Au fil des années, l’IA a toujours été d’actualité et a su proposer des solutions, prévisions et recommandations utiles. Peu avant le signal d’alerte épidémique de l’OMS, une IA s’était doutée d’un comportement anormal, sans pour autant réussir à prévoir de tels chiffres. Il faut bien croire que personne ne comprenait ce qui se passait ni ce qui se préparait. Le monde entier vit actuellement une période pandémique où l’économie à l’échelle mondiale, a connu un déséquilibre sans égal, menant à l’arrêt de plusieurs industries. Mais si l’IA n’a pas prévu cet état pandémique, pourra-t-elle se rattraper en trouvant des solutions ? en tout cas, la lutte acharnée de l’IA contre le Covid-19 a déjà commencé.
La contribution de l’intelligence artificielle dans le domaine de la médecine
Portée par l’émergence des approches par apprentissage, la notion d’IA est devenue omniprésente dans le domaine médicale, de l’assistance des aide-soignant au diagnostic de radios. Il faut savoir que l’IA[1] est capable de lire les scans IRM cardiaques 186 fois plus rapidement qu’un expert humain. Grâce à l’imagerie optique[2], une IA, entraînée sur 2,5 millions d’images de biopsie, arrive à détecter le type de cancer parmi les 10 tumeurs cérébrales les plus fréquentes et ce, en 2min seulement. En identifiant rapidement ces tumeurs, leurs stades et ainsi leurs gravité, nous avons pu faire un bond en avant dans la prévention, le traitement et le suivi, où maintes applications IA[3] ont été conçues pour les patients et les médecins. Les IA, matérielles et logicielles, ont déjà fait leur preuve dans la médecine, et leurs apport envers la santé est une réalité que nous vivons actuellement, où l’IA ne cesse de lutter contre le virus du Covid-19.
Il est vrai que la situation pandémique actuelle met à mal les IA, qui n’ont pas prévu cette propagation, n’ont pas encore trouvé de vaccins et ne cessent de recommander des produits inutiles. Cette déception envers l’IA, que certains qualifient d’échec, n’a pas lieu d’être car, c’est tout simplement le manque de données et la soudaineté de la crise qui ont mis à mal les modèles établis et ce, pour les machines comme pour les humains. Un système IA nécessite une masse de données volumineuses lors de l’apprentissage afin d’atteindre une performance optimale. De tels systèmes apprennent par eux-mêmes à résoudre un problème donnée, ce qui nécessite de leur fournir au départ les bons exercices avec corrigés, autrement le résultat sera biaisé. C’est le cas des recommandations inutiles, où la soudaineté des événements actuels a changé nos routines, laissant place à de nouvelles priorités que l’IA ne saura prédire.
Peu de temps après l’alerte pandémique, l’IA a repris les choses en mains, grâce aux nouvelles données acquises qui ont permis à l’IA d’apprendre à nouveau et de corriger ces erreurs. Néanmoins, il ne faut pas oublier que le 30/12/2019, le système IA de BlueDot[4], une start-up spécialisée dans la surveillance des épidémies, avait déjà donné l’alerte sur un nouveau virus. Conçu pour détecter et suivre les risques de propagation de maladies infectieuses (en passant en revue des articles de presse et des données du trafic aérien) ce système IA a repéré une anomalie dans le nombre de cas de pneumonies dans la région de Wuhan. Le modèle a non seulement détecté le début de l’épidémie en Chine, mais a également prédit sa propagation à Bangkok, Séoul et Tokyo.
La lutte des IA contre le Covid-19 pendant le confinement
Peu après l’annonce officielle de l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) au grand public de l’épidémie de type grippal, une mobilisation mondiale pour une lutte acharnée contre le virus a démarré. Cela s’est manifesté en plusieurs recherches et publications sur le virus et sa gravité, ce qui donna lieu à une quantité de données[5] volumineuses. Ainsi, grâce à l’imagerie médicale[6], nous avons pu diagnostiquer toutes les étapes du virus et faire un suivis des radios[7], au travers des techniques de vision et d’IA. Les progrès de l’IA ont commencé à se ressentir, particulièrement quand l’IA a bien prédit le pic de l’épidémie[8]. En prenant connaissance de plusieurs nouveaux paramètres, tels que le taux de contamination en fonction de mesures d’hygiène et de confinement, il était possible de tracer des courbes pandémiques, pouvant prédire le pic.
