Un algorithme qui prédit les crises de santé mentale des patients a été testé au Royaume-Uni. Le bilan de cette première phase de tests conclut que le dispositif est suffisamment efficace pour une utilisation de routine. Ce projet piloté par le Birmingham and Solihull Mental Health NHS Foundation Trust a utilisé un algorithme de machine learning développé par l’entreprise de télécommunication Alpha. L’algorithme a été alimenté par les données historiques et socio-économiques des patients sur une période de cinq ans pour prédire qui pourrait faire face à une crise imminente. Pour ses défenseurs, il permettrait d’améliorer les processus de soins et la gestion des risques existant, notamment en signalant aux praticiens des personnes qui passeraient entre les mailles du système de santé.

Pourquoi ça pose question. Si la deuxième phase était menée à bien, une seconde version de l’algorithme pourrait être utilisée: elle pourrait suivre les appels, les messages et la localisation des patients sur leur téléphone portable. Alpha pourrait donc combiner leurs données téléphoniques aux données de leur dossier médical, ce qui soulève la question de la protection des données. Leur utilisation précise n’a pas été dévoilée par l’entreprise de télécommunication qui développe encore l’algorithme.

Schéma de l’expérience un perroquet a la possibilité d’échanger des jetons mais c’est l’autre perroquet qui a les jetons en sa possession (source: Brucks & von Bayern 2020)Les perroquets gris du Gabon aident leurs congénères sans rien attendre en retour, c’est ce que révèle une étude publiée le 9 janvier dans Current Biology.

Pourquoi c’est important. Loin d’être le propre de l’homme, des comportements altruistes sont régulièrement observés dans la nature et chez diverses espèces. Mais l’étude rigoureuse et expérimentale de l’altruisme est difficile et souvent restreinte aux primates alors qu’elle nécessiterait d’être étendue à de nombreuses espèces pour appréhender son origine évolutive. Cette recherche est la première à mettre en évidence de manière expérimentale ce comportement chez une espèce d’oiseau.

Marinka Zitnik fait partie de ces jeunes talents du milieu académique dans le champ de l’IA appliquée à la santé. En poste à Harvard depuis peu, après un post-doctorat remarqué à Stanford, la chercheuse s’intéresse aux moyens de faire parler les données pour faciliter la découverte de nouveaux médicaments.

À l’occasion des AMLD 2020, nous l’avons rencontrée pour évoquer notamment un sujet dans le vent: la réorientation de médicaments, qui consiste à identifier de nouvelles indications thérapeutiques pour des molécules déjà sur le marché. Entretien.

Les Applied Machine Learning Days (AMLD), organisés pour la quatrième année à l’EPFL, ce sont plusieurs journées de présentations sur les technologies de pointe en intelligence artificielle et en apprentissage autonome. Mais ce sont aussi deux jours de workshop intenses, durant lesquels les participants (qui se poussent au portillon) peuvent perfectionner leurs savoirs, ou tâter du code pour la première fois.

Ce qu’on a fait. Dans le cadre du partenariat avec cet événement, Heidi.news a pu, après tirage au sort, inviter quelques-uns de ses lectrices et lecteurs à assister gratuitement à ces séminaires très particuliers d’une journée. Ils témoignent de ce qu’ils ont appris.

C’est plus qu’un simple capot qui s’est ouvert ce matin, à 7:38 CET, dans l’espace. Le satellite CHEOPS, dont la conception a été gérée depuis l’Université de Berne, a vécu son moment de vérité: l’ouverture du couvercle de son télescope, la seule pièce mécanique de cet instrument lancé le 18 décembre 2019 depuis la Guyane.

Pourquoi c’est important. Après des semaines de réglages, les mesures scientifiques peuvent enfin commencer. CHEOPS a pour mission de passer au crible des planètes tournant autour d’étoiles autres que notre Soleil, afin d’en préciser les caractéristiques avec une précision inégalée. Sans ce simple mouvement de l’obturateur, c’est toute la mission qui aurait été perdue.

Au fil des années, Google a perfectionné son outil cartographique au point d'en faire un véritable agrégateur de données. À l'aide d'intelligence artificielle, déjà utilisée dans les précédentes versions, de nouvelles fonctions sont en cours de développement, que ce soit pour mieux évaluer le trafic et les temps de parcours, mais également pour prévenir des catastrophes naturelles et leurs dégâts. Vincent Etter, ingénieur logiciel à Google, détaille les futurs développements de l’application dans la vidéo ci-dessus.

