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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Santé : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 118 articles
Google met à disposition MedGemma et MedSigLIP, des modèles d’IA conçus pour les textes et les images médicales. Avec des résultats prometteurs sur des tests spécialisés et une exécution possible en local, ils pourraient aider les soignants. À condition de ne jamais confondre assistance algorithmique et décision clinique.
Dans les soins, un malentendu peut peser sur tout le parcours du patient. Soutenu par le MIT Human Insight Collaborative, le Language/AI Incubator réunit soignants, spécialistes du langage et sciences sociales pour étudier comment l’IA générative peut aider à mieux dialoguer, sans effacer les différences culturelles et linguistiques.
Le MIT Health and Life Sciences Collaborative lance la bourse postdoctorale Biswas, financée à hauteur de 12 millions de dollars. Dès 2026, elle doit soutenir des chercheurs à l’interface de la santé, des sciences de la vie, de l’intelligence artificielle et d’autres disciplines, pendant quatre ans.
L’idée de médicaments conçus avec l’intelligence artificielle et testés chez l’humain franchit une étape décisive. Mais derrière le raccourci « Google », c’est surtout Isomorphic Labs, société du groupe Alphabet issue de DeepMind, qui porte l’ambition. Entre découverte moléculaire, essais cliniques et contrôle sanitaire, voici ce qui est réellement en jeu.
Une équipe de recherche présente RisingAttacK, une méthode capable d’influencer l’interprétation d’une image par une IA avec des changements très discrets. Testée sur quatre modèles de vision répandus, elle illustre les fragilités des systèmes automatisés et l’urgence de concevoir des défenses adaptées.
Le gouvernement britannique mise sur l’intelligence artificielle pour rendre ses services publics moins coûteux et plus efficaces. De la détection de fraudes aux alertes en maternité, les usages envisagés sont vastes. Mais l’automatisation de décisions sensibles inquiète une partie de la population et pose la question du contrôle démocratique.
Du paiement par carte aux recommandations de films, l’intelligence artificielle intervient déjà dans une grande partie de nos gestes courants. Elle peut fluidifier un parcours, repérer une anomalie ou aider à orienter une décision. Mais ces services pratiques reposent aussi sur des données, des choix d’algorithmes et une supervision humaine indispensable.
À VivaTech 2025, l’intelligence artificielle n’a pas seulement multiplié les démonstrations : elle a dominé le récit du salon. Santé, souveraineté numérique, emploi et régulation ont révélé une technologie devenue indissociable de choix économiques, politiques et sociaux.
Le MIT et Mass General Brigham créent le MIT-MGB Seed Program, avec le soutien d’Analog Devices. Cette initiative doit financer des projets communs de recherche, à la croisée de l’intelligence artificielle, de la médecine clinique et des technologies de mesure, afin d’accélérer les diagnostics et traitements de demain.
Des chercheurs de l’Université Tsinghua, de China Mobile et de l’Université de Hebei présentent une puce à memristors conçue pour l’apprentissage fédéré. En rapprochant calcul, mémoire et certaines opérations de sécurité, leur architecture vise à réduire l’énergie et le temps de traitement sans faire circuler les données brutes.
Des chercheurs du MIT alertent sur une fragilité préoccupante des modèles de langage en santé : des détails sans rapport avec l’état clinique, comme une faute de frappe ou un ton hésitant, peuvent infléchir leurs conseils. L’effet est particulièrement inquiétant lorsqu’il conduit à déconseiller une consultation médicale, notamment pour les femmes.
L’intelligence artificielle n’est pas jugée sur ses seules performances. Une méta-analyse de 163 études montre que son acceptation dépend aussi du degré de personnalisation attendu dans la décision. Pour la fraude, elle inspire plus facilement confiance. Pour un recrutement ou un diagnostic, l’intervention humaine reste souvent décisive.
L’intelligence artificielle s’installe dans la MedTech à la fois comme outil de productivité et comme composant de dispositifs médicaux. En recherche, en gestion documentaire ou en imagerie, elle promet d’accélérer les processus. Mais sa valeur dépend d’une validation clinique, de données fiables et d’une coordination étroite avec les équipes réglementaires.
Au MIT, des chercheurs appellent à ne pas réduire le déploiement technologique à une question de performance. Santé, contenus générés par l’IA, données personnelles et participation citoyenne : leurs travaux montrent pourquoi l’éthique doit être pensée dès la conception, puis tout au long de l’usage.
Les IA peuvent produire une réponse convaincante tout en étant dans l’erreur, un défaut préoccupant lorsque la santé ou l’industrie sont en jeu. Issue du MIT, Themis AI développe Capsa, une technologie conçue pour repérer l’incertitude, les biais et les données insuffisantes avant qu’une prédiction ne soit utilisée.
Une réponse convaincante n’est pas forcément une explication fidèle. Des chercheurs de Microsoft et du MIT proposent une méthode qui confronte les raisons avancées par les modèles de langage aux facteurs ayant réellement influencé leurs décisions, notamment dans des scénarios de biais social ou de santé.
L’intelligence artificielle promet d’accélérer l’analyse médicale, d’aider au diagnostic et de mieux adapter les traitements. Elle ne dispense toutefois pas les cliniciens de leur jugement, ni les établissements de leur responsabilité. Pour être utile, l’IA en santé doit être conçue avec les soignants, comprise par eux et encadrée par des règles claires.
Une réponse convaincante n’est pas forcément une réponse juste. La jeune pousse issue du MIT Themis AI propose Capsa, un outil destiné à repérer les incertitudes des modèles avant qu’elles ne provoquent des erreurs dans des secteurs sensibles, de la santé à la conduite autonome.
Un modèle d’intelligence artificielle ne peut pas corriger seul les angles morts des données qui l’entraînent. Pour les étudiants, apprendre à interroger la provenance, la représentativité et le contexte d’un jeu de données est une étape décisive vers des systèmes plus fiables et plus équitables.
En analysant des images de biopsies, un test d’intelligence artificielle repère les hommes atteints d’un cancer de la prostate à haut risque susceptibles de tirer un bénéfice majeur de l’abiratérone. Dans l’étude, le risque de décès à cinq ans est passé de 17 % à 9 % chez les patients identifiés par ce biomarqueur.
À la French Tech Grand Paris, Melissa Zoulim accompagne des programmes consacrés aux startups médicales et à l’intelligence artificielle. Son parcours, de l’enseignement des langues au digital, éclaire un métier de coordination où la méthode, la curiosité et le réseau comptent autant que les outils technologiques.
Des équipes du MIT, de l’Université Harvard et du Broad Institute ont conçu PUPS, un modèle d’IA capable d’anticiper la position de protéines dans des cellules humaines. En croisant séquences protéiques, structures en 3D et images cellulaires, l’outil pourrait aider la recherche à mieux étudier des maladies complexes.
Les modèles capables d’analyser une image et une consigne écrite restent déstabilisés par des formulations aussi courantes que « sans » ou « n’est pas ». Une étude menée au MIT montre que cette faiblesse peut compromettre leur usage dans des domaines sensibles, mais qu’un entraînement mieux ciblé permet déjà de la réduire.
Une équipe de recherche a mis au point FaceAge, une IA capable d’estimer, à partir d’un portrait, un âge biologique distinct de l’âge inscrit sur l’état civil. Testée auprès de patients atteints de cancer, elle pourrait enrichir l’évaluation médicale, à condition de rester un outil d’aide à la décision, encadré et validé.
