Comment améliorer les challenges en intelligence artificielle ?

Les challenges se multiplient ces dernières années en intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale. Mercredi 15 juillet, une session du Congrès européen de radiologie (ECR) s’est intéressée à la méthodologie de ces concours. De façon classique, leurs organisateurs définissent une problématique, une base de données, et évaluent objectivement les performances des algorithmes développés par les participants. Mais pour Lena Maier-Hein, qui dirige le département des interventions médicales assistées par ordinateur du Centre allemand de recherche sur le cancer, « le gagnant n’est pas toujours le meilleur ». De nombreuses erreurs viendraient en effet perturber les classements.

Bien définir ses indicateurs

Elles commenceraient dès la conception des challenges, affirme cette professeure de sciences informatiques, à l’appui d’une étude internationale qu’elle a dirigée et qui a analysé plus de 500 de ces compétitions [1]. « Leurs concepteurs ne réfléchissent pas assez aux indicateurs d