Academic literature on the topic 'Intelligence artificielle en médecine'
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Journal articles on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Matuchansky, Claude. "Intelligence clinique et intelligence artificielle." médecine/sciences 35, no. 10 (October 2019): 797–803. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019158.
Full textAbstract:
L’intelligence artificielle (IA) actuelle en médecine peut se prévaloir de grandes performances, particulièrement en analyse d’images à visées diagnostique et pronostique, mais, en pratique clinique quotidienne, les résultats de l’IA fondés sur des données probantes restent peu nombreux. Dans cet article, sont analysés les caractéristiques de l’intelligence clinique en pratique médicale, puis les succès et promesses de l’IA, de même que les limites, réserves et critiques apportées à l’introduction de l’IA en clinique de première ligne. Est soulignée l’importance de certains aspects éthiques et de régulation, notamment une « garantie humaine » à l’IA, telle que celle suggérée par le Comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé (CCNE). L’intelligence clinique pourrait être cette garantie humaine de l’IA en médecine, leur complémentarité pouvant conduire à une qualité de décisions largement supérieure à celle fournie séparément par chacune d’elles.
2
Laroche, Jean Pierre. "Intelligence artificielle en médecine vasculaire." JMV-Journal de Médecine Vasculaire 47 (March 2022): S38. http://dx.doi.org/10.1016/j.jdmv.2022.01.008.
Full text
3
Véry, Philippe, and Ludovic Cailluet. "Intelligence artificielle et recherche en gestion." Revue Française de Gestion 45, no. 285 (November 2019): 119–34. http://dx.doi.org/10.3166/rfg.2020.00405.
Full textAbstract:
Comment l’intelligence artificielle influencera-t-elle la recherche en sciences de gestion ? Pour répondre à cette question, les auteurs1 examinent les développements possibles de cette technologie, puis sa pénétration dans les sciences de gestion et dans d’autres sciences, notamment la médecine. Leurs analyses suggèrent que de nombreuses facettes du métier de chercheur devraient évoluer, qu’une fracture pourrait se produire au sein de la communauté des chercheurs, et que l’intelligence artificielle fera resurgir les débats scientifiques sur les notions de rationalité et d’empirisme d’une part, de rigueur et de pertinence d’autre part.
4
Foucart, Jean-Michel, Augustin Chavanne, and Jérôme Bourriau. "Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?" Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 53, no. 3 (September 2019): 281–94. http://dx.doi.org/10.1051/odf/2019026.
Full textAbstract:
Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.
5
EZANNO, Pauline, Sébastien PICAULT, Nathalie WINTER, Gaël BEAUNÉE, Hervé MONOD, and Jean-François GUÉGAN. "Intelligence artificielle et santé animale." INRAE Productions Animales 33, no. 2 (September 15, 2020): 95–108. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2020.33.2.3572.
Full textAbstract:
Mobiliser les approches issues de l’intelligence artificielle (IA) en santé animale (SA) permet d’aborder des problèmes de forte complexité logique ou algorithmique tels que rencontrés en épidémiologie quantitative et prédictive, en médecine de précision, ou dans l’étude des relations hôtes × pathogènes. L’IA peut dans certaines situations faciliter le diagnostic et la détection de cas, fiabiliser les prédictions et réduire les erreurs, permettre des représentations plus réalistes et lisibles par des non informaticiens de systèmes biologiques complexes, accélérer les décisions, améliorer la précision des analyses de risque et permettre de mieux cibler les interventions et d’en anticiper les effets. De plus, les fronts de science en SA engendrent de nouveaux challenges pour l’IA, du fait de la spécificité des systèmes, des données, des contraintes, et des objectifs d’analyse. Sur la base d’une revue de la littérature à l’interface entre IA et SA couvrant la période 2009-2019, et d’entretiens conduits avec des chercheurs français positionnés à cette interface, cette synthèse explicite les grands domaines de recherche en SA dans lesquels l’IA est actuellement mobilisée, comment elle contribue à revisiter les questions de recherche en SA et lever des verrous méthodologiques, et comment des questions de SA stimulent de nouveaux travaux en IA. Après avoir présenté les freins et leviers possibles, nous proposons des recommandations pour se saisir au mieux de l’enjeu que représente cette interface SA/IA.
6
Grégoire, JM, C. Gilon, S. Carlier, and H. Bersini. "The potential of artificial intelligence in medical decision making." Revue Medicale de Bruxelles 43, no. 3 (2022): 265–73. http://dx.doi.org/10.30637/2022.22-013.
Full text
7
Galland-Decker, Coralie, Pauline Brunner, Chiara Marinoni, Jeremy Jankovic, Alberto Guardia, and François Bastardot. "Santé numérique : Intelligence artificielle générative en médecine : définitions, usages et limites." Revue Médicale Suisse 21, no. 907 (2025): 404–7. https://doi.org/10.53738/revmed.2025.21.907.404.
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8
Bartoli, A., E. Quarello, I. Voznyuk, and G. Gorincour. "Intelligence artificielle et imagerie en médecine fœtale : de quoi parle-t-on ?" Gynécologie Obstétrique Fertilité & Sénologie 47, no. 11 (November 2019): 765–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.gofs.2019.09.012.
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9
Despraz, Jérémie, Antoine Garnier, Marie Méan, Julien Vaucher, Vanessa Kraege, and Peter Vollenweider. "Intelligence artificielle en médecine interne : développement d’un modèle prédictif des durées de séjour." Revue Médicale Suisse 17, no. 760 (2021): 2042–48. http://dx.doi.org/10.53738/revmed.2021.17.760.2042.
Full text
10
Laurain, Anne. "Intelligence artificielle et big data en médecine : une nouvelle corde à notre arc ?" Hegel N° 1, no. 1 (March 1, 2022): 1. http://dx.doi.org/10.3917/heg.121.0001.
Full textDissertations / Theses on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Julen, Nathalie. "Eléments pour une université virtuelle en médecine : le projet CARDIOLAB." Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN1B063.
Full textAbstract:
Afin de pallier aux limites de l'enseignement traditionnel en médecine,et construire des savoirs et savoir-faire mobilisables,de nombreuses universités ont déjà opté pour une nouvelle approche pédagogique,l'approche par problème, basée sur les concepts de la psychologie cognitive. Cette approche cognitiviste,dont font partie les nouvelles méthodes pédagogisques APP,ARC et ARP,est centrée sur l'étudiant et requiert de ce dernier une participation active. En effet, l'étudiant bénéficie de sessions d'apprentissage contextualisé où il est tenu de résoudre des problèmes dans un contexte proche de celui correspondant à la pratique clinique. Notre objectif est de préciser le rôle que pourra jouer la plate-forme CARDIOLAB dans la formation médicale en ligne, et dans le contexte de l'approche cognitiviste de l'apprentissage. Cette plate-forme,développée par la société BioComputing (IBC) en collaboration avec l'Université de Rennes 1 et le CHU de Rennes,intègre un prototype de système d'aide à la décision et de formation médicale baptisé Medical Advisor, ainsi que des modèles informatiques (simulateurs) en physiologie intégrative cardio-vasculaire. Une fois achevée, la plate-forme poura participer à l'enseignement de stratégies cognitives et donner un rôle actif et motivant à l'apprenant,dans un monde virtuel. Elle lui permettra de comprendre en profondeur les processus physiopathologiques sous-jacents aux pathologies,de se mettre virtuellement en situation réelle,et de ce fait,favorisera son apprentissage dans les sessions d'APP,d'ARC ou d'ARP. S'agissant des modèles informatiques,la Physiologie Intégrative Computationnelle constituera le cadre pour la création des "patients virtuels" du futur. Ces patients virtuels,couplés à un expert/professeur virtuel (Medical Advisor) et intégrés au sein d'universités médicales virtuelles,pourront jouer un rôle central dans la formation et l'expertise de futurs médecins.
