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IA et machine learning : créer des cas d'usage et des bénéfices réels


Étude de cas : Une organisation, deux utilisations très différentes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ou machine learning. La fondation Parkinson développe ainsi l'IA pour la recherche médicale et ses services.

 

Amener les dirigeants à discuter du potentiel de la très médiatique intelligence artificielle est une chose; parvenir à ce qu'ils puissent expliquer comment l'IA pourrait fonctionner dans leur entreprise est souvent un tout autre problème.

Mais Julie Dodd, directrice de la transformation numérique et de la communication chez Parkinson UK, est non seulement en mesure de parler de la façon dont l'IA pourrait changer la donne en termes de recherche et de prestation de services, mais également de citer des cas d'utilisation dans sa propre organisation où la technologie émergente produit déjà des avantages profonds.

Dodd souligne tout d'abord le partenariat de l'association avec BenevolentAI, spécialiste du développement et de l'application de l'intelligence artificielle. Parkinson UK utilise leur plateforme d'apprentissage automatique pour rechercher des médicaments susceptibles de guérir la maladie. L'organisme de bienfaisance a remporté le partenariat grâce à un concours organisé par l'Association of Medical Charities.

L'IA pour parcourir les données de la recherche clinique

Les candidats étaient invités à soumettre des propositions démontrant que la technologie de BenevolentAI pouvait résoudre des problèmes de recherche spécifiques. Parkinson UK, conjointement avec The Cure Parkinson's Trust, utilise les capacités de BenevolentAI pour découvrir de nouveaux traitements.

Les objectifs ambitieux comprennent l'identification d'au moins trois médicaments actuellement disponibles qui peuvent être réutilisés pour traiter la maladie de Parkinson et deux nouvelles méthodes de traitement de la maladie.

La plateforme BenevolentAI parcourt les données de la recherche clinique et les études publiées. Elle examine des millions de points de données et recherche des éléments que les humains pourraient ne pas détecter, tels que des indicateurs potentiellement positifs dans des essais par ailleurs infructueux. La plateforme d'IA propose des médicaments, des molécules et des voies qui pourraient s'avérer bénéfiques à l'avenir.

"Ce genre de chose qui prend des années à des chercheurs scientifiques, elle peut le faire en quelques semaines" note Dodd. "Une fois que nous avons commencé à identifier des médicaments potentiels pouvant être soumis à des essais cliniques plus rapidement que nous n'aurions pu le faire avec les méthodes traditionnelles, la transformation numérique commencera à faire une réelle différence pour les personnes atteintes de la maladie de Parkinson."

Dodd souligne également les efforts de transformation reposant sur les données autour des services de conseil de l'organisme de bienfaisance. L'objectif est d'utiliser l'information pour orienter plus efficacement les ressources de l'organisation. Elle estime que Parkinson UK peut doubler le nombre de personnes qu’elle touche avec ses ressources en personnel actuelles grâce à la technologie.

Des développements ont été menés autour des services en relation avec les utilisateurs, et l'apprentissage machine joue ici un rôle. L'organisme de bienfaisance développe un produit en partenariat avec d'autres organismes qui utilisent le machine learning pour comprendre les expériences des personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Cet outil, qui en est encore au stade du prototypage, analyse l'individu, identifie les personnes dont les expériences sont similaires et recommande les conseils et l'assistance appropriés.

"Nous cherchons à éviter l'approche de type chat bot" précise Dodd. "Nous pensons que cette technologie apportera des conseils de qualité mais qu’elle crée actuellement de mauvaises expériences. Nous envisageons de créer une approche qui consiste à fournir de très petits conseils rassemblés par des algorithmes d’apprentissage automatique."

L'outil collecte des informations via courrier électronique. Les personnes qui utilisent les services de Parkinson UK fournissent des conseils initiaux sur leur diagnostic, leurs caractéristiques personnelles, leurs symptômes et leurs problèmes. Le système d'apprentissage automatique analyse ces réponses et l'algorithme sélectionne les informations les plus appropriées.

