sans pouvoir en tirer aussitôt profit, avec finalement la disparition de Google Health et la diminution en échelle du projet Microsoft HealthVault, tentatives de fonder un dossier médical informatisé à grande échelle[50]. Ce qui peut sembler être un échec était peut-être seulement un pas en arrière pour mieux sauter : aujourd'hui ces entreprises majeures et d'autres ont des projets de grande envergure basés sur l'IA médicale, avec des sommes considérables investies en capital-risque (plus de 8 milliards en 2018 d'après Rock Health[51]).
donné par un groupe d'experts. Autrement dit, l'IA peut être un outil de décision au même titre que le CHADS VASC, simplement plusieurs ordres de grandeur les séparent en terme de finesse et de puissance prédictive.

Il y a une dizaine d'année, les géants Google et Microsoft ont massivement investi dans la santé sans pouvoir en tirer aussitôt profit, avec finalement la disparition de Google Health et la diminution en échelle du projet Microsoft HealthVault, tentatives de fonder un dossier médical informatisé à grande échelle[50]. Ce qui peut sembler être un échec était peut-être seulement un pas en arrière pour mieux sauter : aujourd'hui ces entreprises majeures et d'autres ont des projets de grande envergure basés sur l'IA médicale, avec des sommes considérables investies en capital-risque (plus de 8 milliards en 2018 d'après Rock Health[51]).
# 4. REVUE DE LA LITTÉRATURE ACTUELLE

> « C'est ce que nous pensons déjà connaître qui nous empêche souvent d'apprendre. »
> 
> Claude Bernard

> « Papert's Principle : Some of the most crucial steps in mental growth are based not simply on acquiring new skills, but on acquiring new administrative ways to use what one already knows. »
> 
> Marvin Minsky

## 4.1 Constat

Nous avons évoqué dans notre introduction un certain nombre de problèmes auxquels les médecins font face actuellement, notamment la charge de travail. Une étude européenne qui a 20 ans donne moins de 8 minutes de consultation par patient en Allemagne par exemple, avec plus de 200 patients vus par semaine [52] - et ce avant la démocratisation de l'informatique au cabinet!). Une étude de 2008 sur la charge de travail des radiologues japonais [53] qui montre une criante inadéquation entre les besoins et la réalité, est maintenant généralisable à presque tous les pays et presque toutes les spécialités depuis mais surtout en médecine générale, avec en plus une évolution des moeurs des patients (augmentation en particulier du nombre de requêtes au médecin généraliste pendant le temps d'une consultation[54]). Egalement source de frustration pour les généralistes : malgré l'efficacité et l'importance de la prévention sur les plans économiques et sanitaires, ils n'ont pas le temps de s'en occuper autant qu'il est préconisé[55]. Mais ce qui épuise le plus les médecins, ce qui vide de sens leur temps précieux, et par là-même les démotive ou les atteint même psychologiquement[56, 57], c'est la charge de travail médical indirect comme la documentation, réalisée avec des outils inefficaces : en moyenne 2 heures de documentation pour 1 heure de temps passé avec les patients [58-60]. La formule de Coiera (informaticien intéressé par l'IA et initialement formé en médecine) il y a plus de 20 ans, alors que les médecins n'étaient pas encore tous aux prises avec les ordinateurs, est plus que jamais vraie : « Notre conversation avec le patient a été remplacée par la compilation du dossier »[61] (alors que « Le dossier médical devrait être un sous-produit de l'entretien », citation plus récente[62]). Il s'agirait de catalyser la réaction pour que ce
# 4. REVUE DE LA LITTÉRATURE ACTUELLE

> « C'est ce que nous pensons déjà connaître qui nous empêche souvent d'apprendre. »
> 
> Claude Bernard

> « Papert's Principle : Some of the most crucial steps in mental growth are based not simply on acquiring new skills, but on acquiring new administrative ways to use what one already knows. »
> 
> Marvin Minsky

## 4.1 Constat

Nous avons évoqué dans notre introduction un certain nombre de problèmes auxquels les médecins font face actuellement, notamment la charge de travail. Une étude européenne qui a 20 ans donne moins de 8 minutes de consultation par patient en Allemagne par exemple, avec plus de 200 patients vus par semaine [52] - et ce avant la démocratisation de l'informatique au cabinet!). Une étude de 2008 sur la charge de travail des radiologues japonais [53] qui montre une criante inadéquation entre les besoins et la réalité, est maintenant généralisable à presque tous les pays et presque toutes les spécialités depuis mais surtout en médecine générale, avec en plus une évolution des moeurs des patients (augmentation en particulier du nombre de requêtes au médecin généraliste pendant le temps d'une consultation[54]). Egalement source de frustration pour les généralistes : malgré l'efficacité et l'importance de la prévention sur les plans économiques et sanitaires, ils n'ont pas le temps de s'en occuper autant qu'il est préconisé[55]. Mais ce qui épuise le plus les médecins, ce qui vide de sens leur temps précieux, et par là-même les démotive ou les atteint même psychologiquement[56, 57], c'est la charge de travail médical indirect comme la documentation, réalisée avec des outils inefficaces : en moyenne 2 heures de documentation pour 1 heure de temps passé avec les patients [58-60]. La formule de Coiera (informaticien intéressé par l'IA et initialement formé en médecine) il y a plus de 20 ans, alors que les médecins n'étaient pas encore tous aux prises avec les ordinateurs, est plus que jamais vraie : « Notre conversation avec le patient a été remplacée par la compilation du dossier »[61] (alors que « Le dossier médical devrait être un sous-produit de l'entretien », citation plus récente[62]). Il s'agirait de catalyser la réaction pour que ce
sous-produit apparaisse plus vite.

D'autres problèmes en ce qui concerne la médecine de premier recours sont résumés
dans une étude dite d'environnement bibliographique allant de 2010 à 2020 [63], qui
identifie des problèmes structurels que nous avons pour certains abordés : le manque de
médecins, le manque de ressources en comparaison aux besoins, des infirmières qui ne
peuvent pas accomplir certains soins, l'inéquité de l'accès aux soins ; ainsi que des pro-
blèmes influant sur la performance : *burn-out*, coordination des professionnels inefficace,
difficulté d'appliquer les recommandations pour des patients polymorbides, suivi perfec-
tible. L'auteur identifie également les problèmes survenus pendant la crise du COVID19
(que l'on peut extrapoler à toute mise en tension du système) : manque d'équipement de
protection, retard de paiement des soignants, manque d'infirmières, nécessité de diagnos-
tic précoce et du suivi des patients à haut risque, soins de premier recours délaissés, soins
à distance réduisant le lien humain à son minimum, continuité des soins, délai avant prise
en charge.

En termes de santé publique, le coût des soins médicaux grimpe en flèche, l'augmentation de l'espérance de vie (avec cependant un diagnostic de cancer pour une personne sur deux et un AVC pour une personne sur quatre sur la période d'une vie aux Etats-Unis[64, 65]), l'augmentation importante des cas de maladies chroniques et le développement continu de nouvelles thérapies onéreuses entre autres y contribuent. Il est donc attendu que les systèmes de sécurité sociale de par le monde seront poussés dans leurs retranchements et l'IA pourrait représenter une réponse à ces problèmes en améliorant la prise en charge tout en diminuant le coût des soins[66], objectif pour le moins audacieux.

## 4.2 IA en médecine

Notons qu'il existe déjà quelques journaux scientifiques traitant exclusivement de l'IA
en médecine, au premier rang desquels nous citerons *Artificial Intelligence in Medicine*
publié depuis 1989 et dont l'objet est de couvrir « la discipline scientifique en rapport avec
la recherche, les projets et les applications visant à soutenir les fonctions médicales basées
sur la décision grâce à des solutions informatiques reposant sur les connaissances ou les
données dans le but d'assister et d'améliorer en fine la performance d'un professionnel de
la santé humain » <fnref n="1" />.

Devant la rapide augmentation du nombre de publications concernant ce champ de
recherche, l'important *New England Journal of Medicine* ouvre cette année une rubrique
consacrée à l'IA, et lance en 2024 la publication d'un nouveau journal nommé NEJM AI.

Avant l'apparition de ces titres, les articles d'intérêts se trouvaient dans les revues
spécialisées en intelligence artificielle ou en bioinformatique.

<footnote n="1">1. Traduction libre</footnote>
sous-produit apparaisse plus vite.

D'autres problèmes en ce qui concerne la médecine de premier recours sont résumés
dans une étude dite d'environnement bibliographique allant de 2010 à 2020 [63], qui
identifie des problèmes structurels que nous avons pour certains abordés : le manque de
médecins, le manque de ressources en comparaison aux besoins, des infirmières qui ne
peuvent pas accomplir certains soins, l'inéquité de l'accès aux soins ; ainsi que des pro-
blèmes influant sur la performance : *burn-out*, coordination des professionnels inefficace,
difficulté d'appliquer les recommandations pour des patients polymorbides, suivi perfec-
tible. L'auteur identifie également les problèmes survenus pendant la crise du COVID19
(que l'on peut extrapoler à toute mise en tension du système) : manque d'équipement de
protection, retard de paiement des soignants, manque d'infirmières, nécessité de diagnos-
tic précoce et du suivi des patients à haut risque, soins de premier recours délaissés, soins
à distance réduisant le lien humain à son minimum, continuité des soins, délai avant prise
en charge.

En termes de santé publique, le coût des soins médicaux grimpe en flèche, l'augmentation de l'espérance de vie (avec cependant un diagnostic de cancer pour une personne sur deux et un AVC pour une personne sur quatre sur la période d'une vie aux Etats-Unis[64, 65]), l'augmentation importante des cas de maladies chroniques et le développement continu de nouvelles thérapies onéreuses entre autres y contribuent. Il est donc attendu que les systèmes de sécurité sociale de par le monde seront poussés dans leurs retranchements et l'IA pourrait représenter une réponse à ces problèmes en améliorant la prise en charge tout en diminuant le coût des soins[66], objectif pour le moins audacieux.

## 4.2 IA en médecine

Notons qu'il existe déjà quelques journaux scientifiques traitant exclusivement de l'IA
en médecine, au premier rang desquels nous citerons *Artificial Intelligence in Medicine*
publié depuis 1989 et dont l'objet est de couvrir « la discipline scientifique en rapport avec
la recherche, les projets et les applications visant à soutenir les fonctions médicales basées
sur la décision grâce à des solutions informatiques reposant sur les connaissances ou les
données dans le but d'assister et d'améliorer en fine la performance d'un professionnel de
la santé humain » <fnref n="1" />.

Devant la rapide augmentation du nombre de publications concernant ce champ de
recherche, l'important *New England Journal of Medicine* ouvre cette année une rubrique
consacrée à l'IA, et lance en 2024 la publication d'un nouveau journal nommé NEJM AI.

Avant l'apparition de ces titres, les articles d'intérêts se trouvaient dans les revues
spécialisées en intelligence artificielle ou en bioinformatique.

