Les médecins seraient-ils voués à disparaître, remplacés par des algorithmes surentraînés, techniquement supérieurs, infaillibles et infatigables, mis quotidiennement à jour des nouvelles avancées scientifiques ? Comment trier ce qui relève de la réalité de ce qui tient du roman d’anticipation ?

Cette mise au point vise à lister les progrès récents en intelligence artificielle (IA), à en définir les limites encore insurmontées, puis à tenter d’extrapoler de ces enseignements les grandes lignes des changements que nous, ophtalmologistes, devrons intégrer dans notre pratique dans un futur proche.

De quoi parle-t-on ?

Si chacun a une idée personnelle assez précise de ce que signifie “intelligence artificielle”, il n’existe étonnement aucune définition consensuelle de ce terme [1]. Le cours What is AI ? donné par le pionnier de cette discipline John McCarty [2] propose cette dernière : “l’IA est le domaine scientifique et industriel visant à la création de machines intelligentes, et en particulier de programmes informatiques intelligents”, l’intelligence étant définie par le même auteur comme “la partie calculatoire de la faculté permettant d’accomplir un objectif”.

Selon le contexte, l’IA sera vue comme mimant parfaitement l’être humain ou au contraire comme lui étant supérieure par une exhaustivité de connaissance, une plus grande rapidité et précision, et/ou une plus grande objectivité. Les facultés d’apprentissage, d’adaptation, de résolution de problème et/ou de perception de stimuli extérieurs sont en général sous-entendues par le terme intelligence artificielle.

Plus pragmatiquement, les avancées récentes dans le domaine de l’IA relèvent de l’apprentissage automatique (machine learning), qui n’est pas une discipline nouvelle et dont la finalité consiste à permettre à un programme de construire des règles décisionnelles à partir de données, sans que ces règles ne soient explicitement programmées par l’humain. Derrière cette définition intimidante se cache une réalité pas toujours complexe : l’algorithme de machine learning le plus basique est, tout simplement, la régression[...]

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