L’Intelligence Artificielle dans les industries de santé

Objectifs de l’étude

Cette étude analysant spécifiquement l’impact de l’IA sur les industries de santé a quatre objectifs :

1. Définir l’IA en santé et établir une cartographie des entreprises d’IA
   en industrie de santé en France ;
2. Définir les compétences nécessaires au développement
   des entreprises d’IA dans les industries de santé ;
3. Analyser les typologies de formations déjà existantes en IA (notamment celles spécifiques en santé) afin de les comparer aux besoins exprimés ;
4. Définir les impacts de l’IA sur les métiers et compétences associées
   dans la chaîne de valeur des industries de santé.

Résumé de l’étude

L’Intelligence Artificielle (ou IA) émerge réellement depuis la fin des années 2010. Cette période marque le début de plusieurs avancées technologiques, notamment dans le domaine des réseaux neuronaux, souvent évoqué sous le terme anglo-saxon deep learning, ou apprentissage profond en français : ce sous-domaine de l’IA représente un pan significatif de la recherche actuelle en IA. Le développement de l’IA s’explique également par l’émergence de nouvelles puissances de calcul, la multiplication des capteurs et d’importantes capacités de stockage des données.

Aujourd’hui, l’IA n’est pas une technologie mature et le terme lui-même est galvaudé car la plupart des solutions disponibles ou en développement n’ont rien « d’intelligent » au sens commun du terme. Les outils développés ou en développement permettront de faciliter, optimiser, voire automatiser certaines tâches mais ils ne remplaceront pas les humains dans un avenir proche. Ainsi, les IA actuellement disponibles sont dites « faibles » et « moyennes » car elles ne sont supérieures à toute intelligence humaine que pour des tâches spécifiques.

Conscient du potentiel de l’IA, plusieurs gouvernements ont décidé d’accompagner le développement de cette nouvelle technologie. Les Gouvernements américain et sud-coréen ont ainsi publié un rapport stratégique sur le sujet en 2016, suivi par le Gouvernement chinois en 2017. Ces rapports ont été accompagnés par des investissements de centaines de millions d’euros, voire milliards d’euros, notamment en recherche et développement.

La France a également pris le sujet en main et le rapport « Donner un sens à l’intelligence artificielle », rédigé par le député et mathématicien Cédric Villani et publié en mars 2018, représente l’aboutissement de différentes réflexions : ce rapport définit la stratégie de la France pour les années à venir concernant l’IA. Depuis, il s’est traduit par des actions concrètes comme la création de quatre instituts interdisciplinaires de l’IA, la mise en place de la plateforme Health Data Hub et l’acquisition d’un supercalculateur dédié à l’IA.

Si l’IA peut être exploitée dans de nombreux domaines, la santé est souvent évoquée comme un domaine majeur d’application aux côtés de l’agriculture, les transports et la défense & sécurité.

L’IA est aujourd’hui un domaine majeur de recherche en biologie et médecine : si moins de 50 articles ont été publiés sur le sujet entre 1970 et 1979, plus de 10 000 articles sont parus sur la seule année 2018 à l’échelle mondiale. Cela s’est traduit par la création de centaines d’entreprises et des investissements massifs. La France a pleinement conscience du potentiel de l’IA en santé et fait partie des leaders dans le domaine. Début 2020, on dénombrait près de 100 startups et 18 multinationales développant des solutions d’IA en santé en France : si un nombre significatif de ces entreprises sont localisées à Paris et en Ile-de-France, on les retrouve dans l’ensemble de l’Hexagone.

Il existe un consensus sur l’important développement du marché de l’IA au cours des prochaines années : les différents rapports sur le sujet évoquent des taux de croissance annuels moyens de +30% à +50% par an jusqu’en 2025. Cependant, ces prévisions dépendent de plusieurs enjeux qui accélèreront ou freineront le développement de l’IA, notamment en santé. Ces enjeux sont de différentes natures : techniques, juridiques, réglementaires, socioculturels et économiques.

Les enjeux techniques regroupent les problématiques de qualité et de disponibilité des données, la démonstration de la plus-value des solutions d’IA et les besoins en personnes qualifiées pour développer les solutions d’IA.
Les enjeux juridiques et réglementaires font référence à la protection de la donnée et à la définition des critères d’évaluation pour les solutions de Santé comprenant de l’IA.
Les enjeux socioculturels et économiques concernent les règles éthiques encadrant les choix de l’IA, l’appropriation des solutions d’IA par le corps médical et les patients, la volonté des entreprises à intégrer l’IA et enfin des forces et faibles de l’écosystème de santé français pour le développement de l’IA.

Quels que soient les enjeux du développement de l’IA, les solutions seront développées par des experts de la donnée, des ingénieurs en apprentissage automatique et des développeurs informatique bien humains. Selon le scénario le plus probable, près de 6 000 emplois directement liés à la programmation de solutions d’IA dans le domaine de la santé devraient être créés d’ici 2025.

Pour répondre à ces besoins futurs, 50 établissements proposent aujourd’hui des formations en données massives / IA, dont quatre (bientôt cinq) qui proposent des formations avec des modules dédiés à la santé, voire spécialisés en santé. En sus des écoles et universités, Microsoft a ouvert 11 centres de formation dédiés à l’IA, dont un spécialisé en santé au sein du CHRU de Nancy. Outre les formations « standard », il existe de nombreux cours sur Internet proposant des formations en IA, ainsi que des structures proposant des formations continues en IA.
Enfin, une première étude d’impact de l’IA sur les métiers des industries de santé indique que la plupart des métiers seront principalement impactés par l’intégration de nouveaux outils utilisant de l’IA. Les solutions d’IA devraient permettre d’automatiser certaines tâches fastidieuses et répétitives mais nécessaires et d’améliorer l’efficience et/ou la performance de certaines tâches qui continueront à être réalisées par des humains.