Prédire oui, mais à quelles conditions ? Le défi des biais algorithmiques

À l’heure où les algorithmes s’invitent dans la décision thérapeutique, la fiabilité, la reproductibilité et la transparence deviennent des enjeux aussi cruciaux que la précision brute. Pour les établissements, comme pour les éditeurs et porteurs de projets, il ne s’agit plus seulement d’innover, il s’agit de valider, sans surpromettre.

Précision spectaculaire, résultats à affiner

La tentation est forte d’ouvrir grand les bras à des systèmes d’IA capables d’afficher des performances inédites. Exemple frappant : l’algorithme ECgMPL, utilisé pour la détection du cancer de l’endomètre, affiche un taux de précision de 99,26 %, contre environ 79 à 81 % pour les méthodes humaines classiques. Il fait presque aussi bien pour les cancers colorectal, du sein ou oral, avec des scores supérieurs à 97 %.

En cardiologie, l’IA développée par Cardiologs pour la détection de la fibrillation auriculaire a permis d’améliorer la spécificité de 82,8 % à 96,9 %, tout en maintenant la sensibilité. Les faux positifs sur les moniteurs implantables ont chuté de 70 %. Sur les ECG de montres connectées, certains modèles d’IA parviennent à réduire de 96 % les résultats non concluants.

Et pourtant. Ces chiffres, si impressionnants soient-ils, ne disent rien de la qualité des données d’entraînement, ni de leur représentativité. Ils ne garantissent pas non plus que ces performances soient reproductibles hors du protocole expérimental.

Biais algorithmiques : l’angle mort qui fausse les prédictions

Le talon d’Achille de l’IA médicale, c’est le biais algorithmique. Un biais qui ne provient pas du modèle lui-même, mais des données avec lesquelles il est nourri. Si ces données sont incomplètes, déséquilibrées, mal labellisées ou issues de populations non représentatives, l’algorithme apprendra… à se tromper avec certitude.

Un exemple : dans une étude sur la prédiction de la maladie d’Alzheimer à partir de la voix, le modèle atteint 78,5 % de précision. Intéressant ? Oui. Mais l’échantillon étudié comptait seulement 166 patients, tous âgés de plus de 63 ans. Un écart d’âge, de langue ou de culture pourrait suffire à rendre le modèle non généralisable.

Même problème pour les outils de détection du Parkinson. Une étude prometteuse a montré une capacité à repérer la maladie dix à vingt ans avant les symptômes cliniques, mais sur des cohortes trop limitées pour valider une application large. Le risque ? Des diagnostics faussement rassurants ou, au contraire, des alertes injustifiées.

Transparence et validation : les deux piliers oubliés

La plupart des algorithmes d’IA en santé fonctionnent comme des “boîtes noires”. Ils donnent un résultat sans expliquer leur raisonnement. Or, dans le domaine médical, aucune décision ne peut être validée sans traçabilité, ni explicabilité. Les hôpitaux, les autorités, mais aussi les patients eux-mêmes, ont besoin de comprendre pourquoi une IA a conclu à un risque.

C’est là qu’intervient la notion de validation clinique indépendante. Avoir un bon modèle ne suffit pas. Encore faut-il démontrer que ses prédictions sont reproductibles dans des environnements différents, sur des populations variées, et qu’elles n’induisent pas des biais systémiques.

Le Comité consultatif national d’éthique le rappelle : même les IA d’imagerie atteignant 95 % de précision ne peuvent être intégrées aux soins que si leur logique décisionnelle est comprise et vérifiable.

Pour les hôpitaux : comment adopter sans subir

Pour les établissements, la promesse de l’IA prédictive est séduisante : anticiper les risques, personnaliser les parcours, éviter des hospitalisations inutiles. Mais cette promesse peut vite devenir un piège si le choix des solutions n’est pas rigoureux.

Voici les critères à surveiller avant d’intégrer un outil prédictif dans un DPI ou un workflow clinique :

• Les données d’apprentissage sont-elles accessibles, équilibrées, multicentriques ?
• L’algorithme a-t-il fait l’objet d’une validation externe et indépendante ?
• Les performances sont-elles stables sur des sous-groupes de population (âge, sexe, comorbidités) ?
• Peut-on tracer et interpréter les recommandations ou alertes émises ?
• Le modèle est-il évolutif ? Peut-il être recalibré au fil du temps ?

Car l’enjeu n’est pas seulement d’avoir une IA performante aujourd’hui. C’est de garantir qu’elle le reste demain, dans un contexte clinique réel, avec ses incertitudes et ses variations.

Pour les éditeurs : intégrer la validation dans le produit, pas dans le pitch

Les startups, éditeurs et industriels de l’e-santé doivent désormais faire plus que “prouver leur performance”. Ils doivent anticiper les exigences réglementaires et éthiques. Cela passe par une documentation claire, des protocoles d’évaluation solides, et une capacité à co-construire avec les utilisateurs.

Des plateformes comme Owkin, dans le cancer, ou OphtAI en ophtalmologie, montrent qu’il est possible de combiner haute performance, rigueur méthodologique, et adoption clinique. Mais cela suppose d’assumer une posture : transparente, explicable, modeste.

Pas de médecine prédictive sans rigueur prédictive

L’intelligence artificielle prédictive en santé n’a plus besoin de faire ses preuves technologiques. Elle les a déjà. Mais pour gagner sa place dans la clinique, elle doit franchir une autre étape : celle de la confiance. Et cette confiance ne se gagne pas avec des chiffres isolés ou des slides de démonstration.

Elle se gagne avec des études robustes, des données bien choisies, des explications compréhensibles. Et surtout, avec une vision partagée entre développeurs, soignants et patients.

À l’heure où l’IA devient un partenaire de soin, il ne suffit plus de demander si elle peut prédire. Il faut aussi savoir comment elle le fait et avec quelles limites.