<footnote n="1">1. Traduction libre</footnote>
## 4.3 Obstacles à l'adoption de l'IA

D'après la plupart des informaticiens s'intéressant à la médecine que nous avons lus, le big data<fnref n="2" /> va transformer la médecine[67, 68]. Cependant, ces auteurs avertissent sur les obstacles encore dressés : les données seules ne sont rien, il s'agit encore de déterminer leur qualité puis de les trier, organiser, éventuellement les compléter, puis enfin les interpréter, car contrairement aux données idéalement calibrées que traitent la plupart des algorithmes actuels, les données réelles (issues par exemple d'organismes vivants à des fins d'utilisation par les médecins, ou de sources indirectement en rapport comme les factures de soins, etc) ont été générées dans un but initial différent de celui pour quoi elles seront à nouveau traitées. Chen et al.[69] prennent l'exemple de Google Flu Trends censé prédire l'activité de la grippe saisonnière dans plusieurs pays à partir des requêtes au moteur de recherche, le responsable du projet déclarant 97% d'efficacité en 2008 alors qu'en 2009 l'arrivée de la grippe H1N1 n'a pas été détectée et que les années suivantes GFT surestimait grandement le nombre de consultations médicales en rapport avec la grippe[70, 71].

Le volume de données à disposition est certes potentiellement riche d'informations, mais représente un problème majeur. La croissance du volume de données de santé est de 36% par an d'après l'analyse de Seagate (leader du stockage de l'information)[68], la plus importante de tous les domaines. L'une des façons de limiter le travail (ou temps de calcul) nécessaire pour l'analyse de données est de limiter leur volume. En d'autres termes, savoir éliminer des données jugées inutiles rapidement est fondamental. En traitement du signal (sous-discipline de l'électronique), il est question de mettre à profit des données provenant d'une ou plusieurs sources en minimisant le bruit (données parasites masquant le signal d'intérêt) ou la redondance (données pouvant nécessiter des ressources pour leur traitement alors que leur signification est déjà connue), il en est de même pour le traitement de données numériques ou symboliques par une IA où l'on cherchera à éliminer les distracteurs ou données inutiles (consommant du temps de calcul) ou erronées (en consommant davantage car pouvant induire en erreur l'algorithme en étant à l'origine de règles diminuant la performance et qu'il faudra désapprendre), avant de chercher à faire apparaître des patterns permettant de classifier les données en minimisant le taux d'erreur tout en consommant le moins de ressources et de données d'entraînement possibles.

La qualité des données est donc aussi importante : des données complètes et reflétant bien la réalité permettent de se faire une meilleur image de cette réalité. La représentation des données considérées constitue un problème tout aussi fondamental en informatique. Considérons par exemple en psychiatrie le DSM (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders), qui contient une nomenclature exhaustive de la nosologie psychiatrique, selon Littré une nosographie, permettant de nos jours à un clinicien français par exemple de poser un diagnostic de la même manière qu'un clinicien américain puis d'appliquer une thérapie selon des recommandations ici encore standardisées. Sans ce canevas

<footnote n="2">2. Expression grand public désignant le volume à croissance exponentielle de données générées par les appareils et capteurs autour de nous et par extension entre autres leur stockage et leur traitement</footnote>
## 4.3 Obstacles à l'adoption de l'IA

D'après la plupart des informaticiens s'intéressant à la médecine que nous avons lus, le big data<fnref n="2" /> va transformer la médecine[67, 68]. Cependant, ces auteurs avertissent sur les obstacles encore dressés : les données seules ne sont rien, il s'agit encore de déterminer leur qualité puis de les trier, organiser, éventuellement les compléter, puis enfin les interpréter, car contrairement aux données idéalement calibrées que traitent la plupart des algorithmes actuels, les données réelles (issues par exemple d'organismes vivants à des fins d'utilisation par les médecins, ou de sources indirectement en rapport comme les factures de soins, etc) ont été générées dans un but initial différent de celui pour quoi elles seront à nouveau traitées. Chen et al.[69] prennent l'exemple de Google Flu Trends censé prédire l'activité de la grippe saisonnière dans plusieurs pays à partir des requêtes au moteur de recherche, le responsable du projet déclarant 97% d'efficacité en 2008 alors qu'en 2009 l'arrivée de la grippe H1N1 n'a pas été détectée et que les années suivantes GFT surestimait grandement le nombre de consultations médicales en rapport avec la grippe[70, 71].

Le volume de données à disposition est certes potentiellement riche d'informations, mais représente un problème majeur. La croissance du volume de données de santé est de 36% par an d'après l'analyse de Seagate (leader du stockage de l'information)[68], la plus importante de tous les domaines. L'une des façons de limiter le travail (ou temps de calcul) nécessaire pour l'analyse de données est de limiter leur volume. En d'autres termes, savoir éliminer des données jugées inutiles rapidement est fondamental. En traitement du signal (sous-discipline de l'électronique), il est question de mettre à profit des données provenant d'une ou plusieurs sources en minimisant le bruit (données parasites masquant le signal d'intérêt) ou la redondance (données pouvant nécessiter des ressources pour leur traitement alors que leur signification est déjà connue), il en est de même pour le traitement de données numériques ou symboliques par une IA où l'on cherchera à éliminer les distracteurs ou données inutiles (consommant du temps de calcul) ou erronées (en consommant davantage car pouvant induire en erreur l'algorithme en étant à l'origine de règles diminuant la performance et qu'il faudra désapprendre), avant de chercher à faire apparaître des patterns permettant de classifier les données en minimisant le taux d'erreur tout en consommant le moins de ressources et de données d'entraînement possibles.

La qualité des données est donc aussi importante : des données complètes et reflétant bien la réalité permettent de se faire une meilleur image de cette réalité. La représentation des données considérées constitue un problème tout aussi fondamental en informatique. Considérons par exemple en psychiatrie le DSM (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders), qui contient une nomenclature exhaustive de la nosologie psychiatrique, selon Littré une nosographie, permettant de nos jours à un clinicien français par exemple de poser un diagnostic de la même manière qu'un clinicien américain puis d'appliquer une thérapie selon des recommandations ici encore standardisées. Sans ce canevas

<footnote n="2">2. Expression grand public désignant le volume à croissance exponentielle de données générées par les appareils et capteurs autour de nous et par extension entre autres leur stockage et leur traitement</footnote>
international, les concepts et leur articulation seraient différents, ils auraient gardé leurs spécificités liées à leur histoire, en d'autres termes le traitement d'un problème identique (i.e. correspondant à une certaine entité nosologique quand bien même cette entité existerait dans les deux cas) serait différent. Pour ce qui nous intéresse, en admettant donc que l'on puisse mettre en relation deux maladies, l'une existant dans une taxonomie française et l'autre dans une taxonomie américaine, en réalisant la standardisation de ces taxonomies on rend comparables les objets d'étude de ces taxonomies, et possible le dialogue entre médecins français et américains selon un même vocabulaire. Il existe donc d'abord un problème de classification aussi objective que possible de la réalité, qui consiste en la conception de nomenclatures, de théories et systèmes philosophiques pour les humains, et pour les machines de modèles mathématiques, lié au problème de représentation des connaissances en une taxonomie optimale[72]. Le DSM5 s'il n'est pas optimal correspond à l'effort de classification de plus de 160 auteurs à travers le monde, il est adopté par tous les cliniciens, (nous supposons) parce que sa qualité est reconnue et parce qu'un effort de diffusion aux futurs professionnels de la santé (par les facultés de médecine) a été souenu à travers le monde. Il a toujours existé un effort de représentation (qualité) et de standardisation (interopérabilité) des données médicales pour les cliniciens, un tel effort existe maintenant pour l'application future de l'IA. Ces recherches ont commencé assez tôt (voyons par exemple l'article de Horn[73] publié en 2001, auteur dont nous notons qu'il appartenait déjà à l'époque à un groupe nommé « Department of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence », ou de Sittig[74] publié en 1994 où l'on cite parmi les challenges auxquels s'atteler l'unification du vocabulaire médical, ou encore la création d'un fichier patient complet et échangeable entre systèmes).

Kelly et al.[75] identifient d'autres problèmes épineux, par exemple la réglementation (qui devrait être guidée par des cliniciens), ou la vie privée (transit massif et traitement fréquent d'informations censées être protégées par le secret professionnel), cependant l'obs-tacle le plus important à l'adoption de l'IA dans la santé, d'après plusieurs auteurs, reste l'intégration avec les protocoles existants[76], entendre avec les procédés mis au point et utilisés par les humains.

Liaw, médecin de santé publique, et Kakadiaris, informaticien, résument ces consi-dérations en considérant que l'IA pour la santé a deux caractéristiques uniques à partir desquelles il faut engager la réflexion[77] : l'importance cruciale de la sécurité des personnes (le dysfonctionnement d'un système automatique en lien avec la santé d'un patient peut lui être fatal), et le fait que les données de santé soient personnelles et doivent donc être protégées. De ces deux caractéristiques découlent selon eux les problèmes à résoudre que nous avons abordés[42] : le fait que les données soient lacunaires (inconstance de la qualité ou de la quantité des informations, souvent par manque de temps du praticien), qu'elles ne soient pas systématiquement utilisées (temps plusieurs fois perdu pour plusieurs per-sonnes : au recueil, à la documentation, à la lecture et à l'évaluation de leur pertinence <fnref n="3" />),

<footnote n="3">3. Interprétation personnelle</footnote>
international, les concepts et leur articulation seraient différents, ils auraient gardé leurs spécificités liées à leur histoire, en d'autres termes le traitement d'un problème identique (i.e. correspondant à une certaine entité nosologique quand bien même cette entité existerait dans les deux cas) serait différent. Pour ce qui nous intéresse, en admettant donc que l'on puisse mettre en relation deux maladies, l'une existant dans une taxonomie française et l'autre dans une taxonomie américaine, en réalisant la standardisation de ces taxonomies on rend comparables les objets d'étude de ces taxonomies, et possible le dialogue entre médecins français et américains selon un même vocabulaire. Il existe donc d'abord un problème de classification aussi objective que possible de la réalité, qui consiste en la conception de nomenclatures, de théories et systèmes philosophiques pour les humains, et pour les machines de modèles mathématiques, lié au problème de représentation des connaissances en une taxonomie optimale[72]. Le DSM5 s'il n'est pas optimal correspond à l'effort de classification de plus de 160 auteurs à travers le monde, il est adopté par tous les cliniciens, (nous supposons) parce que sa qualité est reconnue et parce qu'un effort de diffusion aux futurs professionnels de la santé (par les facultés de médecine) a été souenu à travers le monde. Il a toujours existé un effort de représentation (qualité) et de standardisation (interopérabilité) des données médicales pour les cliniciens, un tel effort existe maintenant pour l'application future de l'IA. Ces recherches ont commencé assez tôt (voyons par exemple l'article de Horn[73] publié en 2001, auteur dont nous notons qu'il appartenait déjà à l'époque à un groupe nommé « Department of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence », ou de Sittig[74] publié en 1994 où l'on cite parmi les challenges auxquels s'atteler l'unification du vocabulaire médical, ou encore la création d'un fichier patient complet et échangeable entre systèmes).

Kelly et al.[75] identifient d'autres problèmes épineux, par exemple la réglementation (qui devrait être guidée par des cliniciens), ou la vie privée (transit massif et traitement fréquent d'informations censées être protégées par le secret professionnel), cependant l'obs-tacle le plus important à l'adoption de l'IA dans la santé, d'après plusieurs auteurs, reste l'intégration avec les protocoles existants[76], entendre avec les procédés mis au point et utilisés par les humains.

