• Un retard français « indécent » dans le traitement des données de santé,
• Le coût de l’investissement dans l’IA,
• L’oligopolisation de la médecine personnalisée,
tels sont les points essentiels évoqués par Laurent Alexandre, le président de NBIC Finance et de DNA VISION, lors du forum Paris Biotech Santé auquel a assisté HTI le 6 décembre 2016.
Un retard « indécent » de la France dans le traitement des données de santé
Laurent Alexandre regrette une certaine réticence de la France face au Big Data : « Il y a un problème sur l’IT, c’est un domaine très hétérogène, il y a un raisonnement Big Data mais avec les réflexes du passé. Or le champ de la médecine ne cesse d’augmenter. A l’heure du deep learning on ne sait pas quelles données seront pertinentes. »
Il estime que la France a un retard « indécent » dans le traitement des données à l’échelle mondiale. Que ces dernières ne sont traitées nulle part alors qu’il existe un enjeu de souveraineté industrielle.
Il pense qu’il existe un « éclatement du système informationnel », et qu’à l’heure du Big Data et de l’IA on ne peut plus « faire de la médecine algorithmique à la papa alors qu’on est à l’ère de l’IA transversale ! »
Le coût de l’investissement dans l’IA
Laurent Alexandre explique que développer un logiciel d’aide au diagnostic basé sur le deep learning nécessite une cohorte de 100 000 à 250 000 patients, ce qui par conséquent n’est pas réalisable en France. Pour lui, la taille minimum d’une cohorte se situe entre 1 et 10 millions de patients.
Il indique que ce sont entre autres des raisons économiques qui freinent le développement de la médecine personnalisée : « L’investissement représente entre 10 et 100 Md$ (environ 9,26 Md€ et 92,64 Md€). Ces investissements ne peuvent être amortis qu’à l’échelle mondiale. »
Prenant l’exemple de l’IA versus un radiologue, il précise que le coût de la lecture d’un scanner est le même mais que si c’est l’IA qui effectue la lecture de milliards de scanners plutôt qu’un radiologue, le coût marginal est nul.
Il projette que cet investissement n’aura lieu qu’autour de systèmes transversaux à l’échelle mondiale dont les acteurs seront des « plateformistes ». Il concède que l’IA représente des investissements colossaux, en soulignant qu’il n’y aura pas 50 000 plateformes dans le monde mais entre 10 et 15 maximum : « Cela nécessite une préparation à l’innovation transnationale, or nos médecins ne sont pas préparés à l’iTunisation de la santé. »
Avertissant qu’il faut garder une « souveraineté informatique », il estime que « la lutte contre notre vassalisation par la Silicon Valley n’est pas le sujet » et suggère qu’ « il faut un rééquilibrage entre la taille du code (informatique) et le volume de data utilisé pour éduquer l’IA ».
Il insiste sur le fait qu’ « un énorme volume de data est un facteur clef de succès. »
L’oligopolisation de la médecine personnalisée
Pour Laurent Alexandre, « le but est d’avoir le maximum de données publiques, de permettre le foisonnement des expérimentations et des start-up. »
Il pense que si le nombre considérable de variants génétiques conduit mécaniquement à l’oligopolisation, il existe un danger de voir se constituer une plateforme oligopolistique pour la médecine personnalisée : « Il est urgent de se mobiliser, de ne pas sous-estimer la nature économique de la santé qui conduit à des plateformes oligopolistiques et transversales. »
Il conclut en précisant que ce ne sont pas les petits acteurs qui feront la corrélation entre le dossier médical et le patrimoine génétique.
