Intelligence artificielle en santé et risques immatériels éthiques

La gestion de crise COVID-19 a marqué un tournant majeur d’accélération de la transformation numérique et de la diffusion de l’intelligence artificielle en santé. Il convient, tout d’abord, de rappeler que la collecte massive de données – ce que l’on a pris l’habitude d’appeler un peu vite aujourd’hui « big data » – constitue une condition sine qua non au déploiement de l’intelligence artificielle. Celle-ci s’appuie, en effet, sur des algorithmes qui nécessitent la mobilisation de données fiables et en nombre suffisant pour dégager des calculs robustes de probabilités permettant d’appuyer les orientations de l’intelligence artificielle.

Une « course aux données de santé » s’est engagée au niveau mondial. Pour pouvoir approvisionner les algorithmes, ces données doivent être médicalement et techniquement fiables mais également en volume suffisant pour permettre à l’IA de s’appuyer sur des régularités statistiques robustes. Cette compétition internationale pour les données de santé est naturellement marquée par un facteur temps.

Dans l’Union européenne, le besoin de protection de ces données personnelles a été à l’origine du règlement général sur la protection des données (RGPD) qui place notre continent à l’avant-scène mondiale en terme de protection des données de santé.

Il est également essentiel de bien avoir à l’esprit que la diffusion de l’intelligence artificielle et de la robotisation en santé est tout sauf un processus récent. S’agissant de l’évolution de la médecine elle-même, la « part humaine » dans la décision médicale n’a cessé de se réduire depuis plusieurs décennies, avec un développement exponentiel de la robotisation médico-technique (singulièrement en biologie et en pharmacie) et, plus récemment, des logiciels d’aide à la prescription voire à la décision médicale.

L’approche par les algorithmes face aux risques pandémiques constitue un prolongement naturel des fondements de la santé publique. L’intelligence artificielle produira, à partir de ses paramètres initiaux de programmation et de sa pratique de traitement massif de données, des orientations d’aide à la décision ou des décisions directes visant à la santé du plus grand nombre. Les perspectives de déploiement de solutions d’IA dans l’aide à la gestion de risques épidémiques s’inscrivent directement dans cette logique.

Si la réponse au COVID-19 est d’abord et principalement humaine, il faut aussi relever que l’IA est également assez largement utilisée en réalité dans la pratique de la réponse à la pandémie : repérage des foyers épidémiques, apprentissage machine par reconnaissance d’image sur les clichés pulmonaires, mobilisation de robots pour faire respecter des mesures de confinement pour des millions de personnes… Avec Jouve, nous développons des outils d’IA susceptibles d’aider à la gestion du back-office en contexte épidémique : nous avons, ainsi, mis au point la solution Know Your Patient, IA d’assistance à l’admission à distance des patients pour éviter les concentrations inutiles de patients dans les halls hospitaliers à des fins purement administratives.

Nous avions proposé avec Ethik IA, voici deux ans et demi, l’introduction d’un principe de garantie humaine de l’intelligence artificielle en santé. S’ouvrir résolument à l’innovation et essayer d’en réguler les enjeux éthiques au fil de son application : c’est le sens de cette « Garantie Humaine » de l’IA désormais insérée dans la révision de la loi de bioéthique. En retenant ce principe, la France fait le choix d’une approche enfin plus ouverte de l’innovation, dans un cadre législatif et réglementaire qui est déjà, il est vrai, le plus protecteur au monde.

David Gruson, Fondateur Ethik-IA, Directeur Programme Santé Jouve, Chaire Santé ScPo Paris

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