Liaw, médecin de santé publique, et Kakadiaris, informaticien, résument ces consi-dérations en considérant que l'IA pour la santé a deux caractéristiques uniques à partir desquelles il faut engager la réflexion[77] : l'importance cruciale de la sécurité des personnes (le dysfonctionnement d'un système automatique en lien avec la santé d'un patient peut lui être fatal), et le fait que les données de santé soient personnelles et doivent donc être protégées. De ces deux caractéristiques découlent selon eux les problèmes à résoudre que nous avons abordés[42] : le fait que les données soient lacunaires (inconstance de la qualité ou de la quantité des informations, souvent par manque de temps du praticien), qu'elles ne soient pas systématiquement utilisées (temps plusieurs fois perdu pour plusieurs per-sonnes : au recueil, à la documentation, à la lecture et à l'évaluation de leur pertinence <fnref n="3" />),

<footnote n="3">3. Interprétation personnelle</footnote>
qu'elles soient stockées sous des formats différents, que le résultat de leur traitement soit difficilement explicable, que les données d'entraînement ne soient pas représentatives du patient auquel l'analyse sera appliquée par disparité soit géographique soit temporelle (évolution de la population) voire que leur traitement puisse reproduire voire amplifier certains biais présents dans les données de départ (par exemple recommandations obtenues pour une femme potentiellement biaisées si le système a été entraîné uniquement avec des données venant de patients hommes), et enfin qu'il existe un risque accru de violation du secret professionnel (les patients peuvent de moins en moins déterminer quand, comment et dans quelle mesure les données les concernant ont été communiquées à d'autres).

## Acceptation

Ce n'est que plusieurs décennies après que Laënnec eut décrit l'« auscultation médiate » dans un ouvrage séminal[78] (dans lequel il détaille précisément toutes les pathologies sur lesquelles cet outil lui permet de jeter la lumière) que le stéthoscope est devenu un outil accepté et effectivement employé par ses pairs, après avoir du reste reçu plusieurs améliorations avant d'aboutir à sa forme actuelle. Comme toute nouvelle technologie, il existe un temps de perfectionnement et un temps d'intégration avant qu'elle s'impose au plus grand nombre par ses qualités intrinsèques, le cas échéant. C'est ainsi que l'IA représente « le stéthoscope du XXIᵉ siècle » selon Mesko[79] (médecin plus connu sous le sobriquet de *the medical futurist*, nom qu'il a donné à un institut de recherche hébergé par l'université Semmelweis en Hongrie<fnref n="4" />).

Il existe en effet une crainte[80, 81], pas particulièrement du grand public, mais de scientifiques de premier plan comme Stephen Hawking[82] ou Joi Ito (directeur du MIT Media Lab, l'un des plus importants laboratoires d'informatique du monde) ou de visionnaires comme Elon Musk (connu pour Tesla et SpaceX et moins connu pour son interface cerveau-machine Neuralink), non pas que la performance de l'IA soit insuffisante, mais au contraire qu'elle surpasse tant l'humain qu'elle ou que l'emploi qu'on pourrait en faire puisse être dangereux pour l'humanité. Marvin Minsky considère que nous aurons de la chance si l'IA veut bien de nous comme animal de compagnie. Geoffrey Hinton, l'un des pères du deep learning et pionnier de l'IA, qui fut le professeur de Yann Le Cun et Peter Dayan pour ne citer que deux noms importants, vient de démissioner de chez Google pour « pouvoir parler librement des dangers de l'IA » qui pourrait être dangereuse « entre des mains mal intentionnées ». Le public quant à lui était jusqu'ici largement tenu à l'écart de ces discussions, mais il vient d'être mis en contact avec ChatGPT et commence donc à se familiariser avec. Les gens ne sont pas encore séduits par l'irruption de l'IA dans leur vie de tous les jours pour ne pas dire jusque dans leur intimité (cette éventualité est même combattue[83, 84]), cependant chez les chercheurs le débat portant sur les moyens de faire

<footnote n="4">4. Notons que, comme rapporté dans la thèse de médecine du Dr Louis Destouches, la découverte du Dr Semmelweis d'après qui est nommée la plus grande faculté de médecine hongroise selon laquelle la fièvre puerpérale est due à la contamination des femmes enceintes par les mains souillées des étudiants en médecine revenant de leurs séances de dissection, a d'abord été reçue avec beaucoup d'hostilité.</footnote>
qu'elles soient stockées sous des formats différents, que le résultat de leur traitement soit difficilement explicable, que les données d'entraînement ne soient pas représentatives du patient auquel l'analyse sera appliquée par disparité soit géographique soit temporelle (évolution de la population) voire que leur traitement puisse reproduire voire amplifier certains biais présents dans les données de départ (par exemple recommandations obtenues pour une femme potentiellement biaisées si le système a été entraîné uniquement avec des données venant de patients hommes), et enfin qu'il existe un risque accru de violation du secret professionnel (les patients peuvent de moins en moins déterminer quand, comment et dans quelle mesure les données les concernant ont été communiquées à d'autres).

## Acceptation

Ce n'est que plusieurs décennies après que Laënnec eut décrit l'« auscultation médiate » dans un ouvrage séminal[78] (dans lequel il détaille précisément toutes les pathologies sur lesquelles cet outil lui permet de jeter la lumière) que le stéthoscope est devenu un outil accepté et effectivement employé par ses pairs, après avoir du reste reçu plusieurs améliorations avant d'aboutir à sa forme actuelle. Comme toute nouvelle technologie, il existe un temps de perfectionnement et un temps d'intégration avant qu'elle s'impose au plus grand nombre par ses qualités intrinsèques, le cas échéant. C'est ainsi que l'IA représente « le stéthoscope du XXIᵉ siècle » selon Mesko[79] (médecin plus connu sous le sobriquet de *the medical futurist*, nom qu'il a donné à un institut de recherche hébergé par l'université Semmelweis en Hongrie<fnref n="4" />).

Il existe en effet une crainte[80, 81], pas particulièrement du grand public, mais de scientifiques de premier plan comme Stephen Hawking[82] ou Joi Ito (directeur du MIT Media Lab, l'un des plus importants laboratoires d'informatique du monde) ou de visionnaires comme Elon Musk (connu pour Tesla et SpaceX et moins connu pour son interface cerveau-machine Neuralink), non pas que la performance de l'IA soit insuffisante, mais au contraire qu'elle surpasse tant l'humain qu'elle ou que l'emploi qu'on pourrait en faire puisse être dangereux pour l'humanité. Marvin Minsky considère que nous aurons de la chance si l'IA veut bien de nous comme animal de compagnie. Geoffrey Hinton, l'un des pères du deep learning et pionnier de l'IA, qui fut le professeur de Yann Le Cun et Peter Dayan pour ne citer que deux noms importants, vient de démissioner de chez Google pour « pouvoir parler librement des dangers de l'IA » qui pourrait être dangereuse « entre des mains mal intentionnées ». Le public quant à lui était jusqu'ici largement tenu à l'écart de ces discussions, mais il vient d'être mis en contact avec ChatGPT et commence donc à se familiariser avec. Les gens ne sont pas encore séduits par l'irruption de l'IA dans leur vie de tous les jours pour ne pas dire jusque dans leur intimité (cette éventualité est même combattue[83, 84]), cependant chez les chercheurs le débat portant sur les moyens de faire

<footnote n="4">4. Notons que, comme rapporté dans la thèse de médecine du Dr Louis Destouches, la découverte du Dr Semmelweis d'après qui est nommée la plus grande faculté de médecine hongroise selon laquelle la fièvre puerpérale est due à la contamination des femmes enceintes par les mains souillées des étudiants en médecine revenant de leurs séances de dissection, a d'abord été reçue avec beaucoup d'hostilité.</footnote>
accepter ces technologies aux utilisateurs fait rage.

L'IA doit donc encore s'intégrer dans la pratique, obtenir l'approbation des organes de certification, et certainement comme le suggèrent Buch et al.[85] enthousiasmer les médecins et les patients au point d'investir dans un nouveau paradigme, voire favoriser une synergie entre médecins et IA. A minima, il ne doit pas être préjudiciable aux médecins de voir l'IA se développer pour qu'ils coopèrent à son arrivée [86]. Varghese suggère un acronyme pour faire adopter un cadre de pratiques désirables pour l'adoption de l'IA dans la médecine : RISE pour *Regulatory requirements, Interpretation & Interoperability, Structured and high quality data, Evidence* [18]. Ces critères devraient selon lui être respectés dès la phase de conception d'une IA pour que celle-ci soit jugée mûre, autrement dit faudrait-il se pencher avant la phase d'utilisation clinique sur l'obtention de l'autorisation d'utilisation, l'interprétablité et la capacité à dialoguer avec d'autres systèmes, ainsi que la qualité et la structure des données à traiter.

L'interprétabilité par exemple, ou explicabilité des résultats obtenus grace à l'IA, est un motif de discorde[87, 88]. Amann et al.[89] définissent l'explicabilité (*explainability*) comme étant une caractéristique d'un système d'IA permettant à quelqu'un de dire pourquoi ce système est arrivé à un résultat particulier. Il n'existe ici encore pas vraiment de définition consensuelle mais seulement des définitions personnelles appartenant à chaque auteur. Doran et al.[90] distinguent par exemple les systèmes opaques (ne donnant aucune indication quant à leur fonctionnement), interprétables (dont les mécanismes algorithmiques peuvent être analysés), et compréhensibles (donnant une indication symbolique, humainement compréhensible, de la façon dont un résultat est obtenu). Il convient selon ces auteurs de progresser du point de vue technologique, légal, médical et du point de vue du patient, ceci dans le but de proposer un canevas éthique pour l'explicabilité des systèmes d'aide à la décision clinique (appelés *clinical decision support systems* ou CDSS outre-Atlantique). Un système dont les décisions ne peuvent être correctement interprétées sera difficile à accepter, en particulier en médecine[75, 91].

Ces systèmes posent un problème aux développeurs (ou programmeurs), médecins et législateurs dans la mesure où ils entraînent une reconsidération des rôles et des responsabilités de chacun[92]. L'utilisation de systèmes opaques empêcherait les médecins de juger de la qualité du traitement des données, et pourrait les rendre responsables de ne pas respecter le droit des patients au consentement éclairé, par ignorance technique ou par incapacité à expliciter le processus mis en oeuvre. Ceci pourrait consécutivement dégrader la qualité de la relation ou de la confiance entre le médecin et son patient. On peut imaginer également la reproduction d'un certain paternalisme dont la plupart du corps médical salue la disparition depuis le siècle dernier. Il est possible également que l'explicabilité permette d'éviter un certain biais inhérent à un système donné, un tel biais pouvant résulter en une perte de chance pour certains patients voire certains catégories de population[93].

Les informaticiens discutent donc depuis déjà plusieurs années de l'interprétabilité des
accepter ces technologies aux utilisateurs fait rage.

