| Titre | Au-delà de l'explicabilité : Étude de la conception d'une intelligence artificielle intelligible en anatomie et cytologie pathologiques | |
|---|---|---|
| Auteur | Océane Fiant, Camille Franchet, Robin Schwob | |
 |
Revue | Réseaux (communication - technologie - société) |
| Numéro | no 248, novembre-décembre 2024 Intelligences artificielles et médecine | |
| Rubrique / Thématique | Intelligences artificielles et médecine |
|
| Page | 73-110 | |
| Résumé |
L'explicabilité des intelligences artificielles (IA) est souvent présentée comme un élément indispensable à l'appropriation de ces technologies par les médecins. Toutefois, son approche habituelle vient se heurter à deux écueils : d'abord, l'absence d'ancrage dans des situations professionnelles réelles, entraînant un décalage entre les solutions proposées et les attentes concrètes des utilisateurs ; ensuite, une focalisation quasi exclusive sur le fonctionnement des IA, au détriment d'autres aspects de leur conception pouvant également induire un défaut d'intelligibilité des résultats. Cet article se concentre sur un projet d'IA en anatomie et cytologie pathologiques qui propose une perspective inédite sur l'intelligibilité des IA, mettant l'accent sur la construction de leur « vérité de terrain ». L'examen de la stratégie mise en œuvre par ce projet plaide alors en faveur d'une approche contextuelle de l'appropriabilité des IA, permettant de développer des solutions réellement alignées sur les attentes des professionnels de santé. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
|
| Résumé anglais |
The explainability of artificial intelligence (AI) is often presented as an essential element in doctors' appropriation of these technologies. However, the usual approach to explainability has two shortcomings: first, the absence of anchorage in real professional situations, creating a gap between the solutions proposed and users' expectations; and second, an almost exclusive focus on the functioning of AI systems, to the detriment of other aspects of their design, which can also undermine the intelligibility of the results. This article focuses on an AI project in pathological anatomy and cytology that offers a novel perspective on the intelligibility of AIs, emphasizing the construction of their ‘ground truth'. The study of the strategy implemented by this project argues for a contextual approach to the appropriability of AI, enabling the development of solutions that are genuinely aligned with the expectations of healthcare professionals. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
|
| Article en ligne | https://shs.cairn.info/revue-reseaux-2024-6-page-73?lang=fr |