Ces fragments sont ensuite envoyés par courrier électronique aux personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Dodd indique que l'utilisation de la messagerie électronique constitue l'approche la plus inclusive. Le groupe de clients de l'organisme de bienfaisance tend cependant à favoriser les personnes âgées, bien que la maladie de Parkinson puisse toucher n'importe qui à n'importe quel âge.

Pas de projet d'IA réussi sans données structurées

Le groupe travaillant sur ce prototype comprend une gamme d'organismes de bienfaisance qui traitent d'autres maladies chroniques. Le partenaire technologique du projet est Reason Digital, une entreprise sociale qui utilise son expertise numérique pour s'attaquer aux grands problèmes sociaux. Dodd estime que les bénéfices potentiels à long terme sont importants.

"Au-delà, les choses deviennent très intéressantes" insiste la responsable de la transformation numérique. "Le système d’apprentissage automatique détermine, à partir des réponses données par les individus, celles avec lesquelles elles partagent le même enjeu. Il leur indique automatiquement le genre de choses qu’ils ont trouvées utiles. Il apprend au fur et à mesure, sur ce que vous aimez et trouvez utile. C’est plus le genre d’expérience personnalisée que vous trouverez dans le commerce de détail, mais appliquée ici aux personnes atteintes de la maladie de Parkinson."

Dodd et ses collègues continuent à rechercher de nouvelles applications pour les technologies émergentes. Parkinson UK travaille sans relâche pour renforcer ses capacités internes en science des données, mais l’organisme reconnaît qu’il peut avoir recours à de l'expertise externe pour combler ses lacunes dans un domaine.

Un récent projet mené par Parkinson's UK avec un expert en données du spécialiste de l'IA, ASI, en est une illustration. ASI forme des data scientists en leur permettant de travailler sur des projets de petite taille mais intéressants. Dans le cas de son partenariat avec Parkinson's UK, le responsable des données d'ASI a utilisé des outils d'apprentissage automatique pour aider l'organisme à choisir les pairs examinateurs appropriés pour les études cliniques.

"Cela semble une niche, mais trouver les bons examinateurs pour examiner vos études est un réel problème en recherche clinique" déclare Dodd. "Et c'est quelque chose que nous avons réussi à faire en l'espace de quelques semaines en faisant appel à une personne possédant les compétences requises en data science."

Parkinson UK peut déjà mettre en évidence certains avantages clés tirés du recours à l’IA. Selon Dodd, les autres DSI qui envisagent de prendre des mesures similaires dans ce domaine émergent doivent veiller à se concentrer sur la gestion des attentes au sein de leurs organisations.

"Les gens veulent souvent se précipiter" prévient-elle. "Si vos données ne sont pas dans un état bien structuré, il est très difficile de tirer le meilleur parti de l'intelligence artificielle. Les gens doivent comprendre que la qualité des données entrantes est essentielle au succès. Vous passerez aussi longtemps à structurer vos données à mesure que vous ferez de fantastiques projets de machine learning."

A cette fin, Dodd a consacré du temps et de l’argent pour que les informations de l’organisme de bienfaisance soient au bon endroit au bon moment. L'organisation a mis en œuvre la technologie d'entrepôt de données cloud de Snowflake Computing pour soutenir ses objectifs de transformation numérique. Dodd indique que cette plateforme fournit une version unique de la vérité et aide l’organisation à aborder ses projets d’IA avec un meilleur niveau de confiance.

"L'accès aux données est un des sujets dont on parle peu - mais si vos données ne sont pas structurées, vous ne pouvez pas les utiliser" commente-t-elle. "A moins que vous n'ayez une plateforme facilitant l'accès aux données, vous ne ferez pas de progrès significatifs en matière d'IA."

Article "AI and machine learning: Building use cases and creating real-life benefits" traduit et adapté par Christophe Auffray, besthostingsearch.com

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