L'IA doit donc encore s'intégrer dans la pratique, obtenir l'approbation des organes de certification, et certainement comme le suggèrent Buch et al.[85] enthousiasmer les médecins et les patients au point d'investir dans un nouveau paradigme, voire favoriser une synergie entre médecins et IA. A minima, il ne doit pas être préjudiciable aux médecins de voir l'IA se développer pour qu'ils coopèrent à son arrivée [86]. Varghese suggère un acronyme pour faire adopter un cadre de pratiques désirables pour l'adoption de l'IA dans la médecine : RISE pour *Regulatory requirements, Interpretation & Interoperability, Structured and high quality data, Evidence* [18]. Ces critères devraient selon lui être respectés dès la phase de conception d'une IA pour que celle-ci soit jugée mûre, autrement dit faudrait-il se pencher avant la phase d'utilisation clinique sur l'obtention de l'autorisation d'utilisation, l'interprétablité et la capacité à dialoguer avec d'autres systèmes, ainsi que la qualité et la structure des données à traiter.

L'interprétabilité par exemple, ou explicabilité des résultats obtenus grace à l'IA, est un motif de discorde[87, 88]. Amann et al.[89] définissent l'explicabilité (explainability) comme étant une caractéristique d'un système d'IA permettant à quelqu'un de dire pourquoi ce système est arrivé à un résultat particulier. Il n'existe ici encore pas vraiment de définition consensuelle mais seulement des définitions personnelles appartenant à chaque auteur. Doran et al.[90] distinguent par exemple les systèmes opaques (ne donnant aucune indication quant à leur fonctionnement), interprétables (dont les mécanismes algorithmiques peuvent être analysés), et compréhensibles (donnant une indication symbolique, humainement compréhensible, de la façon dont un résultat est obtenu). Il convient selon ces auteurs de progresser du point de vue technologique, légal, médical et du point de vue du patient, ceci dans le but de proposer un canevas éthique pour l'explicabilité des systèmes d'aide à la décision clinique (appelés *clinical decision support systems* ou CDSS outre-Atlantique). Un système dont les décisions ne peuvent être correctement interprétées sera difficile à accepter, en particulier en médecine[75, 91].

Ces systèmes posent un problème aux développeurs (ou programmeurs), médecins et législateurs dans la mesure où ils entraînent une reconsidération des rôles et des responsabilités de chacun[92]. L'utilisation de systèmes opaques empêcherait les médecins de juger de la qualité du traitement des données, et pourrait les rendre responsables de ne pas respecter le droit des patients au consentement éclairé, par ignorance technique ou par incapacité à expliciter le processus mis en oeuvre. Ceci pourrait consécutivement dégrader la qualité de la relation ou de la confiance entre le médecin et son patient. On peut imaginer également la reproduction d'un certain paternalisme dont la plupart du corps médical salue la disparition depuis le siècle dernier. Il est possible également que l'explicabilité permette d'éviter un certain biais inhérent à un système donné, un tel biais pouvant résulter en une perte de chance pour certains patients voire certains catégories de population[93].

Les informaticiens discutent donc depuis déjà plusieurs années de l'interprétabilité des
résultats obtenus et surtout du processus par lequel ils sont obtenus grâce au machine
learning[94], alors qu'une partie d'entre eux (probablement les plus nombreux) n'en voit
pas l'intérêt. Il existe donc une branche de la recherche sur l'IA consistant en la conversion
de modèles ininterprétables (« boîtes noires ») en modèles explicables, donnant un résultat
raisonnablement comparable au modèle d'origine (par exemple le procédé d'extraction de
modèle de Bastani et al.[95]).

Les critiques à l'explicabilité sont basées sur le fait que lorsqu'un système même opaque
arrive à une certaine performance ou jouit d'une certaine confiance parmi la profession
médicale, l'explication devient superflue, le résultat étant déjà largement satisfaisant[96].
On peut prendre l'exemple des médicaments dont on ne connaît pas le principe d'action
mais largement adoptés (lithium, paracetamol, ...). D'autres auteurs sont même catégo-
riquement contre l'inclusion de ce critère pour l'autorisation de déploiement de l'IA en
conditions réelles[97] et arguent que le critère majeur doit être le bénéfice du patient.

En ce qui concerne l'acceptabilité de l'IA par le public, Longoni et al., professeurs
dans le domaine du marketing, ont analysé les facteurs de résistance à l'IA médicale[98].
Ils avancent une explication simple à la résistance envers l'IA : le « déni d'unicité » (uni-
queness neglect), ou l'idée qu'une IA traiterait tous les humains de la même manière, sans
reconnaître le fait que chacun est unique. Cette résistance disparaît dès lors que l'IA offre
des conseils perçus comme personnalisés ou lorsque l'IA assiste un professionnel humain.

Réglementation

Le paradigme traditionnel de réglementation des dispositifs médicaux n'est pas prévu
pour ces technologies qui s'adaptent à leur environnement et évoluent en temps réel. Le
résultat produit par de tels programmes ne change pas seulement en fonction des para-
mètres en entrée mais également en fonction des données d'entraînement et de l'état actuel
d'adaptation à ces données par exemple. Cela pose des questions sur les plans éthique et
juridique importantes : que réglementer et comment ? Comment tester et s'assurer de la
sûreté et de la performance de tels dispositifs ? Comment contrôler le risque ? Qui est
responsable : le développeur ou l'entraînement ?<fnref n="5" />. Entre 2015 et 2020, 124 systèmes ba-
sés sur l'IA ou le ML ont été approuvés par les agences américaines ou européennes, 80
d'abord en Europe[99], probablement parce que la législation était plus lâche. Ceci est
en passe de changer avec le EU AI Act (chose étonnante : pour la plupart rédigée par la
faculté de droit de Stanford) : la commission européenne a proposé le premier canevas de
réglementation de l'IA, basé sur le risque posé aux utilisateurs déterminant la nécessité
de réglementer (plus il y a de risque plus c'est nécessaire).

<footnote n="5">5. Voir la présentation de W. Lauer pour l'Agence Européenne du Médicament (EMA) : AI in Medical Devices and Digital Healthcare Applications - the BfArM perspective</footnote>
résultats obtenus et surtout du processus par lequel ils sont obtenus grâce au machine
learning[94], alors qu'une partie d'entre eux (probablement les plus nombreux) n'en voit
pas l'intérêt. Il existe donc une branche de la recherche sur l'IA consistant en la conversion
de modèles ininterprétables (« boîtes noires ») en modèles explicables, donnant un résultat
raisonnablement comparable au modèle d'origine (par exemple le procédé d'extraction de
modèle de Bastani et al.[95]).

Les critiques à l'explicabilité sont basées sur le fait que lorsqu'un système même opaque
arrive à une certaine performance ou jouit d'une certaine confiance parmi la profession
médicale, l'explication devient superflue, le résultat étant déjà largement satisfaisant[96].
On peut prendre l'exemple des médicaments dont on ne connaît pas le principe d'action
mais largement adoptés (lithium, paracetamol, ...). D'autres auteurs sont même catégo-
riquement contre l'inclusion de ce critère pour l'autorisation de déploiement de l'IA en
conditions réelles[97] et arguent que le critère majeur doit être le bénéfice du patient.

En ce qui concerne l'acceptabilité de l'IA par le public, Longoni et al., professeurs
dans le domaine du marketing, ont analysé les facteurs de résistance à l'IA médicale[98].
Ils avancent une explication simple à la résistance envers l'IA : le « déni d'unicité » (uni-
queness neglect), ou l'idée qu'une IA traiterait tous les humains de la même manière, sans
reconnaître le fait que chacun est unique. Cette résistance disparaît dès lors que l'IA offre
des conseils perçus comme personnalisés ou lorsque l'IA assiste un professionnel humain.

Réglementation

Le paradigme traditionnel de réglementation des dispositifs médicaux n'est pas prévu
pour ces technologies qui s'adaptent à leur environnement et évoluent en temps réel. Le
résultat produit par de tels programmes ne change pas seulement en fonction des para-
mètres en entrée mais également en fonction des données d'entraînement et de l'état actuel
d'adaptation à ces données par exemple. Cela pose des questions sur les plans éthique et
juridique importantes : que réglementer et comment ? Comment tester et s'assurer de la
sûreté et de la performance de tels dispositifs ? Comment contrôler le risque ? Qui est
responsable : le développeur ou l'entraînement ?<fnref n="5" />. Entre 2015 et 2020, 124 systèmes ba-
sés sur l'IA ou le ML ont été approuvés par les agences américaines ou européennes, 80
d'abord en Europe[99], probablement parce que la législation était plus lâche. Ceci est
en passe de changer avec le EU AI Act (chose étonnante : pour la plupart rédigée par la
faculté de droit de Stanford) : la commission européenne a proposé le premier canevas de
réglementation de l'IA, basé sur le risque posé aux utilisateurs déterminant la nécessité
de réglementer (plus il y a de risque plus c'est nécessaire).

<footnote n="5">5. Voir la présentation de W. Lauer pour l'Agence Européenne du Médicament (EMA) : AI in Medical Devices and Digital Healthcare Applications - the BfArM perspective</footnote>
Contre-intuitivement, mais de la même manière qu'il est pour une personne normale de nos jours parfaitement acceptable de partager une grande partie de sa vie privée sur les réseaux sociaux, certains patients se sentent plus enclins à parler de problèmes intimes avec un chatbot qu'avec leur médecin (« Ce n'est qu'un ordinateur »[100]). Bien que ce résultat puisse être discutable, le cabinet de consulting PwC estime que plus de la moitié des gens interrogés pour leur sondage dans le monde sont favorables à l'idée d'interagir avec une IA pour leur santé, moins de 40% sont défavorables[101]. Nadarzynski et al.[102] déterminent après leur sondage qu'environ les deux tiers des gens interrogés utiliseraient volontiers un chatbot médical, les réticents étant aussi les moins familiers avec l'informatique, ce qui signifie que la connaissance de l'outil donnant accès au chatbot pourrait rendre acceptable ce dernier. En 2019, Winn et al. ont montré que le degré d'urgence envisagé par un patient mis en relation avec un chatbot avait dans plus d'un quart des cas diminué après interaction avec[103], ce qui montre qu'ils peuvent avoir un impact sur la psychologie d'un patient.

En Asie où la robotique humanoïde est un champ de recherche extrêmement florissant avec des moyens colossaux, il n'est pas étonnant d'apprendre que les chatbots ont leur place, la division asiatique de Microsoft a ainsi mis au point et rendu public en 2014 un système appelé XiaoIce, avec lequel dialoguent à ce jour plus de 600 millions d'utilisateurs à travers le monde. Cette IA « compagnon » a été créée spécifiquement dans le but de satisfaire le besoin humain de communication, d'affection et d'appartenir à la société [104], et de fait certains Chinois se confient à elle lorsqu'ils souffrent par exemple d'une rupture amoureuse[105, 106]. La société chinoise, de nature flexible avec ses lois pourtant immuables, a du reste pratiquement résolu la question de l'acceptation de l'IA médicale par la population : d'après l'analyse des contenus postés sur une plateforme sociale accessible par internet, les Chinois démontrent une attitude positive envers l'IA médicale, contrairement aux médecins, et estiment à 80% que ces derniers seront remplacés[107]. Plus près de nous, character.ai<fnref n="6" />, lancé il y a tout juste un an par d'anciens directeurs d'équipes de recherche en IA chez Google, propose de dialoguer avec un chatbot simulant les réactions d'un personnage existant ou fictif, éventuellement créé de toutes pièces par l'utilisateur (exemples : Donald Trump, Super Mario, Son Roku, un psychologue, ...). Ce chatbot a déjà plus de 4 millions d'utilisateurs aux Etats-Unis et un journal français vient de publier un article dans lequel on apprend qu'il « comblerait la solitude des ados »<fnref n="7" />.

