Succès pour le 8e AI Valais/Wallis Workshop

Organisé conjointement par TheSense (HES-SO Valais/Wallis, CHUV, Unil) et l’IDIAP, le 8e AI Valais/Wallis Workshop a réuni septante actrices et acteurs du domaine de l’intelligence artificielle au Swiss Digital Center à Sierre. L'objectif des ateliers est de réunir des ingénieur.es et des chercheur.euses actif.ves dans le domaine de l'analyse de formes et de l'intelligence artificielle avec des applications liées à la sécurité, la santé ou l'énergie.

Une 8e édition dédiée à la santé

Co-organisateur de ce workshop, Henning Müller, professeur ordinaire et chercheur au sein de l’Institut Informatique a souhaité proposer des échanges sur le thème de la santé. En effet, l’usage de l’IA en routine clinique représente tant des opportunités que des défis. Deux conférences invitées ont souligné le thème central de cette matinée : les modèles d’apprentissage automatique (ML) et profond (deep-learning) atteignent désormais des performances proches de celles de l’humain dans la classification et l’analyse de l’imagerie. Leur adoption en clinique reste toutefois un défi au vu du manque de transparence dans l’interprétabilité des données et des décisions algorithmiques.

La HES-SO Valais-Wallis propose des solutions concrètes

Parmi les travaux de recherche arborés, la HES-SO Valais-Wallis a présenté des solutions appliquées. Niccolo Marini s’est exprimé sur la réduction de la nécessité d’annotations manuelles lors de l’extraction de données multimodales, Valentin Oreiller a détaillé le développement de systèmes d’aide pour soutenir la prise de décision clinique contribuant à des décisions de traitement optimales pour les survivant.es du cancer du sein et de la prostate. Le travail d’Anjani Dhrangadhariya présentait une étude relative à la supervision faible pour la détection floue de l'étendue clinique et Gaetano Manzo a parlé de l’analyse de la survie du cancer du sein pour l'aide à la décision clinique.

Opportunités, défis et confiance dans l’IA

Les échanges entre partenaires ont porté sur la confiance dans les résultats produits par l’intelligence artificielle et leur interprétabilité. De nombreuses questions restent en suspens, notamment les coûts d’infrastructures, le stockage des données, l’évolution des régulations européennes et américaines, la définition de critères d’acceptance et de responsabilité (qui de la technologie ou de l’utilisateur.trice est responsable et de quoi ?), mais également de l’accompagnement vers l’adoption des outils et nouveaux processus.