Intelligence artificielle : Une avancée pour le diagnostic des maladies pulmonaires portée par YULCOM Technologies et des universités canadiennes

Face à la montée des maladies pulmonaires en Afrique, une collaboration entre chercheurs de YULCOM Technologies, de l’Université Concordia et de l’Université McGill ouvre de nouvelles perspectives grâce à l’intelligence artificielle.

YULCOM Technologies, entreprise multinationale spécialisée en transformation numérique et en intelligence artificielle, est dirigée par l’entrepreneur Youmani Jérôme LANKOANDÉ.

L’équipe de recherche a récemment publié un article scientifique en langue anglaise intitulé : « Classification hiérarchique multi-étiquettes des radiographies thoraciques inspirée de la pratique clinique, avec une fonction de perte basée sur des pénalités ». Cette étude propose une approche innovante pour améliorer l’analyse des radiographies thoraciques et la détection des maladies pulmonaires.

Un enjeu de santé publique majeur en Afrique

Les maladies pulmonaires, telles que la tuberculose, les infections respiratoires aiguës ou encore les complications liées à la pollution de l’air, représentent un défi majeur pour les systèmes de santé africains.

Dans de nombreux pays, le manque de spécialistes, notamment de radiologues, entraîne des retards dans les diagnostics et augmente le risque d’erreurs médicales. À cela s’ajoutent des conditions de travail souvent difficiles, marquées par une surcharge des professionnels de santé.

C’est dans ce contexte que l’intelligence artificielle apparaît comme une solution prometteuse pour soutenir les médecins et améliorer la qualité des soins.

Une collaboration entre expertise technologique et recherche académique

YULCOM Technologies, entreprise spécialisée en transformation numérique et en intelligence artificielle, a participé activement à cette recherche à travers son équipe R&D.

Présente à l’international et engagée dans des projets à impact, l’entreprise développe des solutions technologiques pour les secteurs public, de la santé et du développement.

Le projet a été mené en collaboration avec deux institutions académiques de premier plan au Canada :

• l’Université Concordia, notamment sa Gina Cody School of Engineering and Computer Science, reconnue pour son expertise en intelligence artificielle et en ingénierie ;
• l’Université McGill, à travers le McGill University Health Centre, un centre hospitalier universitaire de référence mondiale en recherche médicale.

Cette recherche a bénéficié du soutien d’une subvention Découverte du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

Une intelligence artificielle inspirée du raisonnement médical

Les chercheurs Mehrdad Asadi, Komi Sodoké (PhD), Ian J. Gerard et Marta Kersten-Oertel (PhD) de YULCOM Technologies proposent une approche innovante basée sur l’intelligence artificielle pour analyser les radiographies thoraciques (CXR).

Contrairement aux modèles classiques, qui analysent les maladies de manière indépendante, leur approche s’inspire du raisonnement clinique. Elle repose sur une organisation hiérarchique des maladies, reflétant les relations réelles entre pathologies.

Autre innovation majeure : l’introduction d’une fonction de perte spécifique appelée HBCE, qui pénalise les incohérences dans les prédictions. Par exemple, le modèle évite de prédire une maladie spécifique sans reconnaître sa catégorie générale, ce qui rend les résultats plus cohérents sur le plan médical.

Des performances prometteuses et des résultats plus fiables

Le modèle développé repose sur une architecture de deep learning entraînée à partir du dataset CheXpert, une base de données de référence en imagerie médicale.

Il intègre également des outils permettant d’améliorer la compréhension des résultats : la visualisation des zones importantes sur les radiographies (Grad-CAM) et l’estimation de l’incertitude des prédictions (Monte Carlo dropout).

Les résultats obtenus sont très encourageants, avec une performance élevée (AUROC d’environ 0,903). Surtout, l’approche permet de produire des diagnostics plus cohérents et mieux alignés avec la pratique médicale.

Une technologie au service des médecins, pas en remplacement

L’étude met en évidence un point essentiel : l’intelligence artificielle ne vise pas à remplacer les médecins, mais à les accompagner.

En intégrant des connaissances cliniques dans les modèles d’IA, il devient possible de développer des outils plus fiables, plus transparents et mieux adaptés aux réalités du terrain.

Dans des contextes comme celui de l’Afrique, où les ressources médicales sont limitées, ces technologies pourraient contribuer à améliorer significativement la rapidité et la qualité des diagnostics.

Vers une transformation des systèmes de santé en Afrique

Cette collaboration entre YULCOM Technologies et des universités canadiennes illustre le potentiel des partenariats entre entreprises technologiques et institutions académiques pour répondre à des enjeux de santé publique.

À terme, ce type d’innovation pourrait être déployé dans les systèmes de santé africains, notamment dans les zones à faible accès aux spécialistes, afin de renforcer les capacités locales et améliorer la prise en charge des patients.