2
Bourgeois-République, Claire. "Plate-forme de réglage automatique et adaptatif d'implant cochléaire par algorithme évolutionnaire interactif." Dijon, 2004. http://www.theses.fr/2004DIJOS070.
Full text
3
Wolman, Frédéric. "Modèles du processus de raisonnement diagnostique : application au développement d'un système d'aide au diagnostic dans les tumeurs osseuses." Bordeaux 2, 1991. http://www.theses.fr/1991BOR23057.
Full text
4
Drancé, Martin. "Graphes de connaissances et intelligence artificielle explicable : application au repositionnement de médicaments." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. https://theses.hal.science/tel-04874772.
Full textAbstract:
Le repositionnement de médicaments consiste à trouver de nouvelles utilisations thérapeutiques pour des médicaments existants qui sont déjà approuvés pour traiter d’autres pathologies. Cette approche profite des connaissances déjà existantes sur ces molécules, permettant ainsi un développement plus rapide et moins coûteux par rapport à la création de nouveaux médicaments. Le repositionnement est particulièrement utile pour répondre à des besoins médicaux non satisfaits, comme par exemple pour les maladies rares ou émergentes. Ces dernières années, le développement de graphes de connaissances a permis de concentrer toutes ces informations biomédicales autour du médicament issues de grandes bases de données ou de connaissances. Un graphe de connaissances est une représentation structurée d’informations provenant de différentes sources, qui relie ces informations les unes aux autres par l’utilisation de relations. Cette représentation est particulièrement utile pour mieux comprendre les relations complexes qui structurent nos connaissances sur un médicament. Elle est utilisée de nos jours pour la tâche de repositionnement en particulier. Une façon efficace de repositionner des médicaments à partir de ces graphes est d’utiliser des méthodes d’intelligence artificielle qui prédisent de nouveaux liens entre les objets du graphe. De cette manière, un modèle correctement entraîné sera capable de proposer une nouvelle connexion entre un médicament et une maladie, indiquant une potentielle opportunité de repositionnement. Cette méthodologie présente cependant un gros désavantage : les modèles pour la prédiction de liens fournissent souvent des résultats opaques, qui ne peuvent pas être interprétés par l’utilisateur final des prédictions. Cette thèse propose d’étudier l’utilisation de méthodes d’intelligence artificielle explicables dans le but de repositionner des médicaments à partir de données biomédicales représentées dans des graphes de connaissances. Dans un premier temps, nous analysons l’impact du pré-entraînement sur les modèles de multihop reasoning pour la prédiction de liens. Nous montrons que la construction des représentations des entités du graphe avant l’entraînement du modèle permet une amélioration des performances prédictives, ainsi que de la quantité et la diversité des explications. Dans un second temps, nous étudions comment l’ajout de relations dans un graphe de connaissances affecte les résultats de prédiction de liens. Nous montrons que l’ajout de liens dans trois graphes biomédicaux permet une amélioration des performances prédictives du modèle SQUIRE, et ce sur différents types de relations lien avec le repositionnement de médicaments. Une analyse de l’impact sur l’explicabilité du modèle est aussi menée à la suite de l’ajout de ces relations. Enfin, nous proposons une nouvelle méthodologie pour la tâche de classification de liens dans un graphe de connaissances, basée sur l’utilisation de forêts aléatoires. À partir des informations concernant le voisinage de chaque noeud dans le graphe, nous montrons qu’un modèle de forêts aléatoires est capable de prédire correctement l’existence ou non d’un lien entre deux noeuds. Ces résultats permettent une visualisation des noeuds utilisés pour réaliser la prédiction. Enfin, nous appliquons cette méthode au repositionnement de médicaments pour la sclérose latérale amyotrophique (SLA)Drug repositioning involves finding new therapeutic uses for existing medications that are already approved to treat other conditions. This approach takes advantage of the existing knowledge about these molecules, enabling faster and less costly development compared to creating new drugs. Repositioning is particularly useful for addressing unmet medical needs, such as rare or emerging diseases. In recent years, the development of knowledge graphs has enabled the consolidation of all this biomedical information around drugs, coming from large data sources or knowledge repositories. A knowledge graph is a structured representation of information integrated from different sources, linking these pieces of information together using relationships. This representation is especially useful for understanding the complex relationships that structure knowledge about drugs. Nowadays, it is widely used for the task of drug repositioning. An effective way to reposition drugs using these graphs is to employ artificial intelligence (AI) methods that predict new links between objects in the graph. In this way, a well-trained model can suggest a new connection between a drug and a disease, indicating a potential opportunity for repositioning. However, this methodology has a significant disadvantage : link prediction models often provide opaque results that cannot be easily interpreted by the end users. This thesis proposes to explore the use of explainable AI methods for the purpose of repositioning drugs based on biomedical data represented in knowledge graphs. First, we analyze the impact of pre-training on multihop reasoning models for link prediction. We demonstrate that building representations of the graph entities before model training improves the predictive performance, as well as the quantity and diversity of explanations. Secondly, we examine how the addition of relationships in a knowledge graph affects link prediction results. We show that adding links in three biomedical knowledge graphs improves the predictive performance of the SQUIRE model across different types of relationships related to drug repositioning. An analysis of the impact on model explainability is also conducted, following the addition of these relationships. Finally, we propose a new methodology for the task of link classification in a knowledge graph, based on the use of random forests. Using information about the neighborhood of each node in the graph, we show that a random forest model can accurately predict the existence or absence of a link between two nodes. These results allow for a visualization of the nodes used to make the predictions. Lastly, we apply this method to drug repositioning for amyotrophic lateral sclerosis (ALS)
5
Ounissi, Mehdi. "Decoding the Black Box : Enhancing Interpretability and Trust in Artificial Intelligence for Biomedical Imaging - a Step Toward Responsible Artificial Intelligence." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS237.