## 4.4 IA pour la médecine spécialisée

Sans s'attarder sur la question, nous ne pouvons faire l'impasse sur les avancées ma-
jeures des systèmes d'aide au diagnostic dans les disciplines où l'expertise du spécialiste

<footnote n="6">6. https://beta.character.ai</footnote>

<footnote n="7">7. Les Echos : Character.AI, l'intelligence artificielle qui comble la solitude des ados</footnote>
Contre-intuitivement, mais de la même manière qu'il est pour une personne normale de nos jours parfaitement acceptable de partager une grande partie de sa vie privée sur les réseaux sociaux, certains patients se sentent plus enclins à parler de problèmes intimes avec un chatbot qu'avec leur médecin (« Ce n'est qu'un ordinateur »[100]). Bien que ce résultat puisse être discutable, le cabinet de consulting PwC estime que plus de la moitié des gens interrogés pour leur sondage dans le monde sont favorables à l'idée d'interagir avec une IA pour leur santé, moins de 40% sont défavorables[101]. Nadarzynski et al.[102] déterminent après leur sondage qu'environ les deux tiers des gens interrogés utiliseraient volontiers un chatbot médical, les réticents étant aussi les moins familiers avec l'informatique, ce qui signifie que la connaissance de l'outil donnant accès au chatbot pourrait rendre acceptable ce dernier. En 2019, Winn et al. ont montré que le degré d'urgence envisagé par un patient mis en relation avec un chatbot avait dans plus d'un quart des cas diminué après interaction avec[103], ce qui montre qu'ils peuvent avoir un impact sur la psychologie d'un patient.

En Asie où la robotique humanoïde est un champ de recherche extrêmement florissant avec des moyens colossaux, il n'est pas étonnant d'apprendre que les chatbots ont leur place, la division asiatique de Microsoft a ainsi mis au point et rendu public en 2014 un système appelé XiaoIce, avec lequel dialoguent à ce jour plus de 600 millions d'utilisateurs à travers le monde. Cette IA « compagnon » a été créée spécifiquement dans le but de satisfaire le besoin humain de communication, d'affection et d'appartenir à la société [104], et de fait certains Chinois se confient à elle lorsqu'ils souffrent par exemple d'une rupture amoureuse[105, 106]. La société chinoise, de nature flexible avec ses lois pourtant immuables, a du reste pratiquement résolu la question de l'acceptation de l'IA médicale par la population : d'après l'analyse des contenus postés sur une plateforme sociale accessible par internet, les Chinois démontrent une attitude positive envers l'IA médicale, contrairement aux médecins, et estiment à 80% que ces derniers seront remplacés[107]. Plus près de nous, character.ai<fnref n="6" />, lancé il y a tout juste un an par d'anciens directeurs d'équipes de recherche en IA chez Google, propose de dialoguer avec un chatbot simulant les réactions d'un personnage existant ou fictif, éventuellement créé de toutes pièces par l'utilisateur (exemples : Donald Trump, Super Mario, Son Roku, un psychologue, ...). Ce chatbot a déjà plus de 4 millions d'utilisateurs aux Etats-Unis et un journal français vient de publier un article dans lequel on apprend qu'il « comblerait la solitude des ados »<fnref n="7" />.

## 4.4 IA pour la médecine spécialisée

Sans s'attarder sur la question, nous ne pouvons faire l'impasse sur les avancées ma-
jeures des systèmes d'aide au diagnostic dans les disciplines où l'expertise du spécialiste

<footnote n="6">6. https://beta.character.ai</footnote>

<footnote n="7">7. Les Echos : Character.AI, l'intelligence artificielle qui comble la solitude des ados</footnote>
vient de son expérience à reconnaître des images pathologiques. Certains articles sont souvent cités par les auteurs voulant donner des exemples heureux d'applications de l'IA : ceux qui montrent l'efficacité d'algorithmes de classification d'images pour le diagnostic.

En radiologie par exemple, Teare et collègues[108] décrivent un système de détection de processus malins dans les mammographies aussi performant que les radiologues experts. Ils associent une méthode de traitement de l'image par amélioration du contraste associée à une classification par réseaux de neurones inspirés du fonctionnement du cortex visuel, c'est-à-dire en couches successives traitant différentes propriétés d'une image, ou des fe-nêtres de différentes tailles pour l'analyse de détails à différentes échelles dans une image de la meilleure qualité possible (i.e. en général la qualité d'acquisition). Des systèmes d'assistance aux radiologues ont par ailleurs déjà obtenu l'autorisation des autorités amé-ricaines pour leur utilisation par les spécialistes[109], citons Arterys (initialement autorisé pour la segmentation cardiaque selon les nomenclature de l'AHA <fnref n="8" />, mais depuis autorisé à mesurer les nodules pulmonaires et hépatiques - des tâches répétitives et chronophages pour les radiologues) et Viz.ai (initialement autorisé il y a 5 ans pour la détection automa-tique de thrombus sur scanner avec alerte pour accélérer la prise en charge, et depuis pour d'autres applications). Notons qu'au début de cette année, l'AHA a publié de nouvelles recommandations pour la prise en charge « idéale » de l'AVC incluant l'intégration de l'IA dans le processus de détection de la pathologie dans tous les stroke centers[110].

En anatomo-pathologie, Yu et collègues[111] ont démontré la précision de l'IA pour le diagnostic pathologique en utilisant un ensemble d'images avec coloration histologique d'adénocarcinome du poumon et de carcinome épidermoïde. L'IA peut donner un pronos-tic fiable et déterminer le traitement oncologique en rapport avec les recommandations. Bejnordi et al.[112] ont montré que des pathologistes ayant étudié pendant 30 heures 129 lames ont été moins performants que leur algorithme qui a réalisé la classification en 11 pathologies en une fraction de seconde.

En dermatologie, un article abondamment cité est celui d'Esteva et collègues[113], qui montrent qu'une IA peut concurrencer les dermatologues pour l'identification des cancers d'une part les plus fréquents (carcinome épidermoïde ou basocellulaire) et d'autre part les plus mortels (mélanomes malins).

En oncologie où la recherche produit énormément et demande une veille très active, avec des traitements changeant fréquemment pour une même maladie, une aide à la déci-sion peut être désirable et c'est ce que démontrent Somashekhar et al.[114] dans une étude de validation en double aveugle avec Watson for Oncology (WFO), dont la décision de traitement a été comparable avec celle des experts constituant un tumor board concernant le cancer du sein (93% de concordance).

En cardiologie, Slomka et al.[115] commentent l'apparition de logiciels à l'instar d'Ar-terys dont nous avons parlé, capables d'interpréter rapidement et efficacement par com-paraison avec des experts l'imagerie cardiaque non invasive (échographie, scanner, IRM

<footnote n="8">8. American Heart Association</footnote>
vient de son expérience à reconnaître des images pathologiques. Certains articles sont souvent cités par les auteurs voulant donner des exemples heureux d'applications de l'IA : ceux qui montrent l'efficacité d'algorithmes de classification d'images pour le diagnostic.

En radiologie par exemple, Teare et collègues[108] décrivent un système de détection de processus malins dans les mammographies aussi performant que les radiologues experts. Ils associent une méthode de traitement de l'image par amélioration du contraste associée à une classification par réseaux de neurones inspirés du fonctionnement du cortex visuel, c'est-à-dire en couches successives traitant différentes propriétés d'une image, ou des fe-nêtres de différentes tailles pour l'analyse de détails à différentes échelles dans une image de la meilleure qualité possible (i.e. en général la qualité d'acquisition). Des systèmes d'assistance aux radiologues ont par ailleurs déjà obtenu l'autorisation des autorités amé-ricaines pour leur utilisation par les spécialistes[109], citons Arterys (initialement autorisé pour la segmentation cardiaque selon les nomenclature de l'AHA <fnref n="8" />, mais depuis autorisé à mesurer les nodules pulmonaires et hépatiques - des tâches répétitives et chronophages pour les radiologues) et Viz.ai (initialement autorisé il y a 5 ans pour la détection automa-tique de thrombus sur scanner avec alerte pour accélérer la prise en charge, et depuis pour d'autres applications). Notons qu'au début de cette année, l'AHA a publié de nouvelles recommandations pour la prise en charge « idéale » de l'AVC incluant l'intégration de l'IA dans le processus de détection de la pathologie dans tous les stroke centers[110].

En anatomo-pathologie, Yu et collègues[111] ont démontré la précision de l'IA pour le diagnostic pathologique en utilisant un ensemble d'images avec coloration histologique d'adénocarcinome du poumon et de carcinome épidermoïde. L'IA peut donner un pronos-tic fiable et déterminer le traitement oncologique en rapport avec les recommandations. Bejnordi et al.[112] ont montré que des pathologistes ayant étudié pendant 30 heures 129 lames ont été moins performants que leur algorithme qui a réalisé la classification en 11 pathologies en une fraction de seconde.

En dermatologie, un article abondamment cité est celui d'Esteva et collègues[113], qui montrent qu'une IA peut concurrencer les dermatologues pour l'identification des cancers d'une part les plus fréquents (carcinome épidermoïde ou basocellulaire) et d'autre part les plus mortels (mélanomes malins).

En oncologie où la recherche produit énormément et demande une veille très active, avec des traitements changeant fréquemment pour une même maladie, une aide à la déci-sion peut être désirable et c'est ce que démontrent Somashekhar et al.[114] dans une étude de validation en double aveugle avec Watson for Oncology (WFO), dont la décision de traitement a été comparable avec celle des experts constituant un tumor board concernant le cancer du sein (93% de concordance).

En cardiologie, Slomka et al.[115] commentent l'apparition de logiciels à l'instar d'Ar-terys dont nous avons parlé, capables d'interpréter rapidement et efficacement par com-paraison avec des experts l'imagerie cardiaque non invasive (échographie, scanner, IRM

<footnote n="8">8. American Heart Association</footnote>
par exemple), autre domaine où la quantité de données produite est très importante, et considèrent qu'ils peuvent optimiser la spécificité d'un traitement pour le patient. Pour donner un exemple concret, l'application ECG des smartwatches Apple a reçu l'approbation des instances de santé américaines et européennes pour la détection de la fibrillation atriale. Nous avons nous-mêmes reçu des patients aux urgences alertés par leur montre, qui présentaient une fibrillation atriale plus ou moins symtomatique.

En ophtalmologie, Gulshan et al.[116] ont montré qu'un algorithme de deep learning a pu automatiquement déterminer des règles sur un échantillon d'environ 10000 images de rétinopathie diabétique et d'oedème maculaire diabétique et les appliquer pour classifier des images dans ces deux maladies avec d'excellentes sensibilité et spécificité.

