Search
Illustration of a brain and electrical circuits

Rapport sur le Laboratoire de politiques sur l’avenir de l’IA en santé 

Résumé

En 2018, le CIFAR et l’Institut Brookfield pour l’innovation + l’entrepreneuriat (BII+E) ont mis sur pied une série de cinq ateliers au cours desquels des responsables de politiques innovateurs ont discuté des incidences de l’intelligence artificielle (IA) sur les politiques publiques.

La série de Laboratoires de politiques sur l’avenir de l’IA a permis à plus de 125 responsables de politiques du Canada d’en apprendre plus sur les possibilités et les applications de l’IA actuelles et futures, d’explorer les incidences politiques de l’IA et d’élaborer des réponses politiques à ces enjeux. Lors de chacun des ateliers, les participants ont élaboré une série de recommandations politiques dans le cadre d’une étude de cas particulière.

Le 26 février 2020, le CIFAR, en partenariat avec le ministère de la Santé de la Colombie-Britannique, a tenu son premier Laboratoire de politiques sur l’avenir de l’IA qui mettait l’accent sur les applications dans le secteur de la santé. Le laboratoire, développé grâce à l’expertise du BII+E, a réuni 21 responsables politiques, universitaires, professionnels de la santé et défenseurs des droits des patients afin de :

  • Développer une meilleure compréhension des possibilités actuelles de l’IA ; 
  • Sensibiliser à la façon dont l’IA est déployée dans les applications de santé tangibles ;
  • Discuter des avantages de l’IA, ainsi que des enjeux sociaux, éthiques, économiques et politiques associés aux applications de santé basées sur l’IA ; 
  • Déterminer les prochaines mesures que les décideurs politiques doivent prendre afin de soutenir le déploiement et l’adoption efficaces de l’IA dans le secteur de la santé au cours des cinq prochaines années. 

Pour atteindre ces objectifs, le laboratoire a proposé des présentations afin de fournir aux participants de l’information de base pour guider leurs discussions, des activités pratiques comprenant des études de cas et des scénarios de la vie réelle ainsi que des séances de rétroaction en groupe. Grâce à ces activités, les participants ont acquis une meilleure compréhension des possibilités et des applications actuelles de l’IA, ce qui a permis de susciter une réflexion critique sur l’utilisation de l’IA en santé, de faciliter l’exploration de scénarios futurs potentiels et d’élaborer des recommandations politiques pour éclairer les réponses des gouvernements face au déploiement de l’IA en santé. 

Les participants ont été divisés en groupes de quatre ou cinq, et chaque groupe a été invité à se pencher sur une étude de cas à propos d’une application d’IA existante dans le secteur de la santé. Ces études de cas ont été conçues de manière à refléter le large éventail d’applications d’IA au service de la santé et la dynamique structurelle entourant leur utilisation. Les animateurs ont guidé chaque groupe respectif dans l’exploration de leur étude de cas et ont soulevé des questions sur les répercussions de l’application sur les parties prenantes, les politiques actuelles ainsi que sur les aspects sociaux, économiques et les systèmes de valeurs. Lors de la séance finale, les participants ont été redivisés de manière à ce qu’un membre de chaque groupe d’étude de cas puisse présenter ses recommandations à un nouveau groupe et recevoir une rétroaction. L’horaire du laboratoire est présenté à l’annexe A. 

Résumé des principales recommandations

Les recommandations des groupes ont touché plusieurs thèmes qui se recoupent : 

  1. Modernisation de la réglementation sur les données et de la législation sur la protection de la vie privée : la réglementation actuelle sur les données et la législation sur la protection de la vie privée devraient être révisées pour tenir compte des préoccupations à ces sujets.
  2. Évaluation, suivi et maintenance des applications d’IA : la capacité à évaluer les applications, les données utilisées pour les entraîner et à établir des points de référence. 
  3. Importance de mener des projets pilotes et de mettre en œuvre des applications d’IA par étapes : les projets pilotes constituent une façon sûre et efficace de tester l’efficacité des nouvelles technologies et d’évaluer leur impact.
Expertise fournie par :