Full textAbstract:
À une époque dominée par l'IA, son processus décisionnel opaque, connu sous le nom de problème de la "boîte noire", pose des défis significatifs, particulièrement dans des domaines critiques comme l'imagerie biomédicale où la précision et la confiance sont essentielles. Notre recherche se concentre sur l'amélioration de l'interprétabilité de l'IA dans les applications biomédicales. Nous avons développé un cadre pour l'analyse d'images biomédicales qui quantifie la phagocytose dans les maladies neurodégénératives à l'aide de la microscopie vidéo à contraste de phase en accéléré. Les méthodes traditionnelles ont souvent du mal avec les interactions cellulaires rapides et la distinction des cellules par rapport aux arrière-plans, essentielles pour étudier des conditions telles que la démence frontotemporale (DFT). Notre cadre évolutif et en temps réel comprend un module de segmentation cellulaire explicable qui simplifie les algorithmes d'apprentissage profond, améliore l'interprétabilité et maintient des performances élevées en incorporant des explications visuelles et par simplifications. Nous abordons également les problèmes dans les modèles génératifs visuels, tels que les hallucinations en pathologie computationnelle, en utilisant un encodeur unique pour la coloration Hématoxyline et Éosine couplé avec plusieurs décodeurs. Cette méthode améliore la précision et la fiabilité de la génération de coloration synthétique, utilisant des fonctions de perte innovantes et des techniques de régularisation qui renforcent les performances et permettent des colorations synthétiques précises cruciales pour l'analyse pathologique. Nos méthodologies ont été validées contre plusieurs benchmarks publics, montrant des performances de premier ordre. Notamment, notre cadre a distingué entre les cellules microgliales mutantes et contrôles dans la DFT, fournissant de nouveaux aperçus biologiques sur ce phénomène non prouvé. De plus, nous avons introduit un système basé sur le cloud qui intègre des modèles complexes et fournit des retours en temps réel, facilitant une adoption plus large et des améliorations itératives grâce aux insights des pathologistes. La publication de nouveaux ensembles de données, incluant la microscopie vidéo sur la phagocytose des cellules microgliales et un ensemble de données de coloration virtuelle lié à la maladie de Crohn pédiatrique, ainsi que tous les codes sources, souligne notre engagement envers la collaboration scientifique ouverte et transparente et l'avancement. Notre recherche met en évidence l'importance de l'interprétabilité dans l'IA, plaidant pour une technologie qui s'intègre de manière transparente avec les besoins des utilisateurs et les normes éthiques dans les soins de santé. Une interprétabilité améliorée permet aux chercheurs de mieux comprendre les données et d'améliorer les performances des outilsIn an era dominated by AI, its opaque decision-making --known as the "black box" problem-- poses significant challenges, especially in critical areas like biomedical imaging where accuracy and trust are crucial. Our research focuses on enhancing AI interpretability in biomedical applications. We have developed a framework for analyzing biomedical images that quantifies phagocytosis in neurodegenerative diseases using time-lapse phase-contrast video microscopy. Traditional methods often struggle with rapid cellular interactions and distinguishing cells from backgrounds, critical for studying conditions like frontotemporal dementia (FTD). Our scalable, real-time framework features an explainable cell segmentation module that simplifies deep learning algorithms, enhances interpretability, and maintains high performance by incorporating visual explanations and by model simplification. We also address issues in visual generative models, such as hallucinations in computational pathology, by using a unique encoder for Hematoxylin and Eosin staining coupled with multiple decoders. This method improves the accuracy and reliability of synthetic stain generation, employing innovative loss functions and regularization techniques that enhance performance and enable precise synthetic stains crucial for pathological analysis. Our methodologies have been validated against several public benchmarks, showing top-tier performance. Notably, our framework distinguished between mutant and control microglial cells in FTD, providing new biological insights into this unproven phenomenon. Additionally, we introduced a cloud-based system that integrates complex models and provides real-time feedback, facilitating broader adoption and iterative improvements through pathologist insights. The release of novel datasets, including video microscopy on microglial cell phagocytosis and a virtual staining dataset related to pediatric Crohn's disease, along with all source codes, underscores our commitment to transparent open scientific collaboration and advancement. Our research highlights the importance of interpretability in AI, advocating for technology that integrates seamlessly with user needs and ethical standards in healthcare. Enhanced interpretability allows researchers to better understand data and improve tool performance
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Crémilleux, Bruno. "Induction automatique : aspects théoriques, le système ARBRE, applications en médecine." Phd thesis, Grenoble 1, 1991. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00339492.
Full textAbstract:
L'objectif de ce travail est d'étudier l'induction en tant qu'outil exploratoire de bases d'exemples. L'induction automatique fournit une description tenant compte de l'ensemble des individus de la base d'exemples et en extrait la connaissance nécessaire à la résolution d'un problème. Il existe de nombreux algorithmes d'induction employant différents critères pragmatiques pour sélectionner une variable. Une formalisation mathématique du problème de la sélection d'une variable est proposée. Elle permet d'une part de définir une famille de "bons" critères reposant sur le choix d'une fonction strictement concave. D'autre part, les systèmes d'induction incertaine décrits dans la littérature emploient des techniques d'élagage dont le but est la construction d'arbres de classement. Une méthode d'élagage liée à un indice de qualité et adaptée à notre usage de l'induction incertaine est proposée. Elle montre en quoi la construction et l'élagage d'un arbre relèvent des mêmes concepts théoriques (l'indice de qualité fait intervenir les résultats des calculs entrepris lors de la construction de l'arbre). Un système d'induction (ARBRE) mettant enoeuvre ces résultats théoriques a été développé. il met en évidence les spécifications qui, à notre avis, sont indispensables pour un système en domaine incertain. Il permet une exploration immédiate de base d'exemples sans connaissance préalable du domaine, et représente la connaissance acquise sous la forme d'arbres d'induction. Trois problèmes médicaux réels montrent l'intérêt de l'usage d'un tel système, adapté à tout domaine où la connaissance est incertaine.
7
Dubuc, Antoine. "Utilisation de nouvelles approches en intelligence artificielle pour le diagnostic de lésions de la muqueuse orale." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES058.
Full textAbstract:
Les pathologies de la muqueuse buccales présentent un polymorphisme clinique important. Cela concerne les dermatoses bénignes mais également les lésions cancéreuses et pré-cancéreuses. Un diagnostic précoce reste un élément clé de la prise en charge, en particulier des cancers de la cavité buccale. Cependant ce diagnostic demeure aujourd'hui trop tardif, que cela soit lié à la difficulté inhérente à la présentation clinique ou aux délais de rendez-vous en consultations de recours auprès de spécialistes du domaine, en nombre insuffisant. Il paraît donc utile de proposer des outils d'aide au diagnostic, fiables et destinés aux professionnels de la santé orale. Bien que l'intelligence artificielle utilisée dans le diagnostic dermatologique soit en plein essor, son application à la pathologie de la cavité buccale reste plus anecdotique. Nous avons adapté et évalué différentes approches d'intelligence artificielle puis développé un outil à destiné des professionnels de santéClinical manifestations of oral mucosal pathologies exhibit significant polymorphism. This includes benign dermatoses, cancerous or even pre-cancerous lesions. Early diagnosis remains a key element of management, especially for oral cavity cancers. However, this diagnosis is currently often delayed, whether due to the inherent difficulty in clinical presentation or insufficient availability of specialist consultations, leading to extended waiting times. Therefore, it appears useful to propose reliable diagnostic support tools for oral healthcare professionals. While artificial intelligence in dermatological diagnosis is advancing rapidly, its application to oral cavity pathology is still relatively limited. We adapted and evaluated various artificial intelligence approaches and developed a tool intended for healthcare professionals
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Blanchard, Jean-Marc. "Modélisation de l'expertise en recherche clinique : Application à la cancérologie." Lyon, INSA, 1994. http://www.theses.fr/1994ISAL0133.
