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Une meilleure compréhension des techniques analytiques sophistiquées telles que l'apprentissage automatique peut améliorer considérablement les performances des systèmes robotiques dans des secteurs tels que la santé
Imaginez un avenir où les deux branches de la robotique et de l'intelligence artificielle se rejoignent pour rendre la vie plus facile et plus pratique pour tous.
Dans cette utopie lointaine, des usines intelligentes dotées de lignes de production flexibles seront en mesure de fabriquer des produits hautement personnalisés dans les meilleurs délais.
Et dans le domaine de la santé, des exemples d'automatisation inimaginables jusqu'à présent fourniront d'excellent niveaux de traitement et de soins.
Cela semble incroyable mais la récente convergence de plusieurs technologies importantes rend de tels scénarios beaucoup moins fantaisistes qu'on ne peut l'imaginer.
Cet optimisme s'explique par une appréciation croissante de la complémentarité de la robotique et de l'intelligence artificielle. Cette combinaison détient un potentiel énorme dans tous les secteurs industriels.
Mais avant de jeter un coup d'œil à quelques applications prometteuses, remettons les choses dans le contexte. Traditionnellement, les robots ont été considérés comme des agents réactifs du travail, en ce sens qu'ils nécessitent une programmation et peuvent ensuite suivre un ensemble de commandes normatives. Cependant, l'application de l'intelligence artificielle, qui se caractérise généralement par la mise au point de systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine, pourrait amener les robots à "penser" par eux-mêmes. Et c'est là que cela devient intéressant.
Plus précisément, l'intelligence artificielle comprend un sous-domaine appelé apprentissage automatique, qui fait appel aux statistiques et à l'optimisation mathématique pour permettre de repérer des modèles par l'exposition à ce qui peut être d'énormes quantités de données. Ensuite, les algorithmes construisent un modèle à partir des données accumulées afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour effectuer la tâche.
En allant plus loin, ces algorithmes peuvent être construits en couches de plus en plus complexes, inspirées par la structure des réseaux neuronaux dans le cerveau. Connue sous le nom d'apprentissage profond, cette technique permet de pratiquer une forme encore plus évoluée de reconnaissance avancée des formes et peut donc être chargée de résoudre des types de problèmes beaucoup plus importants.
Applications robotiques
Qu'est-ce que cela signifie en pratique ? Eh bien, nous avons déjà vu l'application de l'IA et de ses divers sous-domaines dans le développement d'une foule d'applications, y compris des assistants virtuels comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple. Cependant, l'association de la robotique et de l'intelligence artificielle provoque des vagues d'enthousiasme croissantes au sein de l'industrie, dans un large éventail de secteurs différents.
Selon un récent rapport de PwC, les soins de santé constituent l'un des principaux domaines de potentiel qui identifie plusieurs tendances convergentes favorisant l'adoption de l'IA. Premièrement, le vieillissement de la population signifie qu'il existe un désir mondial de réduire les coûts des soins de santé. Entre-temps, les récents progrès dans le domaine des capteurs et de la connectivité sans fil, ainsi que la mise à niveau des systèmes informatiques, ont permis l'accès à des niveaux de données beaucoup plus élevés concernant la santé, permettant aux patients de jouer un rôle plus éclairé dans leurs propres soins comme jamais auparavant.
Selon PwC, ces facteurs signifient que le secteur de la santé est parfaitement positionné pour tirer parti de la capacité croissante de la robotique et de l'intelligence artificielle, ce qui entraîne l'adoption de systèmes plus automatisés qui peuvent commencer à aider ou à prendre des décisions ayant un plus grand impact sur la vie des individus. À terme, la puissance de l'IA pourrait être utilisée pour l'examen, le diagnostic, le traitement et les soins aux patients, aidant les cliniciens à accélérer leur prise de décision et même à accomplir certaines tâches.
Quels sont les types d'applications émergents ? En termes d'examen, un récent rapport de l'IRPP, un groupe de réflexion sur les politiques publiques, suggère que les systèmes automatisés inspirés de l'IA pourraient jouer un rôle énorme en réduisant le fardeau des tâches répétitives et administratives ainsi qu'en permettant au personnel de consacrer plus de temps aux soins cliniques directs aux patients. Parmi les nombreuses activités qui devraient être réalisées grâce à la technologie numérique, on peut citer la communication de notes médicales, la prise de rendez-vous et le traitement des ordonnances.
Le rapport prévoyait également un avenir dans lequel les robots et les systèmes d'IA se combineraient pour évaluer, traiter et soutenir la pratique clinique. Une personne qui arrive à l'hôpital, par exemple, peut commencer par subir un triage numérique dans une suite d'évaluation automatisée avec des systèmes d'IA, comprenant l'apprentissage automatique, capables d'établir des diagnostics de maladies comme la pneumonie, les cancers du sein et de la peau, les maladies des yeux et les précurseurs du diabète.