En gastroentérologie, Misawa et al.[117] proposent un système de détection des polypes colorectaux en temps réel, émettant par exemple une alerte visuelle sur le moniteur utilisé pour l'endoscopie lorsqu'un certain seuil de probabilité est atteint pour qu'une lésion à l'image soit pathologique. Ils concluent leur article en expliquant notamment que ce type de système va permettre de réduire la différence de performance entre endoscopistes plus ou moins expérimentés.

Enfin, Grace et collègues posent la question « Quand l'IA dépassera-t-elle les performances humaines ? » aux experts en intelligence artificielle rassemblés lors de deux conférences internationales en 2015, ils prédisent parmi d'autres choses intéressantes l'obsolescence du chirurgien pour 2053[118]. Notons que les mêmes experts avaient prévu qu'il faudrait attendre 2028 pour qu'une IA gagne au jeu de go en ne s'étant pas entraîné plus qu'un humain. AlphaGo a gagné l'année suivante contre le meilleur joueur de go au monde, mais s'est entraîné en jouant des centaines de millions de parties.

## 4.5 IA en médecine générale

Les articles que nous trouvons traitant de ce sujet sont en majorité publiés dans un certain nombre de journaux en rapport avec la médecine générale : Annals of Family Medicine, Journal of the American Board of Family Medicine, Journal of General Internal Medicine, Indian Journal of Community & Family Medicine, Journal of Family Medicine and Primary Care, British Journal of General Practice, ... Les autres sources concernent toute la médecine : Journal of the American Medical Association, etc, ou sont plutôt en rapport avec l'IA dans la médecine : Artificial Intelligence in Medicine, Journal of Medical Internet Research (grande contribution), Journal of the American Medical Informatics Association, ... La technologie est éprouvée mais les informaticiens cherchant encore comment l'appliquer à la médecine, il n'est pas étonnant à ce stade de trouver beaucoup d'études qualitatives, élaborées dans le but de comprendre l'usage que recherchent les médecins : il existe peu d'articles démontrant l'utilisation en conditions réelles d'outils déjà fonctionnels.
par exemple), autre domaine où la quantité de données produite est très importante, et considèrent qu'ils peuvent optimiser la spécificité d'un traitement pour le patient. Pour donner un exemple concret, l'application ECG des smartwatches Apple a reçu l'approbation des instances de santé américaines et européennes pour la détection de la fibrillation atriale. Nous avons nous-mêmes reçu des patients aux urgences alertés par leur montre, qui présentaient une fibrillation atriale plus ou moins symtomatique.

En ophtalmologie, Gulshan et al.[116] ont montré qu'un algorithme de deep learning a pu automatiquement déterminer des règles sur un échantillon d'environ 10000 images de rétinopathie diabétique et d'oedème maculaire diabétique et les appliquer pour classifier des images dans ces deux maladies avec d'excellentes sensibilité et spécificité.

En gastroentérologie, Misawa et al.[117] proposent un système de détection des polypes colorectaux en temps réel, émettant par exemple une alerte visuelle sur le moniteur utilisé pour l'endoscopie lorsqu'un certain seuil de probabilité est atteint pour qu'une lésion à l'image soit pathologique. Ils concluent leur article en expliquant notamment que ce type de système va permettre de réduire la différence de performance entre endoscopistes plus ou moins expérimentés.

Enfin, Grace et collègues posent la question « Quand l'IA dépassera-t-elle les performances humaines ? » aux experts en intelligence artificielle rassemblés lors de deux conférences internationales en 2015, ils prédisent parmi d'autres choses intéressantes l'obsolescence du chirurgien pour 2053[118]. Notons que les mêmes experts avaient prévu qu'il faudrait attendre 2028 pour qu'une IA gagne au jeu de go en ne s'étant pas entraîné plus qu'un humain. AlphaGo a gagné l'année suivante contre le meilleur joueur de go au monde, mais s'est entraîné en jouant des centaines de millions de parties.

## 4.5 IA en médecine générale

Les articles que nous trouvons traitant de ce sujet sont en majorité publiés dans un certain nombre de journaux en rapport avec la médecine générale : Annals of Family Medicine, Journal of the American Board of Family Medicine, Journal of General Internal Medicine, Indian Journal of Community & Family Medicine, Journal of Family Medicine and Primary Care, British Journal of General Practice, ... Les autres sources concernent toute la médecine : Journal of the American Medical Association, etc, ou sont plutôt en rapport avec l'IA dans la médecine : Artificial Intelligence in Medicine, Journal of Medical Internet Research (grande contribution), Journal of the American Medical Informatics Association, ... La technologie est éprouvée mais les informaticiens cherchant encore comment l'appliquer à la médecine, il n'est pas étonnant à ce stade de trouver beaucoup d'études qualitatives, élaborées dans le but de comprendre l'usage que recherchent les médecins : il existe peu d'articles démontrant l'utilisation en conditions réelles d'outils déjà fonctionnels.
## Changement de paradigme

Alors que les auteurs s'accordent en général pour dire que certaines spécialités verront rapidement leur coeur de métier sous-traité par des algorithmes (Obermeyer et al.[67] vont même jusqu'à prédire en 2016 que l'échéance du remplacement des radiologues et des pathologistes se compte en années), la situation est moins claire pour les généralistes[119]. Fogel et Kvedar par exemple soutiennent que ces technologies permettront, en libérant le temps du médecin, de se concentrer sur l'humain dans la consultation (l'empathie, la relation, le jugement dans le but de guider et conseiller)[120]. D'autres pensent que le généraliste étant un intermédiaire dans l'accès au soin, il sera à long terme court-circuité par l'IA, remplacé par des algorithmes avec des assistants[106, 121]. D'autres enfin affirment que ces craintes sont exagérées et que les innovations technologiques ne vont pas empiéter sur le métier de généraliste (« Ce dont a besoin cet ordinateur, c'est d'un médecin »)[122]. Alpert, cardiologue connu pour avoir donné la définition mondialement acceptée de l'infarctus du myocarde, se demande si les médecins cesseront d'examiner leurs patients[123], alors qu'il est admis que l'examen clinique est une des pierres angulaires de la clinique, étant du reste en lui-même bénéfique pour les patients. On se demande même si les médecins sauront encore examiner les patients dans le futur[124], et il existe déjà une tendance à la paresse. Rosenthal et Verghese rappellent à ce titre que le métier de médecin est d'être témoin de la souffrance des autres et de les réconforter et soigner[125]. Ces querelles ont lieu parfois au sein même de grandes institutions comme la faculté de médecine de la grande Université de Stanford, et ressemblent à des matchs de *debating* tant les vues sont parfois caricaturales.

## Exploration des utilisations possibles de l'IA au cabinet médical

L'IA en médecine générale est encore dans une phase très précoce. Kueper et collègues[126], une équipe canadienne d'informaticiens, épidémiologistes et biostatisticiens, ont réalisé une revue exploratoire de la littérature qui met en lumière 405 articles traitant de l'IA en soins primaires, datant d' aussi loin que 1986[127] (où J. Orient évalue la performance du clinicien en comparaison avec 3 programmes d'IA différents - notons qu'à l'époque la machine est encore loin d' égaler le médecin). Seuls 14% des articles en rapport avec l'IA appliquée à la médecine de premier recours ont parmi leurs auteurs un médecin généraliste, la majorité des auteurs sont informaticiens, ce qui peut expliquer l' enthousiasme et l' optimisme de ces chercheurs. Ils potent également que moins de 7% des articles concernent un essai de technologie en conditions réelles d'utilisation, l'IA est en effet plus souvent appliquée dans des cadres spécialisés [77]. Les technologies présentées sont basées sur des systèmes experts ou plus récemment sur du machine learning, et ont pour la plupart vocation, dans l'ordre de leur importance dans le corpus, à assister le médecin dans son diagnostic, puis dans sa thérapeuthique, à extraire des informations du dossier médical, ou à faire des prédictions. La même équipe a plus récemment publié le résultat d'un consilium impliquant différents intervenants dans la prise en charge de pre-
## Changement de paradigme

Alors que les auteurs s'accordent en général pour dire que certaines spécialités verront rapidement leur coeur de métier sous-traité par des algorithmes (Obermeyer et al.[67] vont même jusqu'à prédire en 2016 que l'échéance du remplacement des radiologues et des pathologistes se compte en années), la situation est moins claire pour les généralistes[119]. Fogel et Kvedar par exemple soutiennent que ces technologies permettront, en libérant le temps du médecin, de se concentrer sur l'humain dans la consultation (l'empathie, la relation, le jugement dans le but de guider et conseiller)[120]. D'autres pensent que le généraliste étant un intermédiaire dans l'accès au soin, il sera à long terme court-circuité par l'IA, remplacé par des algorithmes avec des assistants[106, 121]. D'autres enfin affirment que ces craintes sont exagérées et que les innovations technologiques ne vont pas empiéter sur le métier de généraliste (« Ce dont a besoin cet ordinateur, c'est d'un médecin »)[122]. Alpert, cardiologue connu pour avoir donné la définition mondialement acceptée de l'infarctus du myocarde, se demande si les médecins cesseront d'examiner leurs patients[123], alors qu'il est admis que l'examen clinique est une des pierres angulaires de la clinique, étant du reste en lui-même bénéfique pour les patients. On se demande même si les médecins sauront encore examiner les patients dans le futur[124], et il existe déjà une tendance à la paresse. Rosenthal et Verghese rappellent à ce titre que le métier de médecin est d'être témoin de la souffrance des autres et de les réconforter et soigner[125]. Ces querelles ont lieu parfois au sein même de grandes institutions comme la faculté de médecine de la grande Université de Stanford, et ressemblent à des matchs de *debating* tant les vues sont parfois caricaturales.

## Exploration des utilisations possibles de l'IA au cabinet médical

L'IA en médecine générale est encore dans une phase très précoce. Kueper et collègues[126], une équipe canadienne d'informaticiens, épidémiologistes et biostatisticiens, ont réalisé une revue exploratoire de la littérature qui met en lumière 405 articles traitant de l'IA en soins primaires, datant d' aussi loin que 1986[127] (où J. Orient évalue la performance du clinicien en comparaison avec 3 programmes d'IA différents - notons qu'à l'époque la machine est encore loin d' égaler le médecin). Seuls 14% des articles en rapport avec l'IA appliquée à la médecine de premier recours ont parmi leurs auteurs un médecin généraliste, la majorité des auteurs sont informaticiens, ce qui peut expliquer l' enthousiasme et l' optimisme de ces chercheurs. Ils potent également que moins de 7% des articles concernent un essai de technologie en conditions réelles d'utilisation, l'IA est en effet plus souvent appliquée dans des cadres spécialisés [77]. Les technologies présentées sont basées sur des systèmes experts ou plus récemment sur du machine learning, et ont pour la plupart vocation, dans l'ordre de leur importance dans le corpus, à assister le médecin dans son diagnostic, puis dans sa thérapeuthique, à extraire des informations du dossier médical, ou à faire des prédictions. La même équipe a plus récemment publié le résultat d'un consilium impliquant différents intervenants dans la prise en charge de pre-
mier recours en Ontario au sujet de l'IA[128]. Ils trouvent au moment de cette étude, en 2021, une centaine de systèmes d'IA actuellement utilisables, pertinents dans une pratique de médecine générale. Les intervenants intéressés par ou en rapport avec l'IA (professionnels de santé, informaticiens, décideurs ou politiques, managers, au nombre de 35) sont interrogés en petits groupes avec un référent capable de répondre aux questions d'ordre technique puis partagent par l'intermédiaire de l'un de leurs membres dans un plus grand groupe le résultat de leurs réflexions sur des sujets prévus d'avance par les auteurs de l'article (selon une méthodologie appelée « groupe nominal »[129] développée dans le but de générer dans un groupe une liste de priorités en peu de temps). Il arrivent alors à une liste de 9 sujets importants, qui peuvent fonder une utilisation efficace de l'IA au cabinet du généraliste, ici cités dans l'ordre de leur priorité :

1. Prévention et détermination du risque : offrir une aide décisionnelle dans les cas d'incertitude diagnostique, et libérer du temps dans la consultation.