Pourquoi c’est important. De plus en plus de données, privées et publiques, vont être utilisées pour améliorer le produit de Google. Le but est d’être capable de créer des cartes prédictives, notamment pour prévenir des dégâts dûs aux catastrophes naturelles, tels que les avalanches, les inondations ou même les tremblements de terre. Selon Vincent Etter, l’objectif sera aussi de détecter les catastrophes naturelles. Cela passe par l’analyse de «l’évolution de la nature et détecter ses changements». Concernant le trafic, d’autres données pourraient également être traitées par les algorithmes de Google, liées à la météo ou à caractère événementiel. À noter qu’il est possible de vérifier quelles données sont utilisées par Google et d’en personnaliser l’accès.

Demain, sera-t-il inutile d’apprendre une langue étrangère grâce aux algorithmes de traduction automatique? Depuis 2018, ce qu’on appelle les «algorithmes de traitement du langage naturel», qui permettent aux machines de découper et interpréter le langage, connaissent un essor inédit. Mais les défis demeurent nombreux, surtout en matière de traduction, où le traducteur professionnel continue de délivrer de bien meilleures performances que la machine…

Pourquoi on en parle. C’est dans le domaine de la vision artificielle (par exemple, pour identifier les différentes personnes d’une photographie) que les performances de l’intelligence artificielle ont été le plus médiatisées. Le traitement du langage est une question, sous bien des aspects, beaucoup plus difficile à appréhender pour les algorithmes auto-apprenants. Illustration à l’occasion d’une table-ronde aux AMLD.

Vous prenez de la pénicilline? Alors évitez les plats d’Amérique du Nord, vous conseillerait Aleksandra Kovachev. La chercheuse macédonienne, qui travaille aujourd’hui pour l’entreprise de livraison Delivery Hero, est venue aux AMLD présenter une étude qu’elle a réalisée à l’Université de Skopje en Macédoine. Son équipe a utilisé l’intelligence artificielle pour évaluer les synergies possibles entre les différentes cuisines du monde et les médicaments. Le but in fine est de pouvoir recommander et adapter le régime alimentaire des patients sous médicaments afin d'éviter les échecs de traitement.

Pourquoi c’est intéressant. Il est désormais connu qu’un même régime alimentaire n’aura pas les mêmes effets sur tout le monde, mais les mécanismes biologiques sous-jacents sont encore largement incompris notamment parce qu’ils impliquent un grand nombre de variables. Malgré l’étendue des données disponibles, les domaines de la nutrition et de l’alimentation n’ont pas encore été vraiment exploités par des méthodes d’IA.

A cause de variations climatiques extrêmes, des essaims de criquets affamés dévastent depuis plusieurs semaines de larges zones d'Afrique de l’Est jusqu’en Inde.

Pourquoi c’est catastrophique. Chaque insecte dévorerait chaque jour l'équivalent de son propre poids de 2 grammes, ce qui fait un total de 400'000 tonnes de nourriture. Le Kenya n’avait pas vécu cela depuis 70 ans.

Thierry Breton, le Commissaire européen à l'Industrie, a annoncé mardi que la compagnie chinoise Huawei participera au développement de la 5G en Europe. Ce mercredi, il présentera une «boîte à outils» conçue par les Etats membres de l'Union et de la Commission européenne.

Les buprestes sont bleus, verts, orange, violets et brillent au soleil. Intuitivement, on pourrait penser que la chance d’être découvert par un prédateur est plus élevée. C’est tout le contraire comme l’ont constaté des chercheurs de l'université de Bristol. Une étude à découvrir dans la NZZ.

La start-up Hyll de Soleure a créé une application qui permet de louer son équipement pour les pistes de skis. On va le chercher en haut de la montagne et on le ramène en bas. On ne paie que les heures effectives de ski.

Où ça se passe. A la station de Grindelwald, il est possible de l’essayer, plusieurs centaines de personnes l’ont déjà fait. Le matériel est livré et entretenu par le groupe Intersport.

Le ministère fédéral allemand de l’environnement récompense la jeune entreprise WormUp, qui a conçu le compost urbain HOME pour la maison, le travail ou l’école.

Comment ça marche. Le but est de ne pas détruire les nutriments précieux des déchets organiques et d’en faire de l’engrais végétal – simple et en plus inodore.

