L’analyse de variété générative : un modèle interprétable et responsable pour une médecine de précision

Les 4 auteurs sont cofondateurs du laboratoire d’intelligence artificielle privé GeodAIsics.

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) désigne au sens large une science visant à imiter voire à dépasser les capacités humaines en matière d’analyse de données numériques. Les statistiques classiques gèrent bien les données médicales avec peu de caractéristiques par patient, mais très mal les données avec plusieurs centaines de caractéristiques qui ont des spécificités particulières. Cette limitation est connue sous le nom de « malédiction de la dimensionnalité ».
L’apprentissage automatique (machine learning) est un sous-ensemble de l’IA, basé sur des algorithmes statistiques probabilistes permettant aux ordinateurs d’obtenir une capacité d’apprentissage automatique. En médecine, les algorithmes de machine learning peuvent être grossièrement catégorisés en fonction du mode d’apprentissage utilisé : supervisé, non supervisé ou par renforcement (figure 1).

Apprentissage supervisé

L’apprentiss