Full textAbstract:
L'Intelligence Artificielle a d'emblée montré un grand intérêt pour le domaine médical et les Systèmes Experts ont largement abordé les problèmes inhérents à la pratique courante en Médecine. L'application présentée dans le cadre de ce travail aborde la Recherche Clinique en Cancérologie. Une présentation détaillée de cet univers permet d'apprécier l'importance des difficultés rencontrées par les Cliniciens dans le cadre de leur activité. Deux types complémentaires de Systèmes Experts sont développés: pour l'aide à la Décision Thérapeutique et pour l'aide à l'Inclusion de Patients dans les Etudes Cliniques en cancérologie. La validation de la qualité des avis proposés par le module d'Aide à la Décision Thérapeutique a abouti à un résultat global de plus de 85% de réponses conformes avec celles proposées par les Experts, après une évaluation initiale de l'ordre de 80%. Nous avons par ailleurs montré qu'il était possible d'enrichir simplement l'expertise prise en compte, en étendant celle-ci à des pathologies non abordées dans le modèle initial. Enfin, en nous basant sur l'organisation des Bases de Connaissances mises en œuvre et à partir de l'identification de la structuration de la démarche thérapeutique des Experts, nous proposons un modèle conceptuel de représentation de cette démarche. Ce modèle, décomposé en trois étapes de résolution, traduit l'expertise exprimée par les Médecins lorsqu'ils mettent en pratique leurs compétencesThe medical field and the doctors' usual practice showed an early interest for Artificial Intelligence (A. I. ). The application presented in this piece of work tackles the question of A. I. Within the field of Clinical Research in Oncology. A full presentation of this specific field of research gives a good appreciation of the difficulties met by the clinicians within the frame of their activity. The expert programs of this application are developed to provide an aid for therapeutic decision as well as for the inclusion of patients in Clinical Studies in Oncology. The validation of the quality of the proposed decisions made by the therapeutic decision aided system led to a global result that is 85% conform to the experts proposed decisions after an initial evaluation of about 80%. We also demonstrate that it is possible to improve the expertise by simply extending it to some pathologies that were not taken into account by the initial model. Finally, on the ground of the organization of the knowledge databases that were used, and from the identification of the structuration of the therapeutic proceeding of the experts, we propose a conceptual model of this proceeding representation. This model, decomposed in 3 stages of resolution, translates the doctors expressed expertise while putting their shills in practice
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Marie, Florent. "COLISEUM-3D : Une plate-forme innovante pour la segmentation d'images médicales par Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et méthodes d'apprentissage de type Deep Learning." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCD051.
Full textAbstract:
Le néphroblastome (ou tumeur de Wilms) touche le rein et est la tumeur cancéreuse abdominale infantile la plus fréquente. Lors de la thérapie, il est recommandé de préserver au mieux les fonctions rénales en sauvegardant le rein pathologique sous certaines conditions. L’information issue de l’imagerie est importante pour déterminer précisément ces conditions, mais nécessite une segmentation des images scanners. Cette tâche étant très chronophage, il est courant que cette information ne soit pas exploitée pleinement. L’Intelligence Artificielle (IA) représente une voie prometteuse pour l’automatisation des segmentations mais elle nécessite généralement une grande quantité de données d'apprentissage. En particulier, le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) est une approche IA orientée connaissance qui intègre une connaissance métier et une adaptation d’une solution existante pour optimiser la résolution d'un nouveau problème. Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) forment quant à eux une approche purement basée sur l'expérience. Nous proposons un système RàPC couplé à un algorithme de croissance de régions pour réaliser la segmentation de reins déformés par un néphroblastome. En parallèle, une méthode d’entraînement pour des CNNs, intitulée OV[exposant]2ASSION, est également proposée pour la segmentation de la tumeur. Les deux approches ont pour but de pallier un manque de données d’apprentissage (peu de segmentations de néphroblastomes et de reins pathologiques sont disponibles). Les évaluations montrent de bonnes performances avec le calcul des segmentations proches de celles faites par les radiologues et les chirurgiensNephroblastoma (or Wilms' tumor) affects the kidney and is the most common childhood abdominal cancer tumor. During therapy, it is recommended to preserve kidney function as well as possible by preserving the pathological kidney under certain conditions. The information from the imagery is important to validate them, but partly involves segmentation of the scan images. As this task is very time-consuming, it is common for this information not to be fully exploited. Artificial Intelligence (AI) represents a promising way to automate segmentations but generally requires a large amount of learning data. Among other things, Case-Based Reasoning (CBR) is a knowledge-based AI approach that integrates business knowledge and an adaptation of an existing solution to optimize the resolution of a new problem. Convolutional Neural Networks (CNNs) are a purely experiential approach. We propose a CBR system coupled with a region growing algorithm in order to segment kidneys deformed by nephroblastoma. In parallel, a training method for CNNs, called OV[exposant ]2ASSION, is also proposed for tumor segmentation. Both approaches aim to address a lack of learning data (few segmentations of nephroblastoma and pathological kidneys are available). The evaluations show good performance with the calculation of segmentations similar to those made by radiologists and surgeons
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Ouédraogo, Ismaila. "Technologie mobile et intelligence artificielle pour l'amélioration de la littératie en santé dans les milieux défavorisés." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0023.
Full textAbstract:
L’accessibilité et l’utilisation des informations de santé présentent effectivement des défis majeurs en Afrique subsaharienne, en particulier au sein des populations peu alphabétisées. Ces difficultés sont exacerbées par la diffusion croissante de contenus en langues étrangères dans les solutions de santé numérique, ainsi que par la conception parfois inadaptée de ces solutions pour ces populations locales. Il est impératif de tenir compte de ces facteurs lors de la conception et de la mise en œuvre de solutions de santé numériques, dans le but de les rendre véritablement accessibles et utiles à tous les segments de la population. Dans cette perspective, cette recherche adopte une approche de conception centrée sur l’utilisateur pour améliorer l’accessibilité et l’utilisation des informations de santé (littératie en santé) au sein des populations peu alphabétisées au Burkina Faso, en utilisant des solutions de santé mobiles basées sur l’intelligence artificielle. Grâce à des méthodes telles que les revues de littérature, les entretiens, les enquêtes et les observations, les besoins spécifiques des utilisateurs peu alphabétisés sont minutieusement pris en compte. En intégrant ces retours, des principes de conception concrets sont définis, guidant le développement d’un prototype de Serveur Vocal Interactif (SVI) en langue Dioula. Par la suite, l’évaluation du service mobile auprès des utilisateurs a permis d’améliorer itérativement la solution, en prenant en compte les retours des utilisateurs. De plus, cette recherche a contribué à la création d’un ensemble de données vocales annotées en Dioula, comblant ainsi le manque de données vocales pour les technologies d’assistance vocale au service des populations En mettant l’accent sur l’importance des langues locales et des technologies adaptées, cette étude démontre comment les solutions de santé mobiles alimentées par l’IA peuvent efficacement surmonter les barrières liées à l’alphabétisation, améliorant ainsi la littératie en santé au sein des populations marginalisées. Les résultats de cette recherche s’alignent sur les objectifs de développement durable de l’ONU, renforçant ainsi leur impact positif sur la santé des populations vulnérables au Burkina FasoAccess and use of health information is indeed a major challenge in sub-Saharan Africa, especially for populations with low literacy. These difficulties are exacerbated by the increasing prevalence of foreign language content in digital health solutions, as well as the sometimes inadequate design of these solutions for local populations. These factors must be taken into account in the development and implementation of digital health solutions to ensure that they are truly accessible and beneficial to all populations. In this context, this research focuses on improving the accessibility and use of health information (health literacy) among lowliterate populations in Burkina Faso through AI-enabled mobile health solutions. The research methodology includes literature reviews, interviews, surveys and observations to accurately understand the specific needs of low literacy users. Based on this feedback, concrete design principles will be established to guide the development of a prototype Interactive Voice Response (IVR) system in the Dioula language. The mobile service is then evaluated with users to enable iterative improvements to the solution, taking user feedback into account. In addition, this research contributes to the creation of annotated speech data in Dioula to address the lack of speech data for assistive speech technologies for the population. By highlighting the importance of local languages and adapted technologies, this study demonstrates how AI-enabled mobile health solutions can effectively overcome barriers related to literacy to improve the health literacy of marginalised populations. The findings of this study are in line with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), thus reinforcing their positive impact on the health of vulnerable populations in Burkina Faso
Books on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Kelemen, Arpad. Computational Intelligence in Medical Informatics. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008.