Le prince héritier Mohammed ben Salmane veut réformer son pays. Il est maintenant permis aux femmes de conduire, de sortir sans voile, de partir à l’étranger sans l’autorisation de leur mari et de louer un appartement. Mais ce pays reste une monarchie, un endroit où les droits de l'homme sont violés.

Le Musée de l’Elysée à Lausanne présente des documents inédits du photographe zurichois de renommée mondiale, René Burri. L’idée est de jeter un nouveau regard plus privé sur ses oeuvres. Voilà un avant-goût de l’exposition «René Burri - Explosion de vision» qui commence aujourd’hui, le 29 janvier et durera jusqu’au 3 mai 2020.

Donald Trump a présenté son plan «du siècle» pour la paix au Proche-Orient. Sans surprise, il fait jubiler Israël et met les Palestiniens en colère. Selon Nétanyahou, ce plan ouvre la voie à l’annexion de la vallée du Jourdain et des colonies de Cisjordanie.

L’ère des réseaux sociaux et du microciblage sur internet marque-t-elle la fin de la vie privée? Oui, avance Michal Kosinski, professeur de l’Université de Stanford. Formé en psychologie à Cambridge, et plus particulièrement en psychométrie, il est de ceux qui très tôt ont perçu la valeur prédictive, en termes de profilage individuel, des traces que chacun laisse sur internet, avant Cambridge Analytica. Son approche: il défend des publications audacieuses (voire provocantes) comme une façon d’alerter le public, tout en assumant une posture résolument optimiste envers la technologie. Heidi.news l’a rencontré à l’occasion des Applied Machine Learning Days, à Lausanne.

Pourquoi c’est polémique. Le chercheur a connu la controverse: il a notamment publié en 2017 des travaux montrant comment utiliser le machine learning pour détecter l’orientation sexuelle de quelqu’un à partir de sa photographie. A ceux qui l’interrogent sur la dimension éthique de l’IA, le chercheur oppose un enthousiasme désarmant. Il balaye: «Je n’ai rien inventé, j’ai assemblé des technologies qui existaient déjà pour informer le public. Trop souvent dans l’histoire, on tue le messager.»

Il y avait bien un pilote dans cet avion-là. Mais à part mettre les gaz en début de piste, il n’a rien fait, sinon regarder, tout au plus. Et l’avion a décollé entièrement seul. Cette scène s’est passée le 18 décembre 2019 à Toulouse, à bord d’un Airbus A350, qui s’est donc élevé dans les airs en monde entièrement automatique. Une première!

Pourquoi c’est déterminant. Cet exploit illustre l’importance aujourd’hui déterminante des systèmes d’automatisation dans les avions. Or ce n’est là qu’un des domaines du secteur de l’aviation où l’intelligence artificielle (IA) et surtout le machine learning jouent un rôle primordial. Petit survol non exhaustif, à l’occasion d’une session des AMLD2020.

Les start-up helvétiques ont levé 2,3 milliards de francs en 2019, un nouveau record. Par rapport à 2018, la progression atteint 86%, indique le Swiss Venture Capital Report. Cette hausse impressionnante s’explique notamment par cinq tours de financement de plus 100 millions de francs. Le secteur des technologies de l’information et de la communication (ICT) se distingue, avec 1,2 milliard de francs. Les jeunes pousses des biotechnologies ont quant à elles récolté 625 millions de francs.

Pourquoi c’est intéressant. Lors de la première publication du rapport en 2012, le montant total des levées de fonds était de 316 millions de francs. Les investissements ont depuis connu une progression constante, avec une augmentation particulièrement marquée en 2018.

Les représentants des 40 assurances signataires du nouvel accord de branche réglementant les pratiques de courtage et les commissions versées aux intermédiaires souhaitent que ce dernier soit étendu à toutes les assurances-maladie, y compris celles qui ne l’ont pas signé. Actuellement, le Conseil fédéral prépare un projet de loi à cet effet qui sera ouvert à la consultation au printemps 2020. Réactions de plusieurs politiciens qui auront à se prononcer sur ce dossier.

Pourquoi c’est intéressant. L’accord contraignant signé vendredi 23 janvier entre les deux faîtières des assurances-maladie − santésuisse et curafutura − entrera en vigueur le 1er janvier 2021. Le Conseil fédéral pourrait proposer de le déclarer obligatoire ou y apporter des amendements plus contraignants. Un projet de loi plus strict, salué par certains politiciens, pourrait potentiellement porter préjudice aux assureurs qui ont justement pris les devants en négociant leur propre accord.

