L’intelligence artificielle en santé

Les rencontres scientifiques du collège des sciences de la santé existent depuis 2019, et permettent chaque année, d’aborder un sujet d’actualité différent.
Lors de ces rencontres, des professionnels de santé sont invités pour rencontrer et échanger avec les enseignants-chercheurs nouvellement nommés.

Enseignants chercheurs nouvellement nommés.

Cette année, le collège a invité en tant que conférencier, Rodolphe Thiébaut, praticien hospitalier et professeur universitaire en biostatistique et informatique médicale, pour aborder le thème de l’IA en santé.

Professeur Rodolphe Thiébaut

Écouter la conférence : 

Vous pouvez consulter le livret en cliquant ici : livret des rencontres du collège 2026

L’abstract de la conférence : L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN SANTÉ : À PROPOS DE CELLE QUI FAIT RÉFLÉCHIR (IA-K)

L’intelligence artificielle (IA), en particulier l’IA numérique, a connu des hivers mais nous vivons une formidable saison estivale qui a commencé depuis les années 2000 avec notamment le succès de l’apprentissage profond pour l’analyse d’image et qui s’est poursuivie avec l’arrivée d’agents conversationnels interrogeant des grands modèles de langage (e.g. ChatGPT).
Cette météorologie clémente s’explique parfaitement par l’augmentation des capacités de calcul, la digitalisation du monde engendrant des quantités de données faramineuses et quand même aussi par des chercheuses et chercheurs ayant inventé des algorithmes extrêmement performants (inspiré des réseaux de neurones humains).
Cependant, nous sommes dans l’aire du IA-K (ou “il n’y a qu’à” en français).
Nous pensons que toutes ces approches vont permettre une médecine de précision révolutionnaire, pallier à la carence du personnel de santé dans les déserts médicaux voire plus… avec l’IA agentique.

Mais le IA-K engendre de nombreux défis.
Comment passer d’une analyse d’image performante à un dépistage en population efficient ?
Comment enseigner l’IA et le reste à l’aire de l’IA ?
Comment publier (en générant un article scientifique avec une IA générative qui sera évaluée par une autre IA) ?
Tout ceci se réfléchit en gardant en tête les enjeux de protection des données, de transparence, de biais ainsi que le cout humain et écologique de l’IA (les terres rares pour les composants électroniques, l’eau et l’électricité pour le centre de calcul et de données).

En conclusion, espérons que l’IA aura potentiellement un impact en profondeur, en santé comme dans d’autres champs, aussi grâce à la remise en question d’une partie de nos approches mises en place à l’ère de l’IA dans les pratiques en santé, recherche et enseignement.