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Ashlesha, Jain, ed. Artificial intelligence techniques in breast cancer diagnosis and prognosis. Singapore: World Scientific, 2000.
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Werner, Horn, ed. Artificial intelligence in medicine: Joint European Conference on Artificial Intelligence in Medicine and Medical Decision Making, AIMDM'99, Aalborg, Denmark, June 20-24, 1999 : proceedings. Berlin: Springer, 1999.
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5
Metin, Akay, and Marsh Andy, eds. Information technologies in medicine. New York: Wiley, 2001.
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7
Books, Time-Life, ed. L' Intelligence artificielle. Amsterdam: Editions Time-Life, 1987.
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8
Marie-Christine, Haton, ed. L' intelligence artificielle. Paris: Presses universitaires de France, 1989.
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9
1948-, Evans David A., Patel Vimla L, and NATO Advanced Research Workshop on Advanced Models of Cognition for Medical Training and Practice (1991 : Barga, Italy), eds. Advanced models of cognition for medical training and practice. Berlin: Springer-Verlag, 1992.
Find full textBook chapters on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Citton, Yves. "Intelligence artificielle." In Angles morts du numérique ubiquitaire, 248–50. Nanterre: Presses universitaires de Paris Nanterre, 2023. http://dx.doi.org/10.4000/11tvc.
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2
Carbonnel, François, Matthieu Schuers, and David Darmon. "Perspectives numériques, intelligence artificielle." In Médecine Générale pour le Praticien, 27–34. Elsevier, 2022. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-76710-4.00005-x.
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3
THOMAS-POHL, M., D. ROGEZ, L. BORRINI, D. AZOULAY, L. DARMON, and É. LAPEYRE. "Les genoux prothétiques." In Médecine et Armées Vol. 44 No.4, 383–88. Editions des archives contemporaines, 2016. http://dx.doi.org/10.17184/eac.6830.
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Afin d’optimiser la récupération, l’autonomie et la réinsertion professionnelle des blessés militaires français victimes d’amputation traumatique, un appareillage technique de qualité est nécessaire. Les genoux à microprocesseur disponibles et remboursés restaurent en partie les capacités fonctionnelles du patient. Cependant les genoux dits de nouvelle génération, dotés d’une intelligence artificielle, permettent une marche quasi physiologique, efficace et sécurisante, et des activités supérieures de marche (descente et montée des escaliers, pentes, marche en terrains irréguliers, marche arrière, piétinement) performantes. C’est devant cet enjeu médico-technique que les instances médico-militaires, conscientes du bénéfice à apporter aux militaires, ont validé leur prise en charge financière. Elle s’applique sous conditions strictes, au profit des militaires blessés en opération ou en service, qui s’inscrivent dans un parcours de réinsertion professionnelle et dont le besoin et l’amélioration ont été préalablement validés par le service de santé des armées.
4
"Intelligence artificielle." In Taxonomie des questions juridiques liées à l’économie numérique, 5–22. United Nations, 2023. http://dx.doi.org/10.18356/9789213585061c003.
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5
Poirot, Jérôme. "Intelligence artificielle." In Dictionnaire du renseignement, 474–75. Perrin, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/perri.mouto.2018.01.0474.
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6
Neyrat, Frédéric. "L’imagination artificielle." In Intelligence artificielle et société, 233–58. Presses de l'Université du Québec, 2024. http://dx.doi.org/10.2307/jj.12348157.14.
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7
Simon, Pierre, and Thierry Moulin. "Intelligence artificielle médicale." In Télémédecine et Télésoin, 65–75. Elsevier, 2021. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-77544-4.00012-4.
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8
"Pages de début." In Intelligence naturelle, intelligence artificielle, 1–6. Presses Universitaires de France, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/puf.lenyj.1993.01.0001.
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9
"Pages de fin." In Intelligence naturelle, intelligence artificielle, 363–69. Presses Universitaires de France, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/puf.lenyj.1993.01.0363.
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10
Frederiksen, Carl H., and Bruno Emond. "La représentation et le traitement cognitif du discours : le rôle des modèles formels." In Intelligence naturelle, intelligence artificielle, 165–96. Presses Universitaires de France, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/puf.lenyj.1993.01.0165.
Full textConference papers on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Schmitt, Damien. "Optimisation des plans de chargement des réacteurs nucléaires d'EDF." In Intelligence artificielle : quelles perspectives pour l'énergie nucléaire. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2018. http://dx.doi.org/10.1051/jtsfen/2018int02.
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2
Segond, Mathieu. "Potentialités et défis de l'usage du Machine Learning pour des applications critiques dans l'industrie nucléaire." In Intelligence artificielle : quelles perspectives pour l'énergie nucléaire. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2018. http://dx.doi.org/10.1051/jtsfen/2018int03.
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3
Jeanne, Ludovic. "Intégrité Académique et Intelligence Artificielle. Réflexions prospectives sur la base du cas Speedwrite." In 2ème Colloque International de Recherche et Action sur l’Intégrité Académique. « Les nouvelles frontières de l’intégrité ». IRAFPA, 2022. http://dx.doi.org/10.56240/cmb9919.
Full textAbstract:
Academic integrity is linked to the fight, in whatever form, against academic fraud. The balance of resources and strategies plays a critical role: the ability of organizations and their dedicated staff to detect and establish fraud is one of the major terms of the fight against it. Artificial intelligence seems to offer a vast field for the sophistication and professionalization of academic fraud practices. This paper focuses on a particular aspect of the challenge to the current balance: the anticipation of the potentialities offered by artificial intelligence in terms of text production without editorial work by the alleged author. Using the case of an artificial intelligence platform dedicated to the semi-automatic generation of « original » texts, the paper will attempt to analyze the efficiency and implications of such a tool as well as to propose prospective hypotheses regarding the evolution of the field of academic fraud.
4
Acosta-Salgado, Linda, Jean-David Daviet, and Lisa Jeanson. "Improving Web Accessibility through Artificial Intelligence: A Focus on Image Description Generation: Améliorer l'Accessibilité des Sites Web grâce à l'Intelligence Artificielle : Focus sur la Génération de Descriptions d'Images." In IHM '24: 35th International Francophone Conference on Human-Computer Interaction. New York, NY, USA: ACM, 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3650104.3652908.
Full text
5
Gräßler, Iris, and Alena Tušek. "Case study on the software-supported development of competences in Scenario-Technique." In 6th International Conference on Human Systems Engineering and Design Future Trends and Applications (IHSED 2024). AHFE International, 2024. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1005548.