2. Gestion de sa maladie par le patient lui-même, par exemple éducation sur le cours de sa maladie.

3. Gestion et synthèse de plusieurs sources d'information médicale : utilisation, combinaison et synthèse de sources multiples de grands volumes d'information.

4. Meilleure communication entre les médecins et les spécialistes en IA. Etablir une relation telle que l'utilisation soit fructueuse, par exemple établir un vocabulaire commun.

5. Partage des données entre médecins. Exemple : obtenir un standard de données entre les systèmes de santé.

6. Aide à la décision clinique, par exemple recommandations individuelles.

7. Appui administratif : planification des visites, rendez-vous, partage de l'information nécessaire avant la consultation, etc.

8. Rôle de clerc et d'assistant documentaliste : diminuer la charge de tâches de routine comme la documentation des cas, par exemple transcription automatique du dialogue entre patient et médecin, génération automatique de l'observation au terme de la consultation.

9. Améliorer la prise en charge psychiatrique, par exemple en diminuant l'effet d'ancrage (le fait de s'attacher à une première impression) en suggérant la poursuite de l'entretien sur d'autre aspects.

## Collaboration souhaitable entre informaticiens et médecins

La liste précédente correspond aux souhaits formulés par d'autres groupes de praticiens anglo-saxons, qui exhortent leurs confrères généralistes à se joindre aux informaticiens dans le champ que constitue l'informatique médicale[130]. Du côté des informaticiens, une main ferme est tendue : Saleh et al. (informaticiens du MIT, du Vector Institute et de
mier recours en Ontario au sujet de l'IA[128]. Ils trouvent au moment de cette étude, en 2021, une centaine de systèmes d'IA actuellement utilisables, pertinents dans une pratique de médecine générale. Les intervenants intéressés par ou en rapport avec l'IA (professionnels de santé, informaticiens, décideurs ou politiques, managers, au nombre de 35) sont interrogés en petits groupes avec un référent capable de répondre aux questions d'ordre technique puis partagent par l'intermédiaire de l'un de leurs membres dans un plus grand groupe le résultat de leurs réflexions sur des sujets prévus d'avance par les auteurs de l'article (selon une méthodologie appelée « groupe nominal »[129] développée dans le but de générer dans un groupe une liste de priorités en peu de temps). Il arrivent alors à une liste de 9 sujets importants, qui peuvent fonder une utilisation efficace de l'IA au cabinet du généraliste, ici cités dans l'ordre de leur priorité :

1. Prévention et détermination du risque : offrir une aide décisionnelle dans les cas d'incertitude diagnostique, et libérer du temps dans la consultation.

2. Gestion de sa maladie par le patient lui-même, par exemple éducation sur le cours de sa maladie.

3. Gestion et synthèse de plusieurs sources d'information médicale : utilisation, combinaison et synthèse de sources multiples de grands volumes d'information.

4. Meilleure communication entre les médecins et les spécialistes en IA. Etablir une relation telle que l'utilisation soit fructueuse, par exemple établir un vocabulaire commun.

5. Partage des données entre médecins. Exemple : obtenir un standard de données entre les systèmes de santé.

6. Aide à la décision clinique, par exemple recommandations individuelles.

7. Appui administratif : planification des visites, rendez-vous, partage de l'information nécessaire avant la consultation, etc.

8. Rôle de clerc et d'assistant documentaliste : diminuer la charge de tâches de routine comme la documentation des cas, par exemple transcription automatique du dialogue entre patient et médecin, génération automatique de l'observation au terme de la consultation.

9. Améliorer la prise en charge psychiatrique, par exemple en diminuant l'effet d'ancrage (le fait de s'attacher à une première impression) en suggérant la poursuite de l'entretien sur d'autre aspects.

## Collaboration souhaitable entre informaticiens et médecins

La liste précédente correspond aux souhaits formulés par d'autres groupes de praticiens anglo-saxons, qui exhortent leurs confrères généralistes à se joindre aux informaticiens dans le champ que constitue l'informatique médicale[130]. Du côté des informaticiens, une main ferme est tendue : Saleh et al. (informaticiens du MIT, du Vector Institute et de
Microsoft) interrogent à l'occasion de la conférence *Machine Learning for Healthcare* des experts en IA pour la médecine (plus précisément dans ce nouveau champ de recherche : le *Clinical Machine Learning* ou *clinical ML*) sur les façons de promouvoir une discussion efficace entre informaticiens et cliniciens[131]. Bien que Liaw et Kakadiaris considèrent que la communauté du soin de premier recours ne s'implique pas assez[77], pour Steven Lin, médecin de l'équipe de recherche sur l'IA appliquée à la santé de la faculté de médecine de Stanford, la médecine de premier recours est celle où la puissance de l'IA se révélera pleinement[132]. Liaw déplore qu'un auteur sur sept seulement parmi les auteurs d'articles dans ce domaine est généraliste, et évoque une relation synergique entre informaticiens et généralistes[133]. Citant McWhinney qui établit en 1966 la médecine générale comme une discipline à part entière, après avoir rencontré différents médecins américains et canadiens[134] : « le généraliste a un intérêt fondamental pour les gens, primordial pour la création d'un lien entre patient et médecin. », Liaw s'inquiète de ce que ce lien puisse être affaibli par l'addition de nouvelles couches de technologie. Il est donc vital, selon lui, que les professionnels impliqués communiquent dans le but de rétablir la prééminence de ce lien.

## *Les médecins de premier recours comme éclaireurs*

Dans un autre article de 2022 à l'attention des médecins de premier recours, Lin décrit 10 façons par laquelle l'IA est en train de transformer la santé[135]. Chacun de ces points est digne d'intérêt et certains ont déjà été abordés dans le reste de ce travail car ils se subsument dans la médecine en général, mais l'auteur va plus loin en donnant plusieurs raisons pour lesquelles la médecine de premier recours devrait selon lui « piloter la révolution de l'IA dans la santé », et comment. En premier lieu, la médecine de premier recours représente aux Etats-Unis plus de 500 millions de consultations par an (en France plus de 100 millions d'après la base de données THIN de CEGEDIM Health Data, sans compter les urgences hospitalières), et plus de la moitié des consultations toutes spécialités confondues, elle est d'emblée une force dominante à la base de la pyramide des soins et génère une quantité considérable de données cliniques et métacliniques (l'auteur emploie le terme « données biopsychosociales »), qui sont l'objet même de l'IA. Par ailleurs ces médecins représentent le plus grand groupe d'utilisateurs potentiels de ces technologies et sont par conséquent ceux avec qui les développeurs doivent interagir pour avoir le plus d'impact sur les patients ou la santé en général (selon la formule du laboratoire de Lin from code to bedside[136], « du programme au lit du patient »). Starfied[137] définit la médecine de premier recours par 4 piliers, les 4 C (*first Contact, Comprehensive, Coordinated, Continuous*), concept repris dans beaucoup de publications subséquentes. Lin reprend ces 4 piliers en expliquant pourquoi chacun est encore pertinent pour l'IA dans la médecine (voir tableau que nous reproduisons ici en français - traduction libre).
Microsoft) interrogent à l'occasion de la conférence *Machine Learning for Healthcare* des experts en IA pour la médecine (plus précisément dans ce nouveau champ de recherche : le *Clinical Machine Learning* ou *clinical ML*) sur les façons de promouvoir une discussion efficace entre informaticiens et cliniciens[131]. Bien que Liaw et Kakadiaris considèrent que la communauté du soin de premier recours ne s'implique pas assez[77], pour Steven Lin, médecin de l'équipe de recherche sur l'IA appliquée à la santé de la faculté de médecine de Stanford, la médecine de premier recours est celle où la puissance de l'IA se révélera pleinement[132]. Liaw déplore qu'un auteur sur sept seulement parmi les auteurs d'articles dans ce domaine est généraliste, et évoque une relation synergique entre informaticiens et généralistes[133]. Citant McWhinney qui établit en 1966 la médecine générale comme une discipline à part entière, après avoir rencontré différents médecins américains et canadiens[134] : « le généraliste a un intérêt fondamental pour les gens, primordial pour la création d'un lien entre patient et médecin. », Liaw s'inquiète de ce que ce lien puisse être affaibli par l'addition de nouvelles couches de technologie. Il est donc vital, selon lui, que les professionnels impliqués communiquent dans le but de rétablir la prééminence de ce lien.

## *Les médecins de premier recours comme éclaireurs*

Dans un autre article de 2022 à l'attention des médecins de premier recours, Lin décrit 10 façons par laquelle l'IA est en train de transformer la santé[135]. Chacun de ces points est digne d'intérêt et certains ont déjà été abordés dans le reste de ce travail car ils se subsument dans la médecine en général, mais l'auteur va plus loin en donnant plusieurs raisons pour lesquelles la médecine de premier recours devrait selon lui « piloter la révolution de l'IA dans la santé », et comment. En premier lieu, la médecine de premier recours représente aux Etats-Unis plus de 500 millions de consultations par an (en France plus de 100 millions d'après la base de données THIN de CEGEDIM Health Data, sans compter les urgences hospitalières), et plus de la moitié des consultations toutes spécialités confondues, elle est d'emblée une force dominante à la base de la pyramide des soins et génère une quantité considérable de données cliniques et métacliniques (l'auteur emploie le terme « données biopsychosociales »), qui sont l'objet même de l'IA. Par ailleurs ces médecins représentent le plus grand groupe d'utilisateurs potentiels de ces technologies et sont par conséquent ceux avec qui les développeurs doivent interagir pour avoir le plus d'impact sur les patients ou la santé en général (selon la formule du laboratoire de Lin from code to bedside[136], « du programme au lit du patient »). Starfied[137] définit la médecine de premier recours par 4 piliers, les 4 C (*first Contact, Comprehensive, Coordinated, Continuous*), concept repris dans beaucoup de publications subséquentes. Lin reprend ces 4 piliers en expliquant pourquoi chacun est encore pertinent pour l'IA dans la médecine (voir tableau que nous reproduisons ici en français - traduction libre).
<table><thead><tr><td>Pilier</td><td>Signification</td><td>Importance pour l'IA en médecine</td></tr></thead><tbody><tr><td>premier<br>Contact</td><td>Le premier contact avec le système de santé se fait avec les soins de premier recours - quel que soit le problème, les médecins de premier recours le voient en premier</td><td>L'IA appliquée en amont a le plus de chance d'avoir un maximum d'impact sur la vie des gens et de créer un effet positif en aval</td></tr><tr><td>Complet</td><td>De la naissance au décès, du patient ambulatoire au patient hospitalisé, de l'accouchement à la pétite chirurgie - les médecins de premier recours font presque tout</td><td>Les médecins de premier recours sont qualifiés dans presque tous les domaines de la médecine, et peuvent contribuer à pratiquement tous les cas d'utilisation de l'IA dans la santé</td></tr><tr><td>Coordonné</td><td>Les médecins de premier recours sont les piliers de l'équipe Santé, avec une connexion sans équivalent à chaque partie du système de santé</td><td>Les médecins de premier recours sont les intervenants clefs et connaissent tous les autres intervenants dans essentiellement tous les cas d'utilisation de l'IA pour la santé</td></tr><tr><td>Continu</td><td>Contrairement à la plupart des autres spécialités, la médecine de premier recours s'occupe des patients sur le long terme</td><td>L'IA appliquée pour des soins continus et non épisodiques a le plus de chances de gagner la confiance des patients et de susciter leur adhésion, ainsi que d'améliorer les résultats à long terme</td></tr></tbody></table>

Lin évoque ensuite la relation entre patient et système de santé. Selon lui le médecin généraliste est encore celui qui peut faire l'interface entre son patient et le reste du système de santé, il est en position de dissiper ses craintes et instaurer la confiance concernant l'IA en particulier.

