Quelles stratégies pour limiter les biais des systèmes d’IA ?

Les considérations éthiques de l’intelligence artificielle (IA) en radiologie étaient l’un des sujets saillants du RSNA 2022. Le 27 novembre, une session a traité la question des biais de l’IA. « Les biais peuvent se cacher dans les données, dans les algorithmes et dans les applications cliniques », a souligné Zi Zhang, professeure assistante de radiologie à l’hôpital universitaire Jefferson, à Philadelphie.

La communauté médicale sur le qui-vive

Selon elle, ces biais reflètent souvent des déséquilibres profonds dans les structures institutionnelles et les relations sociales. Des considérations techniques et sociales doivent donc être apportées pour les identifier, les réduire et, in fine les éliminer des systèmes d’IA. Concernant cette problématique, l’intervenante cite une déclaration multisociétaire commune entre l’Europe et l’Amérique du Nord, publiée en 2019 dans la revue Radiology [1]. Le document stipule que la responsabilité ultime de l'IA incombe à ses concepteurs et à ses opéra