Les robots possèdent également un potentiel d'utilisation remarquable pour la chirurgie elle-même. On utilise déjà un système robotique chirurgical télécommandé comprenant une console de chirurgien, des bras, des systèmes de surveillance et un logiciel pour faciliter les interventions peu invasives, comme réaliser des nœuds, insérer des vis et effectuer des points de suture avec une plus grande précision et dextérité que les humains. Le système de chirurgie robotique da Vinci, fabriqué par la société californienne Intuitive Surgical, est peut-être l'exemple le plus connu de cette technologie, avec plus de 4 500 robots utilisés dans le monde.
En effet, le marché mondial de la robotique chirurgicale était évalué à 56 294 millions de dollars en 2017 et devrait atteindre 98 737 millions de dollars d'ici 2024, selon un rapport d'Allied Market Research. Et la gamme d'applications devrait s'élargir rapidement au cours des prochaines années, au fur et à mesure que les patients seront plus à l'aise avec le concept de la chirurgie automatisée. Au Royaume-Uni, par exemple, CMR Surgical a récemment dévoilé son robot Versius, qui, selon elle, est plus petit, plus flexible et plus polyvalent que les robots existants, ce qui lui permet d'effectuer un plus grand nombre d'opérations.
Les machines qui pensent
À plus long terme, c'est l'utilisation de robots équipés d'IA qui accélérera réellement le rythme d'adoption de la chirurgie automatisée. Il s'agit là d'un domaine de recherche relativement nouveau, et les premiers de ces dispositifs n'ont pris de l'importance que récemment. L'an dernier, par exemple, des chirurgiens plasticiens du Centre médical de l'Université de Maastricht ont effectué la première intervention super-microchirurgicale au monde en utilisant des "mains de robot", avec un dispositif capable de suturer des vaisseaux sanguins de 0,3 à 0,8 mm dans le bras du patient. Le robot chirurgical développé par Microsure, une scission de l'Université de Technologie d'Eindhoven et de l'Université de Maastricht, a été contrôlé par un chirurgien dont les mouvements des mains ont été analysés puis convertis en mouvements plus petits et plus précis grâce à l'intervention effectuée par les petites "mains" du robot. L'appareil utilisait également l'IA pour stabiliser les tremblements éventuels dans les mouvements du chirurgien, facilitant ainsi l'intervention. À l'avenir, on espère que les chirurgiens pourront utiliser le robot inspiré de l'IA lors d'autres types d'interventions microchirurgicales complexes, comme la reconstruction tissulaire.
Après la chirurgie, la robotique a également un rôle à jouer dans les soins postopératoires. Le rapport de l'IRPP prédit un grand avenir pour ce qu'on appelle les "robots de chevet", alimentés par un logiciel de reconnaissance vocale inspiré de l'IA, qui aident les patients à manger, à se déplacer et à se réadapter. Les robots et leurs systèmes numériques amélioreront la communication avec la famille et les amis du patient, et les biocapteurs permettront de surveiller et d'alerter à distance les réactions aux observations cliniques, telles que les maladies potentiellement mortelles comme la septicémie.
Au-delà des services de santé, ce que l'on appelle les "robots d'assistance" permettront aux personnes âgées de se prendre en charge, de mener une vie meilleure, plus longue et plus épanouissante, et d'améliorer l'aide sociale, permettant ainsi aux gens de rester socialement plus proches de leurs amis et de leurs parents.
Réaliser le potentiel
Il est donc clair que la robotique et l'IA ont un impact marqué dans l'industrie des soins de santé, depuis le diagnostic et le traitement jusqu'à la récupération et aux soins. La question est : quelle est la prochaine étape ? Ne serait-il pas logique qu'une telle technologie soit utilisée par des secteurs connexes, comme le conditionnement physique et le mode de vie ? Le marché des articles portables comme Fitbit a connu une croissance exponentielle au cours des dernières années, et maintenant que la compréhension de l'IA augmente et que l'apprentissage automatique devient plus intelligent, l'utilisation de ces appareils pourrait augmenter afin de rechercher des marqueurs clés prévisibles qui indiquent des problèmes de santé aux étapes de formation, tout en offrant des conseils sur les options de traitement. Dans de tels cas, le diagnostic pourrait ne plus être posé par des spécialistes médicaux, mais par l'IA détectant des modèles à partir de l'analyse des données.
En résumé, la robotique et l'intelligence artificielle promettent d'énormes progrès dans un large éventail d'applications, et peut-être que le véritable potentiel de ces technologies complémentaires prometteuses ne sera limité que par notre imagination.
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