Full textAbstract:
In the context of digital usages, acting on practices, avoiding risky behaviors or moving towards more responsible mobile consumption are questions that have become central to our hyperconnected lives. Corporate Sustainability and Responsibility (CSR) strategies are underway, but companies are struggling to translate into action in some technocentric areas, such as in the Telco world. This paper proposes to examine the interest of the reflexive approach, as described by Vacher (2011), for the user-centered design of innovative and participatory services. Two educational devices were tested with French customers. Within Orange Innovation Research, these two devices have been designed to support customers in their digital uses. The first one focuses on cybersecurity risk management and the second one deals with the appropriation of responsible behavior regarding the purchase and usage of smartphone. We fall within the scope of persuasive technologies, as defined by Foulonneau (2017), within an influence that can be described as responsible and respectful of the recipient “without the use of coercion or deception”.The reflexive process, at the heart of our approach, encourages individuals to analyze and to question their actions and their consequences, thus facilitating the development and transformation of ethical and sustainable behaviors. Reflexivity can be described as experiential learning (Dewey, J. 1938 ), and mobilizes a metacognitive ability on how to learn. The first device deals with a priority topic for Orange: the digital protection of its customers. Through a chatbot, customers are encouraged to verbalize the risks they encounter, analyze their experience and take a step back to consider changing their behavior. The results of experiments with a group of young people show that reflective practice allows participants to become aware of their protective behaviors and to put in place effective and informed strategies aimed at countering daily risks. The second device is a service model designed to assist users in selecting a new smartphone via a questionnaire. The model provides information on the ecological and social impacts of smartphone manufacturing and suggests ways to reduce it. The qualitative test carried out in the laboratory shows that the use of the device allows the generation of "socio-eco-reflections" as well as a meta-reflection, both steps validating the start of a reflexive process. This questioning is accompanied by projections on practices built from the reflexive experience. We postulate that this reflexive approach, in an industrial environment, allows individuals to build and transform their own behaviors through a guided experiential journey. It also promotes the emergence of changes that are significant, adapted, and sustainable. This hypothesis highlights the importance of ethics and behaviors persistence within the framework of CSR, offering promising perspectives for the provision of enabling tools for our clients. Vacher, Y. (2011). La pratique réflexive. Un concept et des mises en œuvre à définir. In Recherche et formation, Vol 66, p. 65-78. Foulonneau A. (2017). Les technologies persuasives adaptatives. Intelligence artificielle [cs.AI]. Thèse, Université Grenoble Alpes. Dewey, J. 1938 Experience and Education (Internet Archive). Experience and Education. Macmillan Publishers. P. 9-10.
Reports on the topic "Intelligence artificielle en médecine"
1
Gautrais, Vincent, Anne Tchiniaev, and Émilie Guiraud. Guide des bonnes pratiques en intelligence artificielle : sept principes pour une utilisation responsable des données. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique, February 2023. http://dx.doi.org/10.61737/tuac9741.
Full textAbstract:
Ce document cherche à traduire juridiquement les centaines de documents à saveur éthique à travers un guide de bonnes pratiques susceptible d’accroitre la diligence des prestataires offrant de tels outils technologiques.
2
Hulin, Anne-Sophie, Anita Burgun, Stéphanie Combes, Nathalie De Grove-Valdeyron, Caroline Guillot, Jacques Priol, Jeanne Solofrizzo, and Grimaud Valat. Entre gouvernance des données et intelligence artificielle : quelle place pour la poursuite de l'intérêt général : actes du colloque de clôture des travaux de la Chaire Justice sociale et IA. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, August 2024. http://dx.doi.org/10.61737/uiwj9558.
Full textAbstract:
Cet ouvrage s’inscrit dans le contexte actuel où la définition des orientations et des objectifs relatifs au cadre de gouvernance des données et de l’intelligence artificielle revêt une importance capitale. Les contributions rassemblées illustrent une partie des échanges ayant eu lieu lors du colloque organisé sous l’égide de la Chaire justice sociale et intelligence artificielle, qui s’est tenu le 8 février 2024 à l’École Normale Supérieure de Paris. Réunissant des experts de divers domaines, ce colloque a pour objectif d’explorer quelques-uns des points d’intersection entre les données, l’IA et l’intérêt général. Ceci conduit aux questions suivantes : dans quelle mesure la poursuite de l’intérêt général peut-elle légitimer l’innovation numérique? Comment peut-elle influer sur son encadrement? Quelles perspectives sociales et/ou voies de tempéraments aux pratiques actuelles offre-t-elle du point de vue de l’utilisation des données et du développement de l’IA? Autrement dit : entre gouvernance des données et intelligence artificielle : quelle place pour la poursuite de l’intérêt général?
3
Therrien, Marie-Christine, Joris Arnaud, Clara El Mestikawy, Julie-Maude Normandin, Geneviève Baril, Steve Jacob, Julien Laumonier, and Justin Lawarée. Six cas d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur public : note de recherche. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique, January 2020. http://dx.doi.org/10.61737/qjkh1812.
Full textAbstract:
À la demande du Secrétariat du Conseil du trésor, nous avons réalisé six notes correspondant à six cas d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur public. Nous avons rédigé des notes1 sur le Royaume-Uni, la France, l’Allemagne, Israël, les États-Unis d’Amérique et Singapour. Ces cas ont été choisis en fonction de leur place dans le « Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019 » et en fonction de la documentation accessible publiquement sur ces pays.
4
Audet, René, and Tom Lebrun. Livre blanc : L'intelligence artificielle et le monde du livre. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, September 2020. http://dx.doi.org/10.61737/zhxd1856.
Full textAbstract:
Québec et Montréal, le 21 septembre 2020 – L’intelligence artificielle (IA) dans le monde du livre est une réalité. En effet, elle n’est pas réservée aux plateformes de vente ou aux applications médicales. L’IA peut assister l’écriture, accompagner le travail éditorial ou encore aider le libraire. Elle peut répondre à des besoins criants ; malgré ses limites évidentes, elle permet d’envisager des applications inédites dans la chaîne du livre, qui font ici l’objet de recommandations précises. Ce livre blanc, rédigé par deux spécialistes du livre et de l’intelligence artificielle, vise à identifier des pistes d’action pour mettre l’IA au service des nombreux maillons du monde du livre. « Dans ce milieu, où doivent être menées les réflexions utiles à la planification de l’avenir immédiat de ce créneau culturel, l’idée d’une concertation de certains de ses acteurs sur l’utilisation d’IA (voire l’éventuelle mise en commun des données collectées) est une piste à suivre. » Cette concertation est appelée par nombre d’experts, qui témoignent dans ce Livre blanc des enjeux propres au contexte culturel actuel menacé par les géants du commerce : « Si l’IA appelle une vigilance constante concernant son utilisation, il paraît important pour les acteurs du monde du livre de rester très attentifs aux avancées technologiques, tant à ce qu’elles pourraient bousculer qu’à ce qu’elles pourraient apporter. » (Virginie Clayssen, Éditis / Commission numérique du Syndicat national de l’édition, France) Ainsi, « la voie dorée pour l’introduction d’IA, pensée comme intelligence augmentée, dans les différents maillons de la chaîne est sans aucun doute celle d’une exploitation des différentes données déjà disponibles ».
5
McAdams-Roy, Kassandra, Philippe Després, and Pierre-Luc Déziel. La gouvernance des données dans le domaine de la santé : Pour une fiducie de données au Québec ? Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, February 2023. http://dx.doi.org/10.61737/nrvw8644.
