Dans cette photo prise en février, donc avant les mesure de confinement, on peut voir les membres du PRIME (Groupe de recherche en perception, robotique et intelligence machine). À l’arrière, dans l’ordre habituel: Saliou Diop, Abdoulaye Ly, Abdarahmane Traoré, Patrick Godin, Jean-François Laplante, Samuel Verrier, Marc-André Blais. À l’avant: Dorra Mahouachi, Mohamed Chetoui, le professeur Moulay Akhloufi, Miniar Ben Gamra, Abir Rahali, et Andy Couturier. Absente de la photo, la chercheuse postdoctorale Fadoua Khennou - Gracieuseté

Les étudiants Mohamed Chetoui et Andy Couturier et leur professeur Moulay Akhloufi ont développé un outil qui permettrait de dépister la COVID-19 à l’aide d’une image radiographique des poumons.

Le professeur explique que l’outil repose sur une intelligence artificielle qui a «appris» à distinguer des images de poumons malades.

Il serait donc possible de lui fournir une imagerie à rayons X des poumons d’une personne malade, et l’intelligence artificielle pourrait alors déterminer s’il s’agit d’un cas de COVID-19, d’une pneumonie ou d’une autre maladie.

Pour enseigner les distinctions au logiciel, les étudiants ont utilisé une série d’images de radiographies de personnes qui ont contracté la COVID-19, de personnes en bonne santé et de personnes qui ont des maladies similaires, comme le SRAS (syndrome respiratoire aigu sévère), un autre virus de la famille des coronavirus.

«Ce réseau, après plusieurs images, va commencer à trouver tout seul des zones de l’image qui sont représentatives de telle ou telle maladie», explique le professeur Moulay Akhloufi au téléphone.

Les images utilisées pour la mise au point de l’outil ont été rendues publiques par un institut médical italien.

La méthode actuelle de test pour la COVID-19 nécessite l’analyse d’un échantillon en laboratoire, ce qui peut prendre du temps, d’après M. Akhloufi.

Il estime que l’avantage de l’outil développé à l’Université de Moncton provient du fait que les machines à rayons X sont disponibles dans beaucoup d’établissements médicaux.

Le Groupe de recherche en perception, robotique et intelligence machine (PRIME) de l’Université de Moncton a rendu cet outil disponible publiquement sur un site web.

Étant donné que la planète entière s’affaire à trouver des solutions pour contrer la pandémie, M. Akhloufi et ses étudiants ne sont pas les seuls à s’être penchés sur le sujet.

Des chercheurs de l’Université de Waterloo, entre autres, ont publié un article sur une technologie similaire.

Mais l’intelligence artificielle du PRIME obtient des résultats très précis et se trompe rarement, selon Moulay Akhloufi.

L’outil a atteint une performance de 98% selon la méthode AUC (area under curve, aire sous la courbe), qui permet de déterminer l’efficacité d’une intelligence artificielle à effectuer une tâche sans se tromper.

«Plus d’images on a, mieux le modèle va se comporter. L’objectif est de l’augmenter, mais de toute façon, 100%, ça n’existe pas dans le domaine de l’intelligence artificielle.»

Évidemment, pas question de remplacer l’expertise des médecins.

«L’objectif final est d’aider à prendre une décision (à savoir s’il s’agit d’un cas de COVID-19), mais la décision finale va toujours être prise par un médecin. La machine peut aider, mais on ne peut pas faire de diagnostic médical sans l’aide d’un médecin», rappelle le professeur.

On ignore pour l’instant quand et comment cette technologie pourrait être mise à l’essai au Nouveau-Brunswick.

M. Akhloufi souligne cependant que deux entreprises ont démontré un certain intérêt envers cet outil. Les noms de ces entreprises sont confidentiels pour l’instant, précise-t-il.