JFR de printemps

Des algorithmes d’IA surévalués et des humains sous-estimés

La démystification de l'intelligence artificielle était au programme des JFR de printemps. Après une phase d'exaltation sur les performances des algorithmes, l'heure est à l'analyse critique, avec quelques déconvenues.

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Le 14/06/21 à 7:00, mise à jour hier à 14:13 Lecture 3 min.

Le 4 juin, une conférence-débat des JFR de printemps a permis d’exposer les mythes et réalités de l’IA en radiologie et de démêler le vrai du faux sur les performances des algorithmes (photo d'illustration). D. R.

Le 4 juin, une conférence-débat des Journées francophones de radiologie (JFR) s’est attelée à exposer les mythes et réalités de l’intelligence artificielle (IA) en radiologie et à démêler le vrai du faux sur les performances des algorithmes.

Un match truqué ?

L’un des principaux mythes fondateurs de l’IA en santé repose sur le fameux match « algorithme vs humain », avec les courbes receiver operating characteristic (ROC) comme échelles d’évaluation entre les performances des radiologues et celles des logiciels. Or, indique Thibaut Jacques, radiologue au CHU de Lille (59), la manière dont sont conçues de nombreuses études ne reflète pas la réalité du terrain : « Souvent, on évalue les humains de façon rétrospective. Mais il a été démontré que si on fait lire à un médecin 100 mammographies en rétrospectif et les mêmes mammographies en prospectif dans la pratique clinique, les performances intrinsèques seront différentes. C’est le « laboratory effect ». Dans les études rétrospectives, les h

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Mots-clés

intelligence artificielle

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