Full textAbstract:
Promesses technologiques et protection des intérêts personnels à l’ère des données massives : Comment trouver un juste milieu ? Les nouvelles technologies numériques ont connu d’importants avancements au cours des dernières années. Étant à l’aube de l’ère de l’intelligence artificielle, ces dernières ont créé une soif inédite pour les données de toutes sortes. Bien que ces technologies soient prometteuses de nombreuses améliorations à nos vies quotidiennes ainsi qu’à plusieurs domaines telle la médecine, le droit, et la pharmacologie, elles engendrent aussi de nombreuses préoccupations. Ainsi, il y a actuellement un effort en cours pour trouver des solutions qui sauront mieux encadrer ces nouvelles technologies et protéger les intérêts individuelles et collectifs, sans toutefois nuire à l’essor de leur plein potentiel. La fiducie de données fut identifiée comme une telle solution. Prônée pour sa versatilité et sa flexibilité, elle est présentée comme un outil qui permettrait de trouver un juste milieu entre innovation et protection des intérêts individuels dans le cadre d’une stratégie de gouvernance responsable des données. Plusieurs sont ainsi à étudier son applicabilité dans différents secteurs et différentes juridictions et elle est l’objet de la présente étude. Cette étude s’intéresse spécifiquement à savoir si une fiducie de données pourrait être établie au Québec pour la gestion des données dans le domaine de la santé.
6
Gentelet, Karine, and Alexandra Bahary-Dionne. Les angles morts des réponses technologiques à la pandémie de COVID-19 : Disjonction entre les inégalités en santé et numériques structurantes de la marginalisation de certaines populations. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, September 2020. http://dx.doi.org/10.61737/gsjs3130.
Full textAbstract:
Dans le cadre des travaux de OBVIA sur les effets des systèmes d’intelligence artificielle et des outils numériques déployés pour lutter contre la propagation de la COVID-19, Karine Gentelet, professeure agrégée au Département des sciences sociales de l’Université du Québec en Outaouais (UQO) et titulaire de la Chaire Abéona-ENS-OBVIA en intelligence artificielle et justice sociale et Alexandra Bahary-Dionne, candidate au doctorat en droit à l’Université d’Ottawa, ont produit un rapport de recherche intitulé: « Les angles morts des réponses technologiques à la pandémie de COVID-19 : Disjonction entre les inégalités en santé et numériques structurantes de la marginalisation de certaines populations« . Ce rapport propose une analyse des réponses technologiques à la pandémie en particulier, lorsqu’appliquées à des populations qui sont déjà marginalisées. Ce rapport met en exergue un certain nombre d’angles morts qui ont eu pour conséquence de ne pas considérer les liens étroits entre les inégalités en santé déjà existantes et le caractère multidimensionnel des fractures numériques.
7
Gautrais, Vincent, and Nicolas Aubin. Assessment Model of Factors Relating to Data Flow: Instrument for the Protection of Privacy as well as Rights and Freedoms in the Development and Use of Artificial Intelligence. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, March 2022. http://dx.doi.org/10.61737/haoj6662.
Full textAbstract:
This document proposes a model for assessing factors relating to data flow. Indeed, in order to increase the diligence of the players involved, systematic use is made of internal policies in which the latter spell out the guarantees they offer, whether in terms of privacy, transparency, security, fundamental freedoms, and so on. Based on the Guide des bonnes pratiques en intelligence artificielle (only available in French), this model seems to us to be a way for a provider to expose its diligence and the efforts it intends to make to handle data responsibly.
8
Mörch, Carl-Maria, Pascale Lehoux, Marc-Antoine Dilhac, Catherine Régis, and Xavier Dionne. Recommandations pratiques pour une utilisation responsable de l’intelligence artificielle en santé mentale en contexte de pandémie. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, December 2020. http://dx.doi.org/10.61737/mqaf7428.
Full textAbstract:
La pandémie actuelle a provoqué une onde de choc dont les conséquences se font sentir dans tous les aspects de notre vie. Alors que la santé physique a été généralement au cœur de l’attention scientifique et politique, il est devenu clair que la pandémie de COVID-19 a influé significativement sur la santé mentale de nombreux individus. Plus encore, elle aurait accentué les fragilités déjà existantes dans nos systèmes de santé mentale. Souvent moins financé ou soutenu que la santé physique, le domaine de la santé mentale pourrait-il bénéficier d’innovations en intelligence artificielle en période de pandémie ? Et si oui comment ? Que vous soyez développeur.e.s en IA, chercheur.e.s ou entrepreneur.e.s, ce document vise à vous fournir une synthèse des pistes d’actions et des ressources pour prévenir les principaux risques éthiques liés au développement d’applications d’IA dans le champ de la santé mentale. Pour illustrer ces principes, ce document propose de découvrir quatre cas fictif, à visée réaliste, à partir desquels il vous sera proposé de porter attention aux enjeux éthiques potentiels dans cette situation, aux enjeux d’innovation responsable à envisager, aux pistes d’action possibles inspirées de la liste de contrôle (Protocole Canadien conçu pour favoriser une utilisation responsable de l’IA en santé mentale et prévention du suicide, Mörch et al., 2020), aux ressources pratiques et à certains enjeux juridiques pertinents. Ce document a été élaboré par Carl-Maria Mörch, PhD, Algora Lab, Université de Montréal, Observatoire International sur les impacts sociétaux de l’Intelligence Artificielle et du Numérique (OBVIA), Mila – Institut Québécois d’Intelligence Artificielle, avec les contributions de Pascale Lehoux, Marc-Antoine Dilhac, Catherine Régis et Xavier Dionne.
9
Gobeil-Proulx, Julien. Recension des besoins en compétences suscités par le développement et la mise en oeuvre de l'IA. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, 2021. http://dx.doi.org/10.61737/hsuj4131.
Full textAbstract:
Le discours social sur l’IA nous dit que son développement et ses applications seront la plus grande force de transformation de l’emploi au cours des prochaines années. La nouvelle présence de l'IA modifie la nature des emplois et les profils de compétences qui leur sont traditionnellement associés, même si le rapport de l’IA est indirect dans un emploi donné. Ce projet exploratoire de recension et d'analyse de la littérature, réalisé pour le Pôle montréalais d'enseignement supérieur en intelligence artificielle (PIA), s'intérroge sur ces compétences. Une littérature portant sur cette problématique commence tout juste à se former depuis ces dernières années. Afin de dresser un portrait global de la situation, des écrits récents provenant d'organisations publiques, d'organisations commerciales et du monde académique ont été recensés. De plus, une recension à partir de sept bases de données de textes scientifiques a été menée. Les compétences spécifiques identifiées dans les textes ont été regroupées en 16 domaines de compétences. Certaines compétences spécifiques se sont démarqués, notamment, la littératie en IA, le travail d'équipe, la créativité et la capacité à résoudre des problèmes complexes. Il est souhaité que les établissements d'enseignement supérieur puissent s'inspirer de ces travaux de recherche afin d'enrichir leurs réflexions sur l'anticipation des besoins de formation à l'ère du numérique et de l'IA.
10
Rousseau, Henri-Paul. Gutenberg, L’université et le défi numérique. CIRANO, December 2022. http://dx.doi.org/10.54932/wodt6646.
