{"id":7450,"date":"2025-06-23T06:56:08","date_gmt":"2025-06-23T04:56:08","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-collectifs-humains-ai-font-les-diagnostics-medicaux-les-plus-precis-selon-une-nouvelle-etude\/"},"modified":"2025-06-23T06:56:16","modified_gmt":"2025-06-23T04:56:16","slug":"les-collectifs-humains-ai-font-les-diagnostics-medicaux-les-plus-precis-selon-une-nouvelle-etude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-collectifs-humains-ai-font-les-diagnostics-medicaux-les-plus-precis-selon-une-nouvelle-etude\/","title":{"rendered":"Les collectifs humains – AI font les diagnostics m\u00e9dicaux les plus pr\u00e9cis, selon une nouvelle \u00e9tude"},"content":{"rendered":"
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L’intelligence artificielle (IA) peut soutenir efficacement les m\u00e9decins dans la possibilit\u00e9 de faire des diagnostics. Il fait des erreurs diff\u00e9rentes de celles des humains – et cette compl\u00e9mentarit\u00e9 repr\u00e9sente une force auparavant inexploit\u00e9e. Une \u00e9quipe internationale a d\u00e9sormais syst\u00e9matiquement d\u00e9montr\u00e9 pour la premi\u00e8re fois que la combinaison de l’expertise humaine avec les mod\u00e8les d’IA conduit aux diagnostics ouverts les plus pr\u00e9cis. Leur article est publi\u00e9 dans le Actes de l’Acad\u00e9mie nationale des sciences<\/i>.<\/p>\n

Les erreurs de diagnostic sont parmi les probl\u00e8mes les plus graves de la pratique m\u00e9dicale quotidienne. Les syst\u00e8mes d’IA – en particulier les mod\u00e8les de langage (LLM) comme ChatGPT-4, Gemini ou Claude 3 – offrent de nouvelles fa\u00e7ons de soutenir efficacement les diagnostics m\u00e9dicaux. Pourtant, ces syst\u00e8mes entra\u00eenent \u00e9galement des risques consid\u00e9rables – par exemple, ils peuvent \u00abhalluciner\u00bb et g\u00e9n\u00e9rer de fausses informations. De plus, ils reproduisent les biais sociaux ou m\u00e9dicaux existants et font des erreurs qui sont souvent perplexes envers les humains.<\/p>\n

L’\u00e9quipe de recherche internationale, dirig\u00e9e par le Max Planck Institute for Human Development et en collaboration avec des partenaires du Human Diagnostic Project (San Francisco) et de l’Institut des sciences cognitives et des technologies du Conseil national de recherche italien (CNR-ISTC), a \u00e9tudi\u00e9 comment les humains et l’IA peuvent collaborer au mieux.<\/p>\n

Le r\u00e9sultat: les collectifs diagnostiques hybrides – les groupes compos\u00e9s d’experts humains et de syst\u00e8mes d’IA – sont beaucoup plus pr\u00e9cis que les collectifs compos\u00e9s uniquement d’humains ou d’IA. Cela vaut particuli\u00e8rement pour des questions diagnostiques complexes et ouvertes avec de nombreuses solutions possibles, plut\u00f4t que des d\u00e9cisions simples oui \/ non.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nos r\u00e9sultats montrent que la coop\u00e9ration entre les humains et les mod\u00e8les d’IA a un grand potentiel pour am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 des patients\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l’auteur principal Nikolas Z\u00f6ller, chercheur postdoctoral au Center for Adaptive Rationality of the Max Planck Institute for Human Development.<\/p>\n

Les chercheurs ont utilis\u00e9 des donn\u00e9es du projet de diagnostic humain, qui fournit des vignettes cliniques – des descriptions de cas d’\u00e9tudes de cas m\u00e9dicale – ainsi que les diagnostics corrects. En utilisant plus de 2 100 de ces vignettes, l’\u00e9tude a compar\u00e9 les diagnostics pos\u00e9s par des professionnels de la sant\u00e9 avec ceux des cinq principaux mod\u00e8les d’IA.<\/p>\n

Dans l’exp\u00e9rience centrale, divers collectifs diagnostiques ont \u00e9t\u00e9 simul\u00e9s: les individus, les collectifs humains, les mod\u00e8les d’IA et les collectifs mixtes humains – AI. Au total, les chercheurs ont analys\u00e9 plus de 40 000 diagnostics. Chacun a \u00e9t\u00e9 class\u00e9 et \u00e9valu\u00e9 selon les normes m\u00e9dicales internationales (CT SNOMED).<\/p>\n

