Intelligence artificielle : définitions

L’intelligence artificielle (IA) a pour but de reproduire le fonctionnement d’un cerveau humain. Certains concepts demeurent toutefois abstraits, notamment la différence entre machine learning et deep learning, termes de plus en plus employés dans les publications scientifiques en ophtalmologie (fig. 1).

>>> Machine learning : il s’agit d’une technique de programmation informatique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes, sans programmation explicite. L’objectif est d’apprendre à apprendre aux ordinateurs.

>>> Deep learning : il s’agit d’un sous-type de machine learning. C’est une méthode d’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres humains. Les algorithmes sont composés de sous-unités reliées entre elles qui vont s’entractiver. Chaque neurone peut produire un effet sur ceux auxquels il est connecté. Ils sont organisés en couches et plus le nombre de couches est important, plus l’apprentissage est profond. Dans le cas des images, les données d’entrée sont les pixels. La méthode de deep learning nécessite un nombre très important de données : c’est ce qu’on appelle les big data.

La caractérisation de biomarqueurs de progression de la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) atrophique est très importante dans le cadre des essais cliniques où le ralentissement de la progression ou de l’élargissement de l’atrophie sont des critères d’évaluation majeurs. Dans une étude, Niu et al. ont développé un modèle afin de prédire l’évolution de l’atrophie en se basant sur des biomarqueurs OCT [1].

Cependant,[...]

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