Full textAbstract:
Introduction u cours des deux derniers millénaires, il y a eu plusieurs façons de conserver, transmettre et même créer la connaissance ; la tradition orale, l’écrit manuscrit, l’écrit imprimé et l’écrit numérisé. La tradition orale et le manuscrit ont dominé pendant plus de 1400 ans, et ce, jusqu’à l’apparition du livre imprimé en 1451, résultant de l’invention mécanique de Gutenberg. Il faudra attendre un peu plus de 550 ans, avant que l’invention du support électronique déloge à son tour le livre imprimé, prenant une ampleur sans précédent grâce à la révolution numérique contemporaine, résultat du maillage des technologies de l’informatique, de la robotique et de la science des données. Les premières universités qui sont nées en Occident, au Moyen Âge, ont développé cette tradition orale de la connaissance tout en multipliant l’usage du manuscrit créant ainsi de véritables communautés de maîtres et d’étudiants ; la venue de l’imprimerie permettra la multiplication des universités où l’oral et l’écrit continueront de jouer un rôle déterminant dans la création et la transmission des connaissances même si le « support » a évolué du manuscrit à l’imprimé puis vers le numérique. Au cours de toutes ces années, le modèle de l’université s’est raffiné et perfectionné sur une trajectoire somme toute assez linéaire en élargissant son rôle dans l’éducation à celui-ci de la recherche et de l’innovation, en multipliant les disciplines offertes et les clientèles desservies. L’université de chaque ville universitaire est devenue une institution florissante et indispensable à son rayonnement international, à un point tel que l’on mesure souvent sa contribution par la taille de sa clientèle étudiante, l’empreinte de ses campus, la grandeur de ses bibliothèques spécialisées ; c’est toutefois la renommée de ses chercheurs qui consacre la réputation de chaque université au cours de cette longue trajectoire pendant laquelle a pu s’établir la liberté universitaire. « Les libertés universitaires empruntèrent beaucoup aux libertés ecclésiastiques » : Étudiants et maîtres, qu'ils furent, ou non, hommes d'Église, furent assimilés à des clercs relevant de la seule justice ecclésiastique, réputée plus équitable. Mais ils échappèrent aussi largement à la justice ecclésiastique locale, n'étant justiciables que devant leur propre institution les professeurs et le recteur, chef élu de l’université - ou devant le pape ou ses délégués. Les libertés académiques marquèrent donc l’émergence d'un droit propre, qui ménageait aux maîtres et aux étudiants une place à part dans la société. Ce droit était le même, à travers l'Occident, pour tous ceux qui appartenaient à ces institutions supranationales que furent, par essence, les premières universités. À la fin du Moyen Âge, l'affirmation des États nationaux obligea les libertés académiques à s'inscrire dans ce nouveau cadre politique, comme de simples pratiques dérogatoires au droit commun et toujours sujettes à révision. Vestige vénérable de l’antique indépendance et privilège octroyé par le prince, elles eurent donc désormais un statut ambigu » . La révolution numérique viendra fragiliser ce statut. En effet, la révolution numérique vient bouleverser cette longue trajectoire linéaire de l’université en lui enlevant son quasi monopole dans la conservation et le partage du savoir parce qu’elle rend plus facile et somme toute, moins coûteux l’accès à l’information, au savoir et aux données. Le numérique est révolutionnaire comme l’était l’imprimé et son influence sur l’université, sera tout aussi considérable, car cette révolution impacte radicalement tous les secteurs de l’économie en accélérant la robotisation et la numérisation des processus de création, de fabrication et de distribution des biens et des services. Ces innovations utilisent la radio-identification (RFID) qui permet de mémoriser et de récupérer à distance des données sur les objets et l’Internet des objets qui permet aux objets d’être reliés automatiquement à des réseaux de communications .Ces innovations s’entrecroisent aux technologies de la réalité virtuelle, à celles des algorithmiques intelligentes et de l’intelligence artificielle et viennent littéralement inonder de données les institutions et les organisations qui doivent alors les analyser, les gérer et les protéger. Le monde numérique est né et avec lui, a surgi toute une série de compétences radicalement nouvelles que les étudiants, les enseignants et les chercheurs de nos universités doivent rapidement maîtriser pour évoluer dans ce Nouveau Monde, y travailler et contribuer à la rendre plus humain et plus équitable. En effet, tous les secteurs de l’activité commerciale, économique, culturelle ou sociale exigent déjà clairement des connaissances et des compétences numériques et technologiques de tous les participants au marché du travail. Dans cette nouvelle logique industrielle du monde numérique, les gagnants sont déjà bien identifiés. Ce sont les fameux GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) suivis de près par les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla et Uber) et par les géants chinois du numérique, les BATX (Baidu, Alibaba, Tenant et Xiaomi). Ces géants sont alimentés par les recherches, les innovations et les applications mobiles (APPs) créées par les partenaires de leurs écosystèmes regroupant, sur différents campus d’entreprises, plusieurs des cerveaux qui sont au cœur de cette révolution numérique. L’université voit donc remise en question sa capacité traditionnelle d’attirer, de retenir et de promouvoir les artisans du monde de demain. Son aptitude à former des esprits critiques et à contribuer à la transmission des valeurs universelles est également ébranlée par ce tsunami de changements. Il faut cependant reconnaître que les facultés de médecine, d’ingénierie et de sciences naturelles aux États-Unis qui ont développé des contacts étroits, abondants et suivis avec les hôpitaux, les grandes entreprises et l’administration publique et cela dès la fin du 19e siècle ont été plus en mesure que bien d’autres, de recruter et retenir les gens de talent. Elle ont énormément contribué à faire avancer les connaissances scientifiques et la scolarisation en sciences appliquées ..La concentration inouïe des Prix Nobel scientifiques aux États-Unis est à cet égard très convaincante . La révolution numérique contemporaine survient également au moment même où de grands bouleversements frappent la planète : l’urgence climatique, le vieillissement des populations, la « déglobalisation », les déplacements des populations, les guerres, les pandémies, la crise des inégalités, de l’éthique et des démocraties. Ces bouleversements interpellent les universitaires et c’est pourquoi leur communauté doit adopter une raison d’être et ainsi renouveler leur mission afin des mieux répondre à ces enjeux de la civilisation. Cette communauté doit non seulement se doter d’une vision et des modes de fonctionnement adaptés aux nouvelles réalités liées aux technologies numériques, mais elle doit aussi tenir compte de ces grands bouleversements. Tout ceci l’oblige à s’intégrer à des écosystèmes où les connaissances sont partagées et où de nouvelles compétences doivent être rapidement acquises. Le but de ce texte est de mieux cerner l’ampleur du défi que pose le monde numérique au milieu universitaire et de proposer quelques idées pouvant alimenter la réflexion des universitaires dans cette démarche d’adaptation au monde numérique. Or, ma conviction la plus profonde c’est que la révolution numérique aura des impacts sur nos sociétés et notre civilisation aussi grands que ceux provoqués par la découverte de l’imprimerie et son industrialisation au 15e siècle. C’est pourquoi la première section de ce document est consacrée à un rappel historique de la révolution de l’imprimerie par Gutenberg alors que la deuxième section illustrera comment les caractéristiques de la révolution numérique viennent soutenir cette conviction si profonde. Une troisième section fournira plus de détails sur le défi d’adaptation que le monde numérique pose aux universités alors que la quatrième section évoquera les contours du changement de paradigme que cette adaptation va imposer. La cinquième section servira à illustrer un scénario de rêves qui permettra de mieux illustrer l’ampleur de la gestion du changement qui guette les universitaires. La conclusion permettra de revenir sur quelques concepts et principes clefs pour guider la démarche vers l’action. L’université ne peut plus « être en haut et seule », elle doit être « au centre et avec » des écosystèmes de partenariats multiples, dans un modèle hybride physique/virtuel. C’est ainsi qu’elle pourra conserver son leadership historique de vigie du savoir et des connaissances d’un monde complexe, continuer d’établir l’authenticité des faits et imposer la nécessaire rigueur de la science et de l’objectivité.