Salle comble pour la première conférence grand public de l’école de l’intelligence artificielle en santé du CHUM
Le 18 décembre dernier, l’École de l’intelligence artificielle en santé du CHUM (ÉIAS) a tenu son tout premier Moment d’intelligence artificielle à midi (MIAM) sur le thème « Introduction à intelligence artificielle en santé ». Un succès sur toute la ligne ! Plus de 300 personnes étaient présentes et plus de 1 300 personnes ont été rejointes grâce à la diffusion en direct de la conférence sur notre page Facebook pour la conférence. Johan Saba et François-Xavier Devailly de Seed AI ont permis aux participants, à partir d’exemples très concrets, de mieux comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage machine et son potentiel en santé pour le patient, les professionnels et les soins.
Pour Johan Saba, « l’IA c’est lorsqu’une machine va montrer un caractère d’intelligence qu’on pensait réservée à l’homme avant ». Il faut distinguer deux niveaux d’IA. On dit qu’une intelligence artificielle est faible lorsque l’ordinateur ou la machine n’a été programmé que pour une seule tâche, un seul algorithme. « Il le fera peut-être mieux que l’être humain, mais il ne fera qu’une seule tâche. » Au contraire, l’IA forte est capable d’apprendre et d’engendrer d’autres algorithmes pour résoudre des problématiques. « C’est l’IA qui est capable d’en générer d’autres, qui est meilleure que nous à tout ». Johan Saba s’est voulu rassurant avec l’auditoire. Il n’y a pas de crainte de se voir remplacé par les machines.
Il a d’ailleurs présenté plus en détails les quatre types de l’apprentissage machine et des exemples concrets d’application (prédictions, médecine personnalisée, reconnaissance faciale, etc.). Suivant le type d’apprentissage machine (apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement ou profond), l’ordinateur arrive à apprendre lui-même et à faire émaner les meilleures règles à partir d’un ensemble de données.
En conclusion, Johan Saba a rappelé l’importance pour les intervenants du milieu de la santé et du domaine de l’IA de travailler ensemble afin de trouver les idées et traduire les besoins en apprentissage machine afin de créer le maximum de valeur.
