L’intelligence artificielle: un facteur d’accélération de la recherche à l’IRIC

  • Forum
  • Le 29 avril 2021

  • Martin LaSalle
L’intelligence artificielle joue un rôle de sonde qui, par exemple, permet de prédire s’il y a une relation entre des données massives concernant des gènes actifs et un comportement spécifique des cellules cancéreuses.

L’intelligence artificielle joue un rôle de sonde qui, par exemple, permet de prédire s’il y a une relation entre des données massives concernant des gènes actifs et un comportement spécifique des cellules cancéreuses.

Crédit : Getty

En 5 secondes

Au cours de la deuxième conférence des Rendez-vous Audace de l’IRIC, Yoshua Bengio et Sébastien Lemieux ont parlé de la contribution de l’intelligence artificielle à la recherche sur le cancer.

Devant l’ampleur des données massives produites par les nouvelles technologies au cours des dernières années, l’Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (IRIC) de l’Université de Montréal a misé sur une expertise en données bio-informatiques et biomédicales, en partenariat avec l’écosystème de l’intelligence artificielle (IA) montréalais.

Mais comment l’IA s’applique-t-elle au domaine de la cancérologie? Comment les divers experts de ce domaine pointu parviennent-ils à se comprendre mutuellement? Et en quoi l’IA renferme-t-elle le potentiel d’accélérer les découvertes au bénéfice des patients?

C’est ce qu’ont notamment abordé Sébastien Lemieux, directeur scientifique de la plateforme de bio-informatique de l’IRIC, et Yoshua Bengio, directeur scientifique de Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle, à l’occasion de la deuxième conférence des Rendez-vous Audace, tenue le 20 avril de façon virtuelle.

L’IA comme outil de recherche en cancérologie

Yoshua Bengio

Crédit : Amélie Philibert

Parce qu’elle permet de traiter une multitude de données, notamment sur le code génétique des cellules, «l’intelligence artificielle peut nous aider à trouver une aiguille dans une botte de foin et à découvrir les causes possibles du cancer ainsi que les remèdes qui peuvent fonctionner», illustre Yoshua Bengio.

«La science de l’apprentissage profond est une science abstraite et les objets sur lesquels on travaille peuvent servir dans plusieurs secteurs, poursuit-il. La grande polyvalence des algorithmes peut être utilisée pour différentes applications.»

De fait, des algorithmes d’apprentissage profond sont déjà employés pour effectuer des milliards de tests à partir de molécules chimiques, que l’ordinateur compare avec d’autres données.

«L’intelligence artificielle joue un rôle de sonde qui nous permet de prédire s’il y a, par exemple, une relation entre des données massives concernant des gènes actifs et un comportement spécifique», ajoute Sébastien Lemieux.

Ultimement, on vise à créer un jour des traitements personnalisés pour chaque type de cancer et, pour ce faire, «il faudra d’abord désigner les sous-classes de cancer auxquelles on a affaire afin que les algorithmes puissent ensuite cribler les thérapies ou les synergies de médicaments susceptibles d’être efficaces», précise M. Lemieux.

L’accès aux données, l’un des principaux écueils à l’avancée des connaissances

Sébastien Lemieux

Crédit : Amélie Philibert

Mais pour y arriver, encore faudrait-il que le potentiel que renferment l’intelligence artificielle et le traitement de données massives puisse être exploité de façon optimale.

«L’un des grands enjeux auxquels nous faisons face est de déterminer comment nous pourrions avoir accès aux données produites par le réseau de la santé et dans les industries qui y sont associées – dont les pharmaceutiques – pour en tirer le meilleur parti tout en respectant les impératifs liés à la vie privée, souligne Yoshua Bengio. Des travaux sont en cours pour établir de quelle manière ce pourrait être fait.»

Sébastien Lemieux déplore que «l’objectif consiste à faire avancer les connaissances et, pour l’instant, on n’utilise qu’une infime portion de données. Comme le réseau de la santé, les entreprises sont frileuses quant au partage de leurs données pour des raisons de secret industriel et de concurrence, et même dans le milieu de l’enseignement supérieur ces barrières existent».

Les deux éminents chercheurs sont d’avis que l’accès aux données permettrait d’accélérer la recherche en cancérologie et, à terme, de traiter encore plus adéquatement les patients.

L’essentiel financement à long terme

Le financement à long terme de projets de recherche multidisciplinaires est une condition essentielle à l’émergence de connaissances et de solutions susceptibles de bénéficier aux populations.

«Au Canada, les gouvernements ont choisi depuis longtemps de stimuler la recherche fondamentale, c’est-à-dire fondée sur la curiosité, affirme Yoshua Bengio. C’est ce qui nous permet d’affûter nos connaissances sans avoir la garantie de trouver des solutions. C’est grâce à la recherche fondamentale que des avancées majeures surviennent, comme l’a démontré mon groupe de recherche qui, au début des années 2000, a obtenu du financement à long terme et libre.»

Pour Sébastien Lemieux, les projets de recherche fondamentale – qui, de surcroît, font appel à plusieurs disciplines – requièrent plus de temps pour permettre aux chercheurs d’amalgamer leurs ressources et connaissances avant de pouvoir explorer des pistes auxquelles personne ne croit d’emblée.

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