Comment la contribution des médecins de premier recours peut-elle se matérialiser ?
Lin considère que ce sont eux qui peuvent formuler les problèmes rencontrés « sur le terrain » et expliquer pourquoi ceux-ci sont importants pour les patients, les cliniciens, le système de santé et la société. Il s'agit de définir les problèmes en fonction de besoins réels, et de maintenir l'industrie focalisée sur des solutions centrées sur l'humain, avec l'idée d'améliorer la performance médicale du médecin et non de le remplacer. Pour cela, il propose une méthode (qu'il nomme « méthode Stanford ») basée sur des méthodes d'amélioration de qualité[138], à laquelle nous référons le lecteur. Il considère enfin que les généralistes sont aussi ceux qui peuvent alerter les décideurs sur le manque d'équité d'un système d'IA.
<table><thead><tr><td>Pilier</td><td>Signification</td><td>Importance pour l'IA en médecine</td></tr></thead><tbody><tr><td>premier<br>Contact</td><td>Le premier contact avec le système de santé se fait avec les soins de premier recours - quel que soit le problème, les médecins de premier recours le voient en premier</td><td>L'IA appliquée en amont a le plus de chance d'avoir un maximum d'impact sur la vie des gens et de créer un effet positif en aval</td></tr><tr><td>Complet</td><td>De la naissance au décès, du patient ambulatoire au patient hospitalisé, de l'accouchement à la pétite chirurgie - les médecins de premier recours font presque tout</td><td>Les médecins de premier recours sont qualifiés dans presque tous les domaines de la médecine, et peuvent contribuer à pratiquement tous les cas d'utilisation de l'IA dans la santé</td></tr><tr><td>Coordonné</td><td>Les médecins de premier recours sont les piliers de l'équipe Santé, avec une connexion sans équivalent à chaque partie du système de santé</td><td>Les médecins de premier recours sont les intervenants clefs et connaissent tous les autres intervenants dans essentiellement tous les cas d'utilisation de l'IA pour la santé</td></tr><tr><td>Continu</td><td>Contrairement à la plupart des autres spécialités, la médecine de premier recours s'occupe des patients sur le long terme</td><td>L'IA appliquée pour des soins continus et non épisodiques a le plus de chances de gagner la confiance des patients et de susciter leur adhésion, ainsi que d'améliorer les résultats à long terme</td></tr></tbody></table>

Lin évoque ensuite la relation entre patient et système de santé. Selon lui le médecin généraliste est encore celui qui peut faire l'interface entre son patient et le reste du système de santé, il est en position de dissiper ses craintes et instaurer la confiance concernant l'IA en particulier.

Comment la contribution des médecins de premier recours peut-elle se matérialiser ? Lin considère que ce sont eux qui peuvent formuler les problèmes rencontrés « sur le terrain » et expliquer pourquoi ceux-ci sont importants pour les patients, les cliniciens, le système de santé et la société. Il s'agit de définir les problèmes en fonction de besoins réels, et de maintenir l'industrie focalisée sur des solutions centrées sur l'humain, avec l'idée d'améliorer la performance médicale du médecin et non de le remplacer. Pour cela, il propose une méthode (qu'il nomme « méthode Stanford ») basée sur des méthodes d'amélioration de qualité[138], à laquelle nous référons le lecteur. Il considère enfin que les généralistes sont aussi ceux qui peuvent alerter les décideurs sur le manque d'équité d'un système d'IA.
## *Les médecins entre ingénuité et crainte*

L'enthousiasme des médecins impliqués dans la recherche en rapport avec l'IA médi-cale n'est pas partagé par les médecins en général. Nous mettons de côté les spécialistes qui auront des problèmes bien spécifiques, et nous concentrons sur les études publiées au sujet des généralistes. Blease et al. de la Harvard Medical School ont interrogé 720 mé-decins généralistes anglais pour une étude qualitative sur la vraisemblance qu'une future technologie remplace le médecin [139]. Notons qu'ils ont délibérément dans leur question-naire évité d'utiliser les termes « algorithme » ou « machine learning » pour leur préférer des termes génériques tels que « machine » et « future technologie », dans le but d'évi-ter la moindre confusion chez les médecins interrogés et le débat sur l'adéquation d'un terme employé pour évoquer une technique particulière. Les résultats montrent un certain scepticisme de la part des médecins, dont la perception est très éloignée de celle des infor-maticiens pour qui le remplacement pur et simple du médecin est une question de temps. Les auteurs dégagent trois thèmes : les limites de ces technologies futures, leurs potentiels avantages, des questions éthiques et sociales. Les médecins interrogés pensent que l'empa-thie et la communication sont l'apanage des humains, pour certains c'est aussi le cas du raisonnement clinique. On attend de ces technologies une amélioration de l'efficacité, et surtout la réduction des charges administratives, en particulier pour pouvoir se concentrer sur la médecine. Enfin, les médecins s'inquiètent de l'acceptation de ces technologies par les patients, mais pensent que dans l'intérêt de ces derniers il ne sera pas question de s'y opposer. Les auteurs concluent en montrant le décalage entre ces remarques et la réalité de la recherche actuelle : il existe un champ de recherche très actif pour chacun de ces problèmes, et les résultats sont probants. Prenons par exemple la détection d'émotion dans la mimique faciale : l'IA fait déjà mieux que l'humain selon certaines études[140, 141].

## *Ce qu'attendent les médecins de l'IA*

Buck et collègues ont examiné l'attitude des généralistes quant au diagnostic médical assisté par l'IA en interviewant 18 médecins allemands[142]. Cette étude est particulièrement riche en enseignements car elle reflète l'avis de généralistes pour la plupart travaillant dans un environnement semi-rural, ce qui peut correspondre au généraliste français moyen, sur l'intégration de l'IA dans leur pratique. Seulement 22% de ces médecins ont l'expérience de ces technologies sans pour autant l'avoir utilisée dans leur pratique, ceci parce qu'ils ne savent pas que de tels outils existent ou qu'ils n'en voient pas l'utilité, ou encore par aversion générale. Les auteurs identifient à travers les entretiens menés différentes catégories de thèmes et concepts semblant déterminants dans l'attitude des médecins vis-à-vis de l'IA dans leur pratique, nous renvoyons le lecteur au tableau récapitulatif figurant dans l'article original. Sans surprise, les médecins sont préoccupés par la crainte de pouvoir être remplacés partiellement voire totalement un jour (voir [143] à ce sujet), et par la modification de la relation entre médecin et patient. L'un d'eux écrit « [le patient peut
## *Les médecins entre ingénuité et crainte*

L'enthousiasme des médecins impliqués dans la recherche en rapport avec l'IA médi-cale n'est pas partagé par les médecins en général. Nous mettons de côté les spécialistes qui auront des problèmes bien spécifiques, et nous concentrons sur les études publiées au sujet des généralistes. Blease et al. de la Harvard Medical School ont interrogé 720 mé-decins généralistes anglais pour une étude qualitative sur la vraisemblance qu'une future technologie remplace le médecin [139]. Notons qu'ils ont délibérément dans leur question-naire évité d'utiliser les termes « algorithme » ou « machine learning » pour leur préférer des termes génériques tels que « machine » et « future technologie », dans le but d'évi-ter la moindre confusion chez les médecins interrogés et le débat sur l'adéquation d'un terme employé pour évoquer une technique particulière. Les résultats montrent un certain scepticisme de la part des médecins, dont la perception est très éloignée de celle des infor-maticiens pour qui le remplacement pur et simple du médecin est une question de temps. Les auteurs dégagent trois thèmes : les limites de ces technologies futures, leurs potentiels avantages, des questions éthiques et sociales. Les médecins interrogés pensent que l'empa-thie et la communication sont l'apanage des humains, pour certains c'est aussi le cas du raisonnement clinique. On attend de ces technologies une amélioration de l'efficacité, et surtout la réduction des charges administratives, en particulier pour pouvoir se concentrer sur la médecine. Enfin, les médecins s'inquiètent de l'acceptation de ces technologies par les patients, mais pensent que dans l'intérêt de ces derniers il ne sera pas question de s'y opposer. Les auteurs concluent en montrant le décalage entre ces remarques et la réalité de la recherche actuelle : il existe un champ de recherche très actif pour chacun de ces problèmes, et les résultats sont probants. Prenons par exemple la détection d'émotion dans la mimique faciale : l'IA fait déjà mieux que l'humain selon certaines études[140, 141].

## *Ce qu'attendent les médecins de l'IA*

Buck et collègues ont examiné l'attitude des généralistes quant au diagnostic médical assisté par l'IA en interviewant 18 médecins allemands[142]. Cette étude est particulièrement riche en enseignements car elle reflète l'avis de généralistes pour la plupart travaillant dans un environnement semi-rural, ce qui peut correspondre au généraliste français moyen, sur l'intégration de l'IA dans leur pratique. Seulement 22% de ces médecins ont l'expérience de ces technologies sans pour autant l'avoir utilisée dans leur pratique, ceci parce qu'ils ne savent pas que de tels outils existent ou qu'ils n'en voient pas l'utilité, ou encore par aversion générale. Les auteurs identifient à travers les entretiens menés différentes catégories de thèmes et concepts semblant déterminants dans l'attitude des médecins vis-à-vis de l'IA dans leur pratique, nous renvoyons le lecteur au tableau récapitulatif figurant dans l'article original. Sans surprise, les médecins sont préoccupés par la crainte de pouvoir être remplacés partiellement voire totalement un jour (voir [143] à ce sujet), et par la modification de la relation entre médecin et patient. L'un d'eux écrit « [le patient peut