L'intelligence artificielle (IA) est surtout connue pour sa capacité à voir (comme dans les voitures sans conducteur) et à écouter (comme dans Alexa et d'autres assistants à domicile). À partir de maintenant, ça peut aussi sentir. Mes collègues et moi développons un système d'IA capable de sentir l'haleine humaine et d'apprendre à identifier une gamme de substances révélatrices de maladies que nous pourrions expirer.

L'odorat est utilisé par les animaux et même les plantes pour identifier des centaines de substances différentes qui flottent dans l'air. Mais comparé à celui des autres animaux, l'odorat humain est beaucoup moins développé et certainement pas utilisé pour effectuer des activités quotidiennes. Pour cette raison, les humains ne sont pas particulièrement conscients de la richesse des informations qui peuvent être transmises par l'air, et peut être perçu par un système olfactif très sensible. L'IA est peut-être sur le point de changer cela.

Depuis quelques décennies, des laboratoires du monde entier ont pu utiliser des machines pour détecter de très petites quantités de substances dans l'air. Ces machines, appelés spectromètres de masse à chromatographie en phase gazeuse ou GC-MS, peut analyser l'air pour découvrir des milliers de molécules différentes appelées composés organiques volatils.

Dans la machine GC-MS, chaque composé dans un échantillon d'air est d'abord séparé puis broyé en fragments, créant une empreinte digitale distinctive à partir de laquelle les composés peuvent être reconnus. L'image ci-dessous est une visualisation d'une petite partie des données d'une analyse d'un échantillon d'haleine.

Chaque pic représente un fragment d'une molécule. Les motifs particuliers de ces pics révèlent la présence de substances distinctes. Souvent, même le plus petit pic peut être crucial. Parmi les centaines de composés présents dans l'haleine humaine, quelques-uns d'entre eux pourraient révéler la présence de divers cancers, même aux premiers stades. Des laboratoires du monde entier expérimentent donc la GC-MS comme outil de diagnostic non invasif pour identifier de nombreuses maladies, sans douleur et en temps opportun.

Malheureusement, le processus peut prendre beaucoup de temps. De grandes quantités de données doivent être inspectées et analysées manuellement par des experts. La grande quantité de composés et la complexité des données signifient que même les experts prennent beaucoup de temps pour analyser un seul échantillon. Les humains sont également sujets à l'erreur, peut manquer un composé ou confondre un composé avec un autre.

Comment l'intelligence artificielle peut vous aider

En tant que membre de l'équipe de science des données de l'Université de Loughborough, mes collègues et moi adaptons la dernière technologie d'intelligence artificielle pour percevoir et apprendre un type de données différent :les composés chimiques dans les échantillons d'haleine. Modèles mathématiques inspirés du cerveau, appelés réseaux d'apprentissage en profondeur, ont été spécifiquement conçus pour « lire » les traces laissées par les odeurs.

Une équipe de médecins, infirmières, des radiographes et des physiciens médicaux du Edinburgh Cancer Center ont collecté des échantillons d'haleine de participants subissant un traitement contre le cancer. Les échantillons ont ensuite été analysés par deux équipes de chimistes et d'informaticiens.

Une fois qu'un certain nombre de composés ont été identifiés manuellement par les chimistes, les ordinateurs rapides ont reçu les données pour former des réseaux d'apprentissage en profondeur. Le calcul a été accéléré par des dispositifs spéciaux, appelés GPU, qui peut traiter plusieurs informations différentes en même temps. Les réseaux d'apprentissage en profondeur ont appris de plus en plus de chaque échantillon d'haleine jusqu'à ce qu'ils puissent reconnaître des modèles spécifiques qui ont révélé des composés spécifiques dans l'haleine.

Dans cette première étude, l'accent était mis sur la reconnaissance d'un groupe de produits chimiques, appelés aldéhydes, qui sont souvent associés aux parfums mais aussi aux conditions de stress et aux maladies humaines.

Les ordinateurs équipés de cette technologie ne prennent que quelques minutes pour analyser de manière autonome un échantillon d'haleine qui prenait auparavant des heures à un expert humain. Effectivement, L'IA rend l'ensemble du processus moins cher, mais surtout, elle le rend plus fiable. Plus intéressant encore, ce logiciel intelligent acquiert des connaissances et s'améliore au fil du temps à mesure qu'il analyse davantage d'échantillons. Par conséquent, la méthode n'est pas limitée à une substance particulière. En utilisant cette technique, les systèmes d'apprentissage en profondeur peuvent être formés pour détecter de petites quantités de composés volatils avec des applications potentiellement larges en médecine, médecine légale, analyse environnementale et autres.

Si un système d'IA peut détecter des marqueurs de maladie, alors il devient possible de diagnostiquer aussi si nous sommes malades ou non. Cela a un grand potentiel, mais cela pourrait aussi s'avérer controversé. Nous suggérons simplement que l'IA pourrait être utilisée comme un outil pour détecter des substances dans l'air. Il ne doit pas nécessairement diagnostiquer ou prendre une décision. Les conclusions et décisions finales nous sont laissées.

Cet article a été initialement publié sur The Conversation. Lire l'article original.