Gavin Brown est professeur de machine learning à l’université de Manchester. Invité aux AMLD 2020 à propos de la thématique de l’IA et de la santé, ce spécialiste a évoqué la fiabilité limitée des modèles prédictifs et la nécessité pour les experts d’y prendre garde. Une intervention en forme d’avertissement quant aux promesses du machine learning. Entretien.

Heidi.news – Qu’est-ce que la reproductibilité et en quoi est-ce important?

Les promesses de l’intelligence artificielle séduisent les organisations humanitaires. Elles voient dans l’usage de ces nouveaux outils une opportunité pour rendre leur action dans des zones ravagées par la guerre ou les désastres naturels plus efficace. Mais les acteurs présents sur le terrain se montrent très prudents, notamment car les données nécessaires au développement de modèles sont particulièrement sensibles.

Pourquoi c’est important. Les besoins d’assistance humanitaire, provoqués essentiellement par des conflits et des événements climatiques extrêmes, ne cessent d’augmenter. Selon un rapport des Nations unies publié en décembre 2019, environ 168 millions de personnes dans le monde seront concernées 2020. Le montant des financements nécessaires atteindra 28,8 milliards de dollars.

Les pesticides contenant du chlorpyrifos et chlorpyrifos-méthyl seront bannis de Suisse dès le 1er juillet 2020. L’Office fédéral de l’agriculture (Ofag) avait décidé d’interdire 12 pesticides contenant ces substances à compter du 1^er août, mais huit fabricants et distributeurs de pesticides avaient formé un recours devant le Tribunal administratif fédéral. Un accord a finalement été trouvé entre les recourants, Greenpeace Suisse, le WWF Suisse et l’Ofag dans le cadre d'une conciliation judiciaire, indique mardi la feuille fédérale.

Pourquoi c’est une bonne nouvelle. Bien qu’ils comptent parmi les insecticides les plus utilisés, le chlorpyrifos et le chlorpyrifos-méthyl ont de graves conséquences sur la santé humaine et la biodiversité. Ils peuvent affecter le développement cérébral des enfants et s’avèrent nocifs pour les insectes, les oiseaux et nombre d’espèces aquatiques. Dans l'Union européenne, les deux substances seront interdites dès fin janvier et la Californie les a bannies en août.

EXCLUSIF - Annoncé pour le mois d’avril 2020, le lancement du dossier électronique du patient (DEP) doit être reporté de plusieurs mois dans tout le pays. L’annonce a été faite par Adrian Schmid, responsable du secrétariat eHealth Suisse ce 28 janvier 2020 à Berne, à l’occasion de la journée d’information sur l’introduction du DEP. Le lancement est reporté à l’été 2020.

Pourquoi ce report était prévisible. Le 3 janvier, Pascal Strupler, directeur de l'Office fédéral de la santé publique (OFSP), expliquait à Heidi.news que l’introduction du dossier électronique du patient en Suisse était très complexe. De plus, le processus de certification a pris beaucoup trop de retard comme le signalait eHealth Suisse le 23 décembre 2019, en parlant de légers retards. Les cantons et les communautés de références qui doivent mettre en place le DEP dans leurs régions ne sont pas prêts.

Les méthodes de machine learning, souvent utilisées en intelligence artificielle, empruntent beaucoup aux outils statistiques utilisés depuis longtemps par les chercheurs pour modéliser les phénomènes physiques, et en particulier le climat. En retour, ces technologies, conjuguées à l’apparition de nouvelles sources de données, permettent de mieux comprendre les interactions entre le climat et des systèmes humains extrêmement variés. Le point en six exemples plus ou moins surprenants.

Pourquoi il y a du nouveau. D’un côté, on peut désormais appliquer des méthodes de machine learning de pointe à des problèmes anciens. De l’autre, on peut aussi déployer des approches plus traditionnelles, aujourd’hui volontiers utilisées dans d’autres domaines, au service de la question climatique. La transition climatique est indubitablement l'un des enjeux majeurs de notre époque, ce qui justifie (et implique!) d’y appliquer les outils de pointe dont on dispose aujourd’hui… même s’ils n’ont rien d’une solution magique.