TENDANCES 2024 – IA générative : le temps du déploiement 

En novembre 2022, OpenAI a lancé publiquement ChatGPT, son agent conversationnel s’appuyant sur son grand modèle de langage GPT-3. Les expérimentations en santé se font sans attendre. En décembre 2022, des chercheurs confrontent ChatGPT à des questions du United States Medical Licensing Examination. 

Signaux forts

• Microsoft intègre GPT-4, le grand modèle de langage (LLM) le plus récent d’OpenAI, dans l’application de notes cliniques alimentée par l’intelligence artificielle Dragon Ambient eXperience (DAX) Express de Nuance.
• En mars 2023, la start-up française Nabla dévoile Nabla Copilot, un outil pensé pour réduire le temps administratif des médecins, basé sur GPT-3.
• En avril dernier, Google permet à certains clients Google Cloud évoluant dans le secteur de la santé de tester de manière limitée son grand modèle de langage (LLM) médical : Med-PaLM 2.
• Amazon dévoile, en juillet 2023, HealthScribe, un nouvel outil qui s’appuie sur la reconnaissance vocale et l’IA générative pour créer automatiquement une documentation clinique à partir des conversations entre le patient et le médecin.
• Docaposte s’est associé à LightOn, Aleia et NumSpot pour proposer sa première solution souveraine et industrielle d’IA générative.
• L’American Society of Clinical Oncology crée, en novembre dernier, un groupe de travail dédié à l’IA générative et aux grands modèles de langage (LLM) pour examiner leur impact sur les oncologues et leurs patients.
• Google dévoile,en décembre 2023, MedLM, sa suite de modèles d’IA générative construite sur Med-PaLM 2 et disponible pour les clients Google Cloud aux États-Unis.

Pourquoi c’est important ?

Environ 75 % des entreprises américaines de soins de santé expérimentent déjà l’IA générative ou envisagent de la développer à leur échelle, selon l’enquête “2024 Life Sciences and Health Care Generative AI Outlook Survey” du Deloitte Center for Health Solutions. Pour intégrer l’IA générative, la voie du partenariat est privilégiée. Microsoft s’est associé à de grands hôpitaux américains comme la Mayo Clinic ou Mercy ainsi que des sociétés de télémédecine comme Teladoc Health. “Le monde du soin est en train de prendre un virage et il y a un distinguo à faire sur ce plan entre les États-Unis et L’Europe. Microsoft collabore par exemple avec Epic pour tirer profit les données du dossier médical car il contient beaucoup d’éléments en langage naturel qui sont aujourd’hui peu exploités. Cela se fait encore assez peu en Europe à date”, indique Barnabé Lecouteux, directeur associé, en charge de l’incubateur Life Sciences de Capgemini Invent au niveau mondial.

Si les hôpitaux ont dans un premier temps privilégié les collaborations avec les géants du numérique, ils investissent également pour créer leur propre outils d’IA en collaborant avec des start-up. La Mayo Clinic a ainsi annoncé lors la J.P. Morgan Healthcare Conference un partenariat de plusieurs millions de dollars avec Cerebras pour développer des outils d’IA générative. Selon le Wall Street Journal, l’hôpital Mass General Brigham devrait commercialiser ses premiers outils de diagnostic, notamment développés avec Annalise.ai, au premier semestre 2024.

De nouveaux acteurs émergent

Les investissements de l’industrie de la santé dans l’IA générative devraient être multipliés par 17 d’ici une décennie. Le cabinet d’études de marché Market.us estime que le marché mondial de l’IA générative dans le domaine de la santé atteindra 17,2 milliards de dollars en 2032, contre 800 millions de dollars en 2022. De nouveaux acteurs du secteur de la santé profitent de l’intérêt des investisseurs pour l’IA générative. Hippocratic AI a ainsi réussi à lever 65 M$ , depuis sa création en mai 2023, pour développer un grand modèle de langue sécurisé dédié aux soins de santé. L’entreprise souhaite tout d’abord se concentrer sur les applications non diagnostiques destinées aux patients.

