Éthique et gouvernance de l’intelligence artificielle en santé : recommandations sur les grands modèles multimodaux

Le 18 janvier 2024, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) a publié des recommandations actualisées sur l’éthique et la gouvernance des grands modèles multimodaux dans le domaine des soins de santé. Ce nouveau guide aborde la croissance rapide et l’application des technologies d’intelligence artificielle (IA) générative dans les soins de santé, en proposant plus de 40 recommandations aux gouvernements, aux entreprises technologiques et aux prestataires de soins de santé. Il met l’accent sur l’utilisation responsable des grands modèles multimodaux afin d’améliorer les résultats en matière de santé et protéger la santé de la population.

Les grands modèles multimodaux, capables de traiter différents types de données comme du texte, des vidéos et des images pour générer divers résultats, sont reconnus pour leur capacité à imiter la communication humaine et à effectuer des tâches non programmées. Ces modèles ont été rapidement adoptés, avec des applications allant du diagnostic et des soins cliniques à l’enseignement médical et à la recherche scientifique. Toutefois, le guide souligne également les risques, notamment la possibilité de générer des informations trompeuses ou biaisées et les défis liés à la garantie d’un accès équitable et à la cybersécurité.

L’OMS souligne la nécessité d’une approche collaborative entre les parties prenantes, notamment les gouvernements, le secteur privé, les prestataires de soins de santé et la société civile, pour le développement, le déploiement et la réglementation des grands modèles multimodaux. Les principales recommandations pour les gouvernements comprennent l’investissement dans une infrastructure d’IA éthique, l’adoption de lois et de règlements qui respectent les droits de l’homme et les normes éthiques, et la création d’organismes de réglementation pour l’évaluation des applications de l’IA dans les soins de santé. De plus, le guide préconise une conception inclusive et transparente de l’IA, impliquant diverses parties prenantes et donnant la priorité à des tâches bien définies et sérieuses afin d’améliorer les systèmes de santé et les résultats pour les patients.