Aujourd’hui, l’IA dans toute ses formes, est impliquée, dans la lutte que nous menons contre le virus. A échelle public, la livraison en Chine, USA et autres pays est un exemple parmi tant d’autre où les robots prennent le relais dans plusieurs services afin de limiter le contact humain. Dans plusieurs hôpitaux, on retrouve des robots qui allègent le travail des soignants, qui désinfectent les lieux, qui donnent à manger, qui prennent la température et qui permettent de communiquer avec les médecin. Au Rwanda, des robots multitâches[9] ont été déployés, permettant non seulement de réaliser les corvées habituelles de contrôle médical, mais aussi de détecter les cas suspects. Une telle assistance nous a permis de mieux vivre le confinement et de contrôler davantage la mortalité du virus.
La lutte des IA est plus sérieuse que les efforts humains !
Le confinement est certes levé, mais le virus est encore là et sa propagation est loin d’être terminée, surtout avec notre manque de respect des gestes barrières qui ne fait qu’augmenter les cas à nouveaux. Plusieurs travaux de recherches ont déjà été entamés pour trouver un vaccin et nombreux sont les projets autour de l’IA. Mais si nos espoirs reposent sur la machine, l’humain se doit de respecter au minimum les différents gestes barrières. Ces derniers, auparavant anodin, sont devenus d’actualité et par conséquent suivis par l’IA, qui est sollicitée, cette fois, d’une façon plus originale. En effet, grâce à des caméras thermiques ou infrarouges, l’IA mesure la température pour détecter la fièvre et ainsi les personnes potentiellement contaminées. Dans les espaces publics, la vérification de la distanciation sociale[10] ou le port de masque[11] font toujours débats au niveaux d’organismes tel que la CNIL. A titre plus personnel ou professionnel, l’IA peut même surveiller le bon lavage des mains[12].
C’est dans cet état d’esprit, que nous avons développé, à Ilyeum Insights, une IA qui vérifie si le masque est porté, à l’entrée des locaux. En quête d’innovation et dans le but de lutter contre le Covid-19, notre modèle arrive également à distinguer si le masque est correctement porté, autrement une alerte sera signalée. Jugeant qu’un masque trop bas ou sur le côté est équivalent à un masque non porté, nous avons poussé le système à indiquer les consignes à suivre dépendamment de chaque situation. La lutte contre le Covid-19 est certes universelle, repose fortement sur l’IA, mais dépend principalement de nos actions.
[1] https://www.lebigdata.fr/ia-scans-irm-cardiaques
[2] https://www.usine-digitale.fr/article/cette-technique-couplant-deep-learning-et-imagerie-optique-est-capable-de-detecter-un-cancer-du-cerveau-en-moins-de-trois-minutes.N917349
[3] https://sante.lefigaro.fr/article/7-applications-mobile-sante-qui-se-sont-faites-remarquer/
[5] https://www.kaggle.com/datasets?search=Covid-19
[6] https://ici.radio-canada.ca/nouvelle/1703287/intelligence-artificielle-covid-imagerie-tdm-hopital-poumons
[7] https://www.heidi.news/sante/face-au-coronavirus-la-course-technologique-pour-mettre-l-ia-au-service-de-l-imagerie-medicale
[8] https://www.sciencesetavenir.fr/sante/coronavirus-a-quelle-date-le-pic-est-il-prevu_141264
[9] https://www.jstm.org/covid-19-des-robots-pour-assister-le-personnel-soignant-au-rwanda/
[10] https://towardsdatascience.com/covid-19-ai-enabled-social-distancing-detector-using-opencv-ea2abd827d34
[11] https://www.neozone.org/innovation/drone-volt-mise-sur-lintelligence-artificielle-pour-la-detection-de-port-de-masque/
[12] https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2020/0526-01.html
