Les biais de l’IA : enjeux et précautions pour une prise de décision éthique et fiable en santé

Abstract

Cet article traite de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine des soins de santé, en se concentrant sur ses applications et perspectives actuelles en médecine de catastrophe. L’IA est utilisée pour le diagnostic précoce, la prévision des maladies, l’optimisation des ressources, la détection des catastrophes en temps réel et l’amélioration du tri des victimes et du transport autonome. Ces innovations offrent un potentiel important pour améliorer les soins de santé et la réponse aux situations critiques. Cependant, l’IA est confrontée à d’importantes limites, notamment des biais qui peuvent influencer la précision et l’efficacité du système. Ces biais peuvent provenir des données utilisées, de la conception algorithmique ou encore de la manière dont les technologies sont intégrées. Par exemple, la sélection ou l’étiquetage des données peuvent limiter la capacité des modèles à généraliser, tandis que les biais algorithmiques peuvent conduire à des résultats inadéquats. Une utilisation inadéquate des outils, une confiance excessive dans les recommandations de l’IA ou une mauvaise compréhension des résultats peuvent également poser des problèmes. Ces biais sont également influencés par des facteurs institutionnels, sociaux, éthiques ou réglementaires. Citons par exemple le conflit ukrainien, où des outils open source ont été utilisés pour détecter des événements radiologiques via les réseaux sociaux, un système de traitement des chocs traumatiques, un système de pilotage de drones de ravitaillement en sang ou encore un modèle générant des comptes rendus d’opérations humanitaires. Pour minimiser ces biais, il est nécessaire de diversifier les données, de mettre à jour les modèles, d’auditer régulièrement les algorithmes, d’impliquer des experts médicaux et de former les utilisateurs. L’objectif est d’assurer une IA transparente, adaptable et contextualisée tout en conservant un regard critique pour une utilisation éthique et efficace dans les situations d’urgence.

This article discusses artificial intelligence (AI) in the field of healthcare, focusing on its current applications and perspectives in disaster medicine. AI is used for early diagnosis, disease prediction, resource optimization, real-time disaster detection, and improved victim triage and autonomous transport. These innovations offer significant potential for improving healthcare and response to critical situations. However, AI faces significant limitations, including biases that can influence system precision and efficiency. These biases can arise from the data used, algorithmic conception, or the way technologies are integrated. For example, selection or labeling in data can limit the ability of models to generalize, while algorithmic biases can lead to inadequate results. Inadequate tool use, excessive trust in AI recommendations, or poor understanding of results can also pose problems. These biases are also influenced by institutional, social, ethical, or regulatory factors. Examples include the Ukrainian conflict, where open-source tools were used to detect radiological events through social networks, a system for treating traumatic shocks, an automatic drone in order to deliver blood and a feedback model for humanitarian operation. To minimize these biases, it is necessary to diversify data, update models, regularly audit algorithms, involve medical experts, and train users. The goal is to ensure a transparent, adaptable, and contextualized AI while maintaining a critical view for ethical and effective use in emergency situations.