L’intelligence artificielle pourrait améliorer le dépistage du cancer du col de l’utérus en Afrique, notamment dans les régions où les spécialistes manquent. Au Sénégal, le professeur Modou Guèye défend cette approche, mais alerte sur les risques d’erreurs médicales et d’utilisation abusive des données de santé.
Comment l’IA peut-elle améliorer le dépistage du cancer du col ?
Le cancer du col de l’utérus représente un important défi de santé publique en Afrique. La détection précoce des lésions précancéreuses permet pourtant de prévenir de nombreux cas, à condition que les femmes puissent accéder aux examens nécessaires.
Lors d’une intervention consacrée à l’intelligence artificielle et à l’élimination de cette maladie, le professeur Modou Guèye, enseignant-chercheur à l’université Cheikh Anta Diop de Dakar, a présenté plusieurs applications possibles des nouvelles technologies.
La première concerne l’analyse des images médicales. Des systèmes d’IA peuvent aider les professionnels de santé à identifier des anomalies suspectes du col de l’utérus, puis à orienter les patientes vers des examens complémentaires.
Cette technologie pourrait également faciliter les consultations à distance. Dans les zones rurales, les images recueillies par des agents de santé pourraient être transmises à des spécialistes, avec une première analyse automatisée.
L’objectif serait de réduire les délais de prise en charge et de mieux utiliser les ressources médicales disponibles.
Le professeur insiste néanmoins sur une limite essentielle : l’intelligence artificielle ne doit jamais remplacer la validation du diagnostic par un professionnel de santé.
Pourquoi les outils d’IA peuvent-ils se tromper en Afrique ?
L’efficacité d’un algorithme dépend principalement des données utilisées pour son développement et son évaluation.
Or, les systèmes entraînés sur des populations européennes ou américaines ne sont pas automatiquement adaptés aux patientes africaines.
Les différences de caractéristiques médicales, de conditions d’examen et de contextes épidémiologiques peuvent modifier leurs performances.
Le professeur Modou Guèye met ainsi en garde contre les biais algorithmiques. Un logiciel performant lors de tests en laboratoire peut donner des résultats moins fiables dans un hôpital africain.
Pour illustrer ce risque, il évoque l’exemple hypothétique d’un modèle dont la précision passerait de 97 % à 57 % après son déploiement. Ces chiffres ne correspondent pas à une étude clinique spécifique.
Une erreur d’analyse peut entraîner deux conséquences majeures : ne pas détecter une lésion dangereuse ou signaler à tort une anomalie chez une patiente.
Pour limiter ces risques, l’universitaire recommande de développer et de tester les solutions sur des données représentatives des populations concernées.
Il encourage également la collaboration entre médecins, chercheurs, spécialistes du cancer et informaticiens africains.
Vaccination HPV et traitements : quelles autres applications ?
L’intelligence artificielle ne se limite pas au dépistage.
Elle pourrait contribuer au suivi des campagnes de vaccination contre les papillomavirus humains, ou HPV, responsables de la majorité des cancers du col de l’utérus.
Les outils d’analyse de données permettraient notamment de repérer les zones où la couverture vaccinale reste insuffisante et d’améliorer l’organisation des campagnes.
Le professeur Guèye souligne toutefois que certains dispositifs de suivi, notamment ceux qui utilisent la reconnaissance faciale, soulèvent des questions de confidentialité et de respect des droits des patientes.
L’IA pourrait également aider les médecins à analyser les dossiers cliniques et à adapter certaines décisions thérapeutiques.
Ces applications restent néanmoins soumises à une évaluation médicale rigoureuse. Leur intérêt potentiel ne garantit ni leur efficacité dans tous les établissements ni leur disponibilité immédiate.
La prévention repose toujours sur deux piliers essentiels : la vaccination contre le HPV et le dépistage régulier selon les recommandations médicales.
Le Sénégal doit-il développer ses propres outils d’IA médicale ?
Pour le professeur Modou Guèye, l’Afrique doit éviter une dépendance excessive envers les technologies médicales conçues à l’étranger.
Au Sénégal, il cite les travaux du Data Innovation Center for AI de l’université Cheikh Anta Diop, en collaboration avec le Centre hospitalier universitaire de Fann.
Il préconise notamment l’apprentissage fédéré, une méthode qui permet à plusieurs établissements d’entraîner un modèle commun sans regrouper toutes les données médicales des patientes dans une base centrale.
Chaque hôpital conserve ainsi ses informations sensibles, même si des garanties techniques supplémentaires restent nécessaires pour protéger la confidentialité.
Le chercheur rappelle également que les infrastructures constituent un obstacle majeur. Sans électricité fiable, connexion Internet, équipements adaptés et personnel formé, les solutions d’IA risquent de rester inutilisables.
L’enjeu dépasse donc la création de logiciels performants. Il s’agit de construire des systèmes médicaux accessibles, sûrs et adaptés aux réalités locales.
L’intelligence artificielle pourrait ainsi contribuer à réduire les retards de diagnostic du cancer du col de l’utérus, mais son efficacité dépendra avant tout de sa validation clinique et de son intégration dans les services de santé.
