Tendances

Au RSNA 2024, l’intelligence artificielle parle modèles de fondation et productivité

Le congrès de la Société nord-américaine de radiologie, début décembre à Chicago, a confirmé l’essor des modèles de fondation et des outils de productivité en imagerie médicale. Ces avancées sont portées par des entreprises avec différents modèles de commercialisation, qui ouvrent la voie à une poursuite des innovations dans ce secteur.

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Le 30/01/25 à 7:00 Lecture 7 min.

Plusieurs entreprises des technologies de l’information misent sur les principales pathologies détectées en imagerie médicale et les programmes de dépistages – actuels ou potentiels -, tels que le dépistage du cancer du sein et le dépistage du cancer du poumon. © Benjamin Bassereau

L’édition 2024 du congrès de la Société nord-américaine de radiologie a fait la part belle à l’intelligence artificielle, en particulier sur son exposition technique. Cet événement, qui s’est tenu début décembre 2024 à Chicago (Illinois, États-Unis), a fait ressortir plusieurs tendances sur ce large sujet.

Modèle de fondation

La première est celle des modèles de fondation. Ce terme désigne « tout modèle entraîné sur un gros volume de données (généralement en utilisant l’apprentissage autosupervisé à grande échelle sur des données non annotées) qui peut être adapté (par exemple, affiné) à un large éventail de tâches en aval », d’après le centre de recherche sur les modèles de base (CRFM) du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), qui aurait inventé le concept [1]. Selon la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), « il s’agit d’une catégorie de modèles d’IA sur un ensemble de données dont la quantité et la diversité sont particuliè

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Auteurs

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Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

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Bibliographie

  1. « Modèle de fondation ». Wikipédia, 13 novembre 2024. Wikipedia, https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mod%C3%A8le_de_fondation&oldid=220269750.

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