Lancée en mars 2023, la société française Nabla, a annoncé le 5 janvier 2024, avoir levé 24 M$. Nabla Copilot, l’outil qu’elle a développé permet aux médecins de recueillir les informations clés échangées lors d’une consultation et de générer automatiquement un compte rendu médical structuré. Si Nabla Copilot reposait en partie sur GPT-3 lors de son lancement, Alexandre Lebrun, son CEO, indiquait à mind Health que la start-up ne souhaite pas être dépendante du modèle d’OpenAI à long terme : “Il est possible pour une start-up d’entraîner des LLM qui sont plus petits et plus spécialisés que GPT-3, c’est l’objectif de Nabla.” Nabla a signé un partenariat avec Kaiser Permanente, l’un des plus gros systèmes de santé américains mais elle est également utilisée en France dans les centres de soins primaires de Ramsay Santé comme le dévoilait son directeur général Pascal Roché lors de l’événement GenIA4care.  

Des applications multiples

Par sa capacité à identifier des modèles et des structures au sein des données et à en générer de nouveaux, l’IA générative promet de nombreux usages. “L’une des applications de l’IA générative que l’on voit de plus en plus c’est la gestion du patient à distance, notamment avec le virage ambulatoire qui est en train d’être pris. Il s’agit de suivre des patients en post-opératoire ou atteints de maladies chroniques en leur permettant par exemple d’interagir avec un chatbot ultrapersonnalisé boosté à l’IA générative. Cela augmente la capacité du patient suivre les recommandations de son médecin”, décrit Barnabé Lecouteux. Les grands modèles de langage pourraient également s’avérer utiles pour diagnostiquer et évaluer les effets secondaires de certains traitements. L’arrivée de LLM multimodaux capables d’interpréter plusieurs sources de données (texte, voix, image, vidéos, etc.) est également porteuse de promesses pour amener l’analyse des données patients à un niveau de pertinence supérieure. Google a déjà annoncé son intention d’intégrer Gemini son modèle multimodal dans MedLM. 

Si le monde du soin s’empare de l’IA générative, l’industrie pharma est en pointe dans son usage. Pour le Pr Jean-Emmanuel Bibault, oncologue et chercheur en intelligence artificielle, “La principale application de l’IA générative est la drug discovery, le design et la création de nouveaux médicaments.” ( cf. notre tendance De L’IA appliquée à la drug discovery, des partenariats tous azimuts)  L’IA générative pourrait ainsi permettre aux chimistes d’accéder plus rapidement à la phase d’essais cliniques. 

Analyse et perspective 2024

• Les produits basés sur l’IA générative vont se multiplier sur le marché. PulseLife teste actuellement son assistant médical virtuel PulseLife AI, Doctolib a annoncé l’arrivée d’un assistant médical et d’un assistant personnel pour les soignants. 
• Le Pr Jean-Emmanuel Bibault juge qu’une application des LLM va être le “patient-facing AI, c’est-à-dire des outils IA non plus utilisés par les médecins mais directement par les patients. Cela pourrait prendre la forme d’un système de triage automatisé des urgences accessible via un chatbot où les patients auront accès à une réponse élaborée par des médecins. Mais il y a de nombreux problèmes méthodologiques à adresser.”
• Hallucination, accentuation des biais, collecte de données personnelles… l’utilisation d’agents conversationnels comme ChatGPT sont porteurs de risques éthiques particuliers comme le rappelait David Gruson, le fondateur d’Ethik-IA à mind Health. Aux États-Unis, des lignes directrices et/ou des législations fédérales visant à réglementer l’IA devraient être adoptées en 2024, c’est en tout cas ce que laisse présager le décret d’octobre du président Joe Biden. Le 9 décembre, le Parlement européen et le Conseil sont parvenus à un accord sur l’AI Act, qui contient des exigences sur l’IA générative. Le texte doit désormais être formellement adopté.