A l’occasion de la Journée mondiale contre le cancer, le 4 février dernier, la Fondation ARC publie un nouvel ouvrage intitulé « Enquête sur le tournant vers l’intelligence artificielle ». Destinée à tout public, cette édition spéciale s’inscrit dans la continuité du précédent ouvrage sur les révolutions de la recherche sur le cancer, paru en 2023.
La recherche sur le cancer vit un tournant historique. Longtemps cantonnée à l’analyse de quelques dizaines de paramètres biologiques, elle doit désormais traiter des milliards de données par patient. Séquençage d’ADN, imagerie haute résolution, étude du microbiote : cette masse d’informations dépasse les capacités humaines. Pour les médecins, l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une option. Elle devient l’outil indispensable pour transformer ce déluge de données en décisions médicales.
Vers une bascule de la recherche
Jusqu’à présent, les efforts se concentraient massivement sur les traitements des cancers avancés ou métastatiques. L’IA promet de déplacer le curseur vers la prévention et le dépistage ultra-précoce. L’objectif est ambitieux : détecter des signaux invisibles cliniquement pour éliminer les tumeurs avant même qu’elles ne s’installent.
En France, les politiques de dépistage actuelles peinent à convaincre. Moins de 50 % des femmes participent au dépistage du cancer du sein. L’IA pourrait changer la donne en proposant des stratégies personnalisées. En analysant l’histoire familiale et le mode de vie, des algorithmes évalueront les risques individuels. Le médecin généraliste retrouvera alors un rôle central dans cette surveillance sur mesure.
L’imagerie et la radiothérapie sous assistance
Dans les hôpitaux, l’IA optimise déjà les pratiques existantes. En radiologie, elle seconde les praticiens pour la lecture des mammographies ou l’analyse des biopsies. L’idée n’est pas de remplacer l’humain, mais d’apporter une précision supplémentaire.
La radiothérapie bénéficie aussi de ces avancées. Le Pr Nikos Paragios souligne dans le rapport que l’IA permet de standardiser les traitements. Sa société, TheraPanacea, utilise des logiciels pour adapter les radiations en temps réel. C’est essentiel : au fil des semaines, l’anatomie du patient change et les organes se déplacent. Recalibrer le plan de tir en continu garantit une meilleure efficacité.
De la radiomique à la biopsie virtuelle
Une nouvelle discipline émerge : la radiomique. Elle transforme l’image médicale en données mathématiques exploitables. Le Pr Stéphanie Nougaret explique que cette méthode permet de détecter des métastases abdominales parfois invisibles à l’œil nu.
Le concept de « jumeau numérique » ou de « biopsie virtuelle » gagne du terrain. En fusionnant les scanners et les analyses cellulaires, les chercheurs créent une copie digitale de la tumeur. Cet outil aide à prédire si un patient répondra bien à une chimiothérapie avant même de décider d’une chirurgie.
Le défi des cancers rares
Pour certains patients, l’origine de la tumeur reste un mystère. Ces « cancers de primitifs inconnus » compliquent le choix du traitement. À l’Institut Curie, le Dr Sarah Watson développe des outils comme TransCUPtomis. En identifiant la signature moléculaire des métastases, l’IA parvient à retrouver l’organe d’origine dans 70 % des cas. L’impact est concret : le risque de décès diminue de 40 % pour les patients bénéficiant d’un traitement ainsi orienté.
Les essais cliniques en pleine mutation
L’IA pourrait aussi accélérer la mise au point de nouveaux médicaments. L’une des pistes les plus sérieuses concerne les « bras de contrôle synthétiques ». Habituellement, un essai clinique compare un nouveau traitement à un groupe de patients recevant le traitement standard.
Constituer ce groupe témoin est parfois difficile, surtout pour les maladies rares. Grâce aux données de santé déjà collectées, l’IA peut générer des patients virtuels. Cela permettrait de mener des essais plus rapides et plus éthiques. Toutefois, la prudence reste de mise. Les autorités de santé pointent des risques de biais et le manque d’indépendance statistique de ces modèles « boîtes noires ».
Une révolution gourmande en ressources
L’innovation a un coût, tant financier qu’écologique. La France prévoit d’investir 2,5 milliards d’euros dans l’IA via le plan France 2030. Mais la puissance de calcul nécessaire est colossale. Poser une question à une IA consomme dix fois plus d’énergie et d’eau qu’une recherche classique sur le web. D’ici 2025, le secteur pourrait absorber autant d’électricité qu’un pays comme le Royaume-Uni. Des solutions plus sobres, comme les processeurs photoniques ou les modèles de langage réduits, sont à l’étude pour limiter cet impact.
L’enjeu de la confiance et du partage
L’IA ne fonctionne que si elle est nourrie de données fiables et massives. En Europe, le partage de ces informations repose sur le principe de l’« opt-out » : chaque citoyen peut s’y opposer. L’anonymisation et la sécurité sont des préalables non négociables pour garantir l’acceptabilité sociale de ces technologies.
L’IA ne remplacera pas l’oncologue. Elle devient plutôt un partenaire qui enrichit la décision médicale. Comme le résume le Dr Sarah Watson, les médecins qui utilisent l’IA remplaceront progressivement ceux qui s’en passent.
