Le big data , une aubaine pour la médecine moderne ?

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François-Gros
François GROS, Directeur de programmes PMO

Il y a peu, l’annonce de la création d’une nouvelle agence gouvernementale, l’Agence nationale de santé publique, m’a fait bondir. Et surtout le sous-titre de l’article « Le big data est une aubaine pour la médecine moderne, à condition que son utilisation soit soumise à de très strictes règles, avertit  Marisol Touraine. »
Dans un environnement mondialisé, comment le gouvernement français peut-il promouvoir un quelconque cadre règlementaire sans – in fine – ne contraindre que les entreprises françaises comme Medasys ? Ou pire, accélérer la fuite de nos champions nationaux vers des cieux plus libéraux où ils pourront développer leurs talents ?

A l’ouest, rien de nouveau

Faut-il pour autant livrer le champ des données médicales aux hussards de la data sans foi ni loi ? Bien sûr que non. Nous sommes à l’ère du far west du big data. Beaucoup d’espérances, une solution à la croissance, à l’extension du champ d’investigation. On voit déjà des convois de spécialistes de la Business Intelligence qui partent à la conquête de l’ouest de la data, se convertir en Data Scientist et créer leur ferme/start-up dans les grands espaces de la méga-donnée (traduction française du big data). Ils vont probablement déloger les autochtones, ces pauvres universitaires qui devront laisser la place, faute de crédits, et se retrouver dépossédés de ces terres qu’ils occupent depuis la nuit des temps informatiques (près de 20 ans !),  parqués dans des réserves/laboratoires. Sur la route, ils se feront peut-être attaqués par des bandits de grands chemins, fonds d’investissement qui ne visent que le profit immédiat. Peut-être seront-ils détroussés par d’autres bandits attirés par les terres fraichement défichées, ces laboratoires pharmaceutiques avides de ces nouveaux champs d’investigation, qui peuvent leur donner un avantage concurrentiel non négligeable, en identifiant des thérapies innovantes, ou réduisant la durée des essais cliniques grâce à des cohortes infiniment plus larges. Et puis il y a les grandes compagnies de chemin de fer qui sont déjà en train de relier l’est et l’ouest de la data. Ces Google, ces Facebook qui exproprient les petits fermiers ou qui rachètent leurs terres à prix d’or. Alors que peut faire le Shérif Marisol Touraine dans ce western numérique ? Pas grand-chose finalement.

Le grand bleu

Moins de 100 ans après cette époque héroïque, un américain marchait sur la lune. En 1997, un ordinateur – Deep blue – bâtait Garry Kasparov, le champion d’échec. Il s’agissait là d’une prouesse, mais c’était avant tout de la démonstration de la puissance de calcul Brut Force dans un contexte où, même si les combinatoires sont nombreuses, il n’existe qu’un nombre fini de possibilités. Avec les progrès de l’intelligence artificielle, les scientifiques ont démontré la capacité d’une machine à apprendre en s’appuyant sur la technologie des réseaux neuronaux. DeepMind, racheté par Google en janvier 2014 pour la modique somme de  633 millions de dollars, a démontré qu’il était non seulement capable de « lire » les articles mais également d’en tirer de la « connaissance » qu’il peut ensuite réutiliser. Ses connaissances, il les a tirées de la lecture de 218 000 articles du Daily Mail et de 100 000 sujets de CNN. Qu’en a-t-il fait ? Il a battu le record à Space Invader, un jeu des années 1980. La belle affaire me direz-vous, battre Kasparov aux échecs était d’une tout autre dimension. Certes, mais personne ne lui a expliqué les règles du jeu. La machine n’a pas été programmée pour jouer à ce jeu. Elle a appris par l’expérience, s’est adaptée et a battu une autre machine.
Le temps se raccourci. La loi de Moore qui veut que la puissance de calcul double tous les 17 à 18 mois n’a pas vraiment montré d’inflexion. Si nous voulons rester dans la course, si nos politiques veulent s’emparer du domaine, l’échelle de temps se mesure en mois voire en semaines et plus en année. L’exemple le plus symptomatique est celui des projets TSN – Territoires de Soins Numériques. Lancés en 2014, installés en 2015, déployés en 2016, ils feront l’objet d’une évaluation avant généralisation en 2018. Pour un projet poussé par le ministère, c’est un temps très court, mais à l’échelle de ce qui se passe « ailleurs », c’est une éternité. Le temps de nos politiques n’est plus adapté aux enjeux d’aujourd’hui. Ils donneront quitus au déploiement en 2018 à des solutions de télémédecine imaginées en 2014 soit quatre ans plus tôt.

Dr House 2.0

La médecine est un champ d’investigation immense pour les systèmes « intelligents ». Dr Watson, le système d’IBM, s’appuie d’ores et déjà sur l’ensemble des publications médicales pour acquérir non plus de l’information, mais bel et bien du savoir. Et il y a fort à parier que dans quelques années, ses connaissances seront bien supérieures à ce qu’un humain étudiant la médecine sera capable d’acquérir pendant ses 15 années d’étude de médecine et toute une vie d’exercice de la médecine. IBM estime d’ailleurs qu’il faudrait 160 heures de lecture par semaine à un médecin pour se maintenir au fait des nouvelles publications. Alors quelle sera la place du médecin dans ce monde 3.0 ?

Agence tout risque

Si cette agence doit voir le jour, elle devra être suffisamment agile pour s’adapter tous les 18 mois (un cycle du temps de Moore) aux évolutions de notre environnement et si elle doit s’ingérer dans les développements futurs, c’est bien pour protéger l’homme de la machine quand la dérive se présente et non légiférer en 2015 sur des dérives supposées. Comme le dit Emmanuel Macron, Il faut « passer au maximum, partout où c’est possible, d’une culture du contrôle a priori vers de l’accompagnement, du test et du contrôle a posteriori ». C’est en tout cas notre position chez Medasys.

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