L’intelligence artificielle offre des perspectives prometteuses, à condition d’être entraînée sur des données représentatives des réalités africaines. Dépistage, suivi de la vaccination, orientation des patientes et adaptation des traitements : l’IA peut devenir un levier majeur de santé publique, selon le professeur Modou Guèye, enseignant-chercheur à l’université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD). L’universitaire alerte toutefois sur les risques de biais algorithmiques, de fuite de données médicales et de dépendance technologique, plaidant fermement pour des solutions conçues, validées et régies localement.
L’intelligence artificielle peut-elle contribuer à éliminer le cancer du col de l’utérus en Afrique sans se substituer aux professionnels de santé ? Pour le professeur Modou Guèye, la réponse réside dans une collaboration étroite entre l’humain et la machine, mais aussi dans la souveraineté sur les données médicales et le développement de technologies adaptées aux contextes locaux.
Dans une récente intervention, l’universitaire a mis en lumière les multiples applications de l’IA, tout en insistant sur une condition sine qua non : « Les outils développés doivent tenir compte des particularités médicales, sociales et culturelles des populations auxquelles ils sont destinés ».
Dépistage, vaccination et traitement : Les promesses de l’intelligence artificielle
Pour le professeur Modou Guèye, l’IA permet de pallier certaines déficiences structurelles des systèmes de santé du continent, notamment le manque de spécialistes, les contraintes budgétaires et l’enclavement des zones rurales.
Dans le domaine du dépistage, des outils d’analyse d’images médicales peuvent assister les praticiens dans l’identification précoce des lésions suspectes du col de l’utérus. De plus, des plateformes numériques d’orientation permettraient de hiérarchiser les urgences et de canaliser les patientes vers les spécialistes compétents. L’universitaire évoque également le déploiement de dispositifs de télé-évaluation pour les femmes éloignées des grands centres hospitaliers : les images transmises, une fois anonymisées, seraient pré-analysées par l’IA avant d’être validées par un médecin. Si cette approche réduit les barrières géographiques, le Pr Guèye rappelle qu’elle ne remplacera jamais l’examen clinique ni le diagnostic médical final.
Sur le plan de la prévention, l’IA facilite le suivi des campagnes de vaccination contre le papillomavirus humain (HPV) en évaluant la couverture vaccinale et ses effets à long terme. L’enseignant-chercheur invite toutefois à la prudence quant aux dérives éthiques et juridiques, notamment en cas d’usage de la reconnaissance faciale pour le suivi des bénéficiaires. Enfin, sur le plan thérapeutique, l’analyse des données cliniques aide à affiner la réponse aux traitements et à personnaliser la prise en charge des patientes.
« Une IA est une boîte noire » : L’urgence de maîtriser les données africaines
Au-delà des aspects médicaux, le Pr Modou Guèye place la souveraineté des données au cœur de ses préconisations. Les performances d’un modèle dépendant de la qualité et de la représentativité de ses données d’apprentissage, un système conçu en Occident peut s’avérer inefficace en Afrique.
« Une IA est une boîte noire », rappelle-t-il, soulignant la complexité des mécanismes algorithmiques qui conduisent certains systèmes à produire un résultat donné. Dans le cas du cancer du col de l’utérus, des variables telles que la pigmentation, les spécificités anatomiques, les facteurs de risque ou le contexte épidémiologique local doivent être intégrées. Sans entraînement sur des cohortes représentatives, les performances mesurées en laboratoire s’effondrent sur le terrain.
Pour illustrer ce risque, le professeur évoque l’hypothèse d’un modèle dont la précision chuterait de façon spectaculaire : « Un modèle dont la précision passerait de 97 % lors des essais à 57 % dans les conditions réelles d’utilisation. » Ces chiffres constituent un exemple pédagogique dans son explication et ne doivent pas être interprétés comme les résultats d’une étude précise sur le cancer du col de l’utérus. Pour lui, l’enjeu est clair : « L’enjeu est de développer et de valider localement les modèles, en associant informaticiens, médecins, chercheurs et spécialistes du cancer. »
Au Sénégal, le Pr Guèye salue les travaux menés à l’UCAD par le Data Innovation Center for AI, en synergie avec le Centre hospitalier universitaire (CHU) de Fann, qui démontrent la pertinence d’un développement ancré dans les réalités locales.
Sécurité, apprentissage fédéré et infrastructures
La préservation de la confidentialité et la propriété des données médicales constituent un autre défi majeur. « Les professionnels doivent pouvoir savoir comment leurs données seront utilisées et quels bénéfices concrets ils pourront en retirer », martèle le chercheur. Pour partager l’information sans compromettre la vie privée des patientes, le professeur avance la piste de l’apprentissage fédéré. Cette technologie permet à plusieurs hôpitaux d’entraîner conjointement un modèle sans centraliser ni transférer les données médicales brutes, qui restent stockées au sein des structures de santé.
Enfin, l’universitaire rappelle que l’IA ne peut se déployer sans infrastructures de base viables. La connectivité Internet, la continuité de la fourniture d’électricité, les équipements informatiques et la formation des équipes techniques demeurent des préalables indispensables. En somme, le Pr Guèye défend une intelligence artificielle souveraine, éthique et inclusive : « L’intelligence artificielle ne remplace pas l’humain, mais renforce ses capacités. » Pour qu’elle contribue réellement à l’élimination du cancer du col de l’utérus en Afrique, elle devra s’appuyer sur des données adaptées, une expertise médicale locale, une gouvernance éthique et des infrastructures fiables.