La prestigieuse revue scientifique Nature Methods, l’une des meilleures revues dans le domaine, a publié deux articles produits par un consortium international d’experts multidisciplinaires liés aux travaux sur l’imagerie médicale et l’intelligence artificielle. L’enseignant Henning Müller, co-auteur de ces articles, est chercheur à l’Institut d’Informatique et enseignant dans le secteur Informatique de Gestion à la HES-SO Valais-Wallis. Il dirige le centre de recherche eHealth qui concentre ses activités dans le domaine de la médecine de précision.
Quand les algorithmes se trompent
Les défauts de validation dans les algorithmes d’apprentissage automatique sont devenus un problème majeur. En effet, il arrive que les algorithmes d’auto-apprentissage comportent des biais ou des risques d’erreur et ne soient ni neutres ni équitables. Dans le domaine de l’analyse d’images biomédicales, il est essentiel de pouvoir proposer des outils efficaces et fiables auxquels les professionnels de santé comme les patients peuvent avoir confiance. Cependant, les mesures de performance actuelles ne reflètent pas toujours les besoins spécifiques du domaine médical, entravant ainsi le progrès scientifique et l’application pratique des techniques d’apprentissage automatique.
C’est pourquoi un consortium de recherche international a développé « Métriques rechargées », un cadre innovant qui révolutionne la sélection des métriques de validation en fournissant les meilleures pratiques à la communauté de recherche pour la sélection des métriques d’évaluation. Une métrique de validation est un cadre de référence utilisé en recherche qui s’appuie sur le développement d’une méthode de mesure jusqu’à l’exploitation des résultats obtenus par ces mesures. Une métrique de validation mesure un aspect spécifique et, selon l’application, différents aspects peuvent être importants et doivent être validés. Basé sur le concept d’« empreinte du problème », Metrics Reloaded propose une approche structurée pour choisir des métriques appropriées en fonction du contexte. Les articles publiés dans la revue scientifique s’appuient sur une approche Delphi qui prend l’avis d’experts pour définir un consensus dans le domaine dans une approche itérative qui permet de trouver des accords étape par étape.
Des compétences internationales pour le rayonnement du Valais et de la Suisse
Le professeur Henning Müller, membre du consortium, déclare : « Metrics Reloaded est un pas de géant vers une validation et une comparaison plus robustes des algorithmes d’apprentissage automatique. Nous sommes ravis de partager ce cadre avec la communauté scientifique au sens large. » Metrics Reloaded est déjà utilisé avec succès dans des projets de recherche et pour des applications cliniques.
Ces publications prouvent une fois de plus le haut niveau de compétence des chercheurs de la HES-SO Valais-Wallis dans le domaine de la e-Santé. Les équipes de recherche du professeur Henning Müller qui travaillent sur le site du Swiss Digital Center à Sierre font la promotion du canton du Valais et de la Suisse au niveau international.
Lien vers l’article
https://www.nature.com/articles/s41592-023-02151-z
https://www.nature.com/articles/s41592-023-02150-0
