Cette session s’est articulée autour de trois axes principaux : d’abord, les modèles de fondation en ophtalmologie, exposés par le Pr. Pearse Keane ; ensuite, les applications de l’IA dans le domaine des dystrophies rétiniennes, présentées par le Dr Alexandra Mière et enfin, l’apport de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’atrophie géographique, présenté par le Pr. Ursula Schmidt-Erfurth.

Foundation Models in Ophthalmology

D’après la communication du Pr. P. Keane

Ces cinq dernières années ont été le théâtre d’une remarquable progression de l’intelligence artificielle, une accélération qui s’est notamment intensifiée de manière spectaculaire au cours de la dernière année. Cette évolution fulgurante a ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine de l’IA, dépassant largement les fonctionnalités initialement envisagées par ses créateurs.

Un exemple frappant de cette avancée se trouve dans les “foundation models”, ou modèles de fondation. Ces modèles pré-entraînés sont conçus pour être généralistes et polyvalents, et peuvent servir de point de départ pour un large éventail de tâches et d’applications spécifiques. Ils sont souvent entraînés sur d’immenses ensembles de données, leur permettant de capturer des schémas et des structures complexes. Ces modèles sont ensuite finement ajustés ou adaptés à des tâches spécifiques grâce à un processus appelé “fine-tuning” ou “ajustement fin”. GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI est un exemple bien connu de Foundation model largement utilisé dans le domaine de l’IA.

Il est également pertinent de noter que des preuves de performance ont été fournies pour des modèles de langage tels que ChatGPT et GPT-4 dans le domaine de l’ophtalmologie. Ces études ont démontré une amélioration constante de l’efficacité de ces modèles de langage basés sur l’IA dans la fourniture de réponses précises et pertinentes aux questions spécifiques posées dans le domaine de l’ophtalmologie [1, 2].

“RETfound” désigne un modèle de fondation appliqué à l’ophtalmologie, qui permet de prédire des pathologies générales telles que la maladie de Parkinson, les infarctus du myocarde, les AVC, etc., à partir d’images de fond d’œil. Ce modèle[...]

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