L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) en santé, notamment en milieu hospitalier, nécessite une pluridisciplinarité dans la gestion des projets. Certaines questions émergent de ce processus, entre autres sur les réticences des praticiens à l’utilisation de l’IA ou le positionnement du data-scientist tout au long du développement du projet. Il s’agit là d’un réel changement de paradigme dans cette élaboration où la pluridisciplinarité devient le socle de la réussite.
Si le praticien se doit de définir clairement l’objectif à atteindre, le data-scientist aura pour rôle premier de s’assurer de la solidité des données à exploiter. De cette première fusion naîtra ce projet qu’ils devront mener en commun. Nécessairement émergeront les questions de biais ou de puissance au sujet de ces données qui ne pourront être évités sous peine de mettre en péril la réussite du projet. Une orchestration s’impose d’emblée dans une démarche d’humilité bidimensionnelle. Une fois le besoin validé dans une optique commune, outre les plannings et les phases de tests, intervient rapidement la question du financement du projet. Ce dernier doit être abordé précocement afin d’éviter un effondrement tardif en raison d’une sous-estimation du coût. De la connaissance collective à la naissance des métiers hybrides C’est en développant des projets IA en santé que l’on prend rapidement conscience qu’une réflexion en silos est contre-productive et impose, a contrario, une collaboration symbiotique. Comme pour tout projet, la définition du but ultime est une étape cruciale de l’élaboration du projet. Il est essentiel ...
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