Les humains et les machines se compl\u00e8tent, m\u00eame dans leurs erreurs<\/h2>\n

L’\u00e9tude montre que la combinaison de plusieurs mod\u00e8les d’IA a am\u00e9lior\u00e9 la qualit\u00e9 diagnostique. En moyenne, les collectifs de l’IA ont surpass\u00e9 85% des diagnostics humains. Cependant, il y avait de nombreux cas dans lesquels les humains ont mieux perform\u00e9. Fait int\u00e9ressant, lorsque l’IA a \u00e9chou\u00e9, les humains connaissaient souvent le bon diagnostic.<\/p>\n

La plus grande surprise a \u00e9t\u00e9 que la combinaison des deux mondes a entra\u00een\u00e9 une augmentation significative de la pr\u00e9cision. M\u00eame en ajoutant un mod\u00e8le d’IA unique \u00e0 un groupe de diagnosticiens humains – ou vice versa – a am\u00e9lior\u00e9 le r\u00e9sultat. Les r\u00e9sultats les plus fiables provenaient de d\u00e9cisions collectives impliquant plusieurs humains et des IA multiples.<\/p>\n

L’explication est que les humains et l’IA font des erreurs syst\u00e9matiquement diff\u00e9rentes. Lorsque l’IA a \u00e9chou\u00e9, un professionnel humain pourrait compenser l’erreur – et vice versa. Cette compl\u00e9mentarit\u00e9 dite d’erreur rend les collectifs hybrides si puissants. \u00ab\u00a0Il ne s’agit pas de remplacer les humains par des machines. Nous devons plut\u00f4t consid\u00e9rer l’intelligence artificielle comme un outil compl\u00e9mentaire qui d\u00e9ploie son plein potentiel dans la prise de d\u00e9cision collective\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le co-auteur Stefan Herzog, chercheur principal au Max Planck Institute for Human Development.<\/p>\n

Cependant, les chercheurs soulignent \u00e9galement les limites de leur travail. L’\u00e9tude n’a examin\u00e9 que des vignettes de cas bas\u00e9es sur le texte – pas les patients r\u00e9els dans des milieux cliniques r\u00e9els. Que les r\u00e9sultats puissent \u00eatre transf\u00e9r\u00e9s directement \u00e0 la pratique restent une question pour les \u00e9tudes futures. De m\u00eame, l’\u00e9tude ax\u00e9e uniquement sur le diagnostic, et non sur le traitement et un diagnostic correct ne garantit pas n\u00e9cessairement un traitement optimal.<\/p>\n

Il reste \u00e9galement incertain comment les syst\u00e8mes de soutien bas\u00e9s sur l’IA seront accept\u00e9s dans la pratique par le personnel m\u00e9dical et les patients. Les risques potentiels de biais et de discrimination par l’IA et les humains, en particulier en ce qui concerne les diff\u00e9rences ethniques, sociales ou de genre, n\u00e9cessitent \u00e9galement des recherches suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n

Large gamme d’applications pour les collectifs humains hybrides<\/h2>\n

L’\u00e9tude fait partie du projet hybride de l’intelligence collective artificielle humaine dans le projet de prise de d\u00e9cision ouverte (HACID), qui vise \u00e0 promouvoir le d\u00e9veloppement de futurs syst\u00e8mes de prise de d\u00e9cision clinique gr\u00e2ce \u00e0 l’int\u00e9gration intelligente de l’intelligence humaine et machine. Les chercheurs voient un potentiel particulier dans les r\u00e9gions o\u00f9 l’acc\u00e8s aux soins m\u00e9dicaux est limit\u00e9. Les collectifs humains hybrides pourraient apporter une contribution cruciale \u00e0 une plus grande capitaux propres des soins de sant\u00e9 dans de tels domaines.<\/p>\n

\u00ab\u00a0L’approche peut \u00e9galement \u00eatre transf\u00e9r\u00e9e dans d’autres domaines critiques, tels que le syst\u00e8me juridique, la r\u00e9ponse aux catastrophes ou la politique climatique – o\u00f9 que des d\u00e9cisions complexes et \u00e0 haut risque soient n\u00e9cessaires. Par exemple, le projet HACID d\u00e9veloppe \u00e9galement des outils pour am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision dans l’adaptation climatique\u00a0\u00bb, explique Vito Trianni, co-auteur et coordinateur du projet Hacid.<\/p>\n

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