Implications juridiques et éthiques des algorithmes d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé
Notice bibliographique
Résumé
L’Intelligence Artificielle (IA) envahit nos quotidiens et le domaine de la santé notamment pour aider au diagnostic, faire des choix thérapeutiques ou encore viser une médecine prédictive de précision. Absente de la loi française de bioéthique du 7 juillet 2011, l’IA fut très présente lors des États Généraux accompagnant la révision de la loi en 2018. La profusion de guides ou recommandations éthiques sur l’IA (soft law), motivés par la nécessité de conquérir la confiance des usagers, incite préalablement à se préoccuper de leur vigueur normative, en lien avec les textes juridiques promulgués depuis l’entrée en vigueur le 25 mai 2018 du RGPD (règlement 2016/ 679/ UE – règlement général de protection des données personnelles). Une analyse conjointe de ces textes, des algorithmes d’IA déployés et d’applications concrètes en santé permet de poser les principales questions éthiques et légales soulevées dans ce domaine : principe du consentement libre et éclairé du patient face à l’opacité des algorithmes, risques potentiels de discrimination dans l’accès au soin, intérêt public ou bien commun attendu de la recherche en comparaison des risques encourus par l’ouverture de l’accès aux données personnelles. Les réponses conduisent à des recommandations déontologiques ou règlementaires indispensables à la transparence de ces outils : protection drastique des données de santé, notamment génétiques, et de leurs utilisations, rigueur des pratiques de recherche pour produire des résultats reproductibles donc scientifiques, détection des biais avant certification des dispositifs de santé et explicitation du protocole d’information des patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».