J’avoue avoir beaucoup de mal à comprendre un minimum sur la mécanique quantique et l’intelligence artificielle. Je voudrais bien comprendre comment cela fonctionne, mais je ne sais malheureusement pas me servir des outils mathématiques correspondants, nombreux et complexes, qui n’existaient pas lorsque j’ai fait mes études, et même étaient encore embryonnaires il y a 50 ans.

         Alors à défaut d’en comprendre le fonctionnement, j’essaie du moins de voir à quoi cela sert.
          J’ai lu récemment des articles sur l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé et de la recherche des médicaments et cela m’a semblé intéressant d’en dire quelques mots, car c’est un domaine peu connu. Nous sommes trop branchés sur ChatGPT, alors que ce n’est pas l’essentiel de l’IA.

        Les performances de l’IA sont très bonne dans le domaine du traitement et de la reconnaissance des images. Une application connue est la reconnaissance des visages, très développée en Chine, où des robots parcourent les rues (photo de gauche et à droite un « robot policier »).

                  
            Analyser une image en la parcourant point par point est facile depuis très longtemps en informatique (c’est la base du scanner et de la photocopie), et on peut « entrainer » un programme de reconnaissance, en lui montrant des images types de ce que l’on veut reconnaitre, et qu’il apprend à différencier les unes des autres et à identifier.
          Un domaine de prédilection de l’IA en matière de santé est donc l’imagerie médicale, où elle aide les médecins spécialistes à identifier les anomalies dans les clichés médicaux; radios, scanners, échographies, IRM …
           L’intérêt de l’IA en imagerie est double. D’abord elle améliore la qualité des images par un apprentissage en anatomie, ce qui permet de gagner en qualité et en temps. Les appareils dotés de ces logiciels sont 15 fois plus rapides que les anciens.
            Elle facilite ensuite l’analyse des images, non seulement en temps, en signalant des anomalies sur les clichés, mais en outre en proposant des diagnostics pour décider entre plusieurs atteintes, et même une aide à la thérapeutique à exercer, par exemple en matière de traitement du cancer du sein.
            L’IA est également utilisée sur le traitement de pseudo-images, comme les analyses des électrocardiogrammes, et électroencéphalogrammes pour diagnostiquer les diverses anomalies.  L’Institut du cerveau de l’hôpital de la Salpétrière, à Paris, a mis au point un suivi d’un traitement de la sclérose en plaque, (qui détruit la myéline qui entoure les axones des neurones et augmente considérablement leur vitesse de transmission de l’influx nerveux.).
Il injecte une substance comportant un atome radiactif, qui se fixe sur la myéline, et il détecte ensuite son émission et l’IA analyse les milliers d’informations, en restituant des cartes de démyélinisation du cerveau et de la moelle épinière, et leur évolution dans le temps.

         L’IA n’est pas utilisée qu’en traitement d’images. Elle sert au médecin quand il y a un grand nombre d’informations à traiter, comme par exemple l’analyse de l’ADN de nombreuses cellules anormales, les actions de l’ARN pour produire acides aminés et protéines, la composition du microbiote intestinal, et plus généralement l’examen de constatations physiologiques ou d’analyses, pour proposer divers diagnostics possibles et les thérapies correspondantes. Le problème pour la réalisation de ces logiciels est de leur fournir suffisament de cas adéquats pour permettre leur apprentissage.

           L‘intelligence artificielle est également beaucoup utilisée dans la recherche de molécules pouvant être des médicaments. Elle facilite l’identification de molécules ayant une action thérapeutique.
          Par exemple, une équipe du MIT aux USA, a utilisé l’IA, qui a été entraînée à comprendre les moyens utilisés par le staphylocoque doré, qui résiste à beaucoup d’antibiotiques, pour pénétrer dans les cellules, et elle a trié des molécules chimiques susceptibles de contrer cette action. Les microbiologistes ont ensuite expérimenté leur action sur des cultures en laboratoire et l’une d’elle a permis de réduire d’un facteur 10 la population de staphylocoques. 

           Des efforts importants ont été faits dans la connaissance et la recherche des protéines, qui résultent de la combinaison des 22 acides aminés, liés selon des chaines repliées sur elles mêmes et il existe des millions de possibilités de structure 3D. Il est donc impossible à un être humain d’établi la forme 3D d’une protéine en connaissant seulement les séquences de ses acides aminés.
           L’IA a permis, après apprentissage des règles d’assemblage, et inventaire des formes possibles de réaliser,à la vitesse d’un ordinateur, des banques de données de formules chimiques 3D. Les équipes de Google ont proposé une banque de données de 200 millions de protéines, libre d’accès. L’université de Washingotn aux USA à réalisé une banque de 600 millions de structures de protéines. Une autre société a proposé un système qui permet de trouver et de définir des protéines qui ont des propriétés biopphysiques données intéres-santes. Pour cela l’IA a appris à évaluer le mouvement et la transformation des protéines . (en tête de l'article, deux structures de protéines).

           Bref l'IA apporte déjà de nombreuses applications utiles au médecin ou au pharmacien, et les applications seront de plus en plus nombreuses. Elle intervient principalement dans les domaines où les facteurs sont tellement nombreux que l'homme ne peut les trier. L'ordinateur va au moins mille fois, voire des millions de fois plus vite.