Intelligences artificielles et médecine
Revue Réseaux
Le domaine de la santé constitue un champ d'application privilégié des dispositifs qui se revendiquent de l'intelligence artificielle (IA). Cette introduction au numéro " IA et médecine " propose une mise en perspective, du point de vue des sciences sociales, du croisement et de la rencontre de ces deux domaines. En s'appuyant sur la présentation et la discussion des six articles qui composent ce numéro, ainsi que sur d'autres travaux relevant principalement de la sociologie et des Science and Technology Studies (STS), plusieurs enjeux et questions sont mis en exergue : le caractère inachevé, imparfait, voire contre-productif, dans les situations de travail, de l'automatisation engendrée par des dispositifs d'IA ; l'acuité d'un décryptage à nouveaux frais de la notion d'" explicabilité " en rapport avec des processus de conception et des usages concrets, qui peuvent être en déphasage avec le droit en vigueur ; enfin, la relative absence des patients dans les pratiques émergentes étudiées, qui s'explique notamment par le fait que l'IA est mobilisée bien au-delà du cadre de la relation clinique afin d'équiper différentes catégories de professionnels qui n'interviennent pas directement dans la prise en charge des patients et dans les soins.
Nb de pages : 274
Dimensions : * cm
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Table des matières
Les auteurs
Intelligences artificielles et médecine
IA, médecine et sciences sociales. Une mise en perspective, par Gérald Gaglio et Alexandre Mathieu-Fritz
Dossier
Imbrication et " professionnalisation " des promesses sociotechniques. Le cas de l'IA en radiologie, par Lise Arena, Gérald Gaglio et Jean-Sébastien Vayre
Au-delà de l'explicabilité. Étude de la conception d'une intelligence artificielle intelligible en anatomie et cytologie pathologiques, par Océane Fiant, Camille Franchet et Robin Schwob
Le dermatologue, le mélanome et l'intelligence artificielle. Le (lent) développement des usages et les transformations de la réflexivité clinique, par Alexandre Mathieu-Fritz et Dilara Vanessa Trupia
Le codage de l'information médicale à l'épreuve de l'IA. Performance et incertitude du codage en centre hospitalier, par Loubna Echajari, Hugo Jeanningros et Myriam Lewkowicz
La production des données de mortalité. Le perfectionnement des procédures de codage appuyé par l'apprentissage profond, par Isabella Feroni
La boîte noire et le médecin. Enquête sur l'enjeu juridique de l'explicabilité des IA médicales, par Sonia Desmoulin
Notes de lecture
Ulises A. Mejias et Nick Couldry, Data Grab. The New Colonialism of Big Tech (and How to Fight Back), Londres, WH Allen, 2024, 303 p., par Sébastien Broca
Melchior Simioni et Philippe Steiner, La société du matching, Paris, Sciences Po Les Presses, 2024, 172 p., par Tristan Dominguez.
