10 étapes concrètes pour utiliser l'IA dans votre laboratoire de recherche

Parfois, des termes à la mode comme « intelligence artificielle » ou « réseau neuronal » prennent une ampleur démesurée. Il suffit de constater l'explosion et le succès de ChatGPT, que nous avons utilisé pour trouver l'inspiration pour notre blog « 10 raisons de numériser les opérations de votre laboratoire. » Le blog ci-dessous présente les étapes concrètes pour exploiter la puissance du Big Data, de l'apprentissage automatique et bien plus encore dans les sciences de la vie. 

Au-delà des mots à la mode : quelques définitions

Mais avant d'entrer dans le vif du sujet, clarifions quelques définitions :

• Intelligence artificielle (IA): Désigne la simulation de l'intelligence humaine par des machines capables de penser comme des humains et d'imiter leurs actions. Les objectifs de l'IA incluent l'apprentissage, le raisonnement et la perception sans intervention humaine.
• Apprentissage automatique (Machine Learning ou ML): Un sous-domaine de l'IA axé sur l'apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement, qui permet aux ordinateurs d'effectuer de la reconnaissance de formes, des prédictions, de la classification de données et bien plus encore sans programmation explicite.
• Apprentissage profond (Deep Learning): Un sous-domaine du ML qui utilise des réseaux neuronaux (voir définition ci-dessous) pour apprendre à reconnaître des images, la parole ou le traitement du langage naturel à partir de grandes quantités de données.
• Réseau neuronal : Un modèle informatique (inspiré de l'architecture et du fonctionnement du cerveau humain) composé de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent des informations. Grâce à l'analyse des données d'entrée, ces modèles peuvent identifier des relations complexes au sein des données.
• Big Data : GRANDS volumes de données structurées et non structurées, difficiles à gérer ou à analyser pour les scientifiques, les équipes et les organisations à l'aide des techniques traditionnelles. 

L'IA dans les laboratoires de recherche en sciences de la vie

L'IA, ses sous-domaines et le Big Data ont fait des percées dans de nombreux aspects des sciences biologiques et biomédicales, notamment la découverte et le développement de médicaments, la médecine de précision, la génomique, la transcriptomique, et bien plus encore. 

Et les résultats sont assez impressionnants : regardez ce que AlphaFold a fait pour la prédiction de la structure 3D des protéines.

Bien que puissante, l'adoption généralisée et sans précaution de l'IA dans tous les domaines de la recherche et de la médecine n'en est qu'à ses débuts. Les algorithmes de ML et de DL peuvent être sujets à des biais de données liés au jeu de données d'entraînement, à des difficultés d'interprétation des prédictions et à un manque global de directives claires ou de normalisation. 

Oui, l'application de l'IA dans les sciences de la vie ressemble au « Far West », et les chercheurs ainsi que le secteur ont besoin de conseils concrets.

Mise en œuvre de l'intelligence artificielle en laboratoire : 10 étapes

À mesure que de plus en plus de laboratoires et d'organisations s'initient à la mise en œuvre d'algorithmes d'IA, il devient crucial de garantir une documentation, un reporting et une analyse clairs. Les équipes de bio-informatique et de science des données doivent être pleinement impliquées, car leur expérience en matière de codage, d'informatique, d'API et de SDK est inestimable pour cette tâche.

Un autre facteur essentiel est l'utilisation de plateformes numériques pour une gestion des données transparente et sécurisée, ainsi qu'une intégration facile avec d'autres outils informatiques, tels que les programmes d'IA, de ML ou de DL.

Chez eLabNext, nous vivons pour la numérisation de tous les laboratoires. Et à mesure que le domaine de l'IA s'est développé, nous avons pu observer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. 

Nous avons synthétisé ci-dessous dix étapes pour mettre en œuvre des outils d'IA dans votre laboratoire.

Étape n°1 : Identifier le problème ou la question

Qu'essayez-vous de résoudre avec l'IA ou le ML ? Compte tenu des problèmes auxquels ces algorithmes ont été appliqués, il existe un nombre croissant de solutions d'IA/ML prêtes à l'emploi pour l'analyse et la visualisation de données. 

Par exemple, des programmes tels que Modicus Prime ou PipSqueak Pro peuvent être utilisés pour l'analyse d'images ; Biomage peut être utilisé pour l'analyse en cellule unique ; et Immunomind peut être utilisé pour l'analyse multi-omique pilotée par l'IA.

Étape n°2 : Rechercher les logiciels ou outils d'IA/ML disponibles

Nous avons mentionné quelques outils ci-dessus, mais tenez compte de la précision, de la rapidité et de la facilité d'utilisation avant de choisir une solution. Il est également essentiel de se renseigner sur le niveau de support, les ressources (telles que les tutoriels et les forums de dépannage) et les données de preuve de concept disponibles pour l'outil. 

Et s'il n'existe aucune solution prête à l'emploi, vous devrez peut-être développer un modèle personnalisé adapté à votre problématique.

Étape n°3 : Évaluer vos données et déterminer si elles sont adaptées

Prenez en compte la qualité, la quantité, la structure ainsi que les biais ou limites éventuels de vos données. Vous devrez peut-être collecter des données supplémentaires ou nettoyer et prétraiter les données existantes pour les rendre exploitables. La standardisation est également cruciale à cette étape, car elle permet de garantir que les données sont cohérentes et comparables entre différentes sources et échantillons.

Étape n°4 : Élaborer un plan de test pour valider la précision et la fiabilité

Dans les sciences de la vie, la validation est indispensable pour pouvoir se fier à une technique et obtenir des résultats précis. Avec les outils d'IA/ML, vous pouvez diviser vos données en ensembles d'entraînement et de test pour évaluer les performances. Il existe d'autres méthodes pour tester un outil ou un modèle d'IA/ML. Assurez-vous simplement d'avoir un plan de test et de vérifier qu'il inclut des données aberrantes afin d'évaluer les vulnérabilités du modèle ou de l'outil que vous mettez en œuvre.

Étape n°5 : Entraîner votre modèle d'IA/ML à l'aide des données préparées

Si vous avez conçu un modèle d'IA/ML à partir de zéro, l'étape suivante consiste à lui apprendre à reconnaître des modèles ou à effectuer d'autres tâches. L'objectif est de trouver les paramètres optimaux qui correspondent le mieux aux données, minimisent les erreurs et garantissent de bonnes performances sur les données de test.

Étape n°6 : Tester et valider votre modèle d'IA/ML

Le test sur un jeu de données distinct de celui utilisé pour l'entraînement est l'étape suivante pour valider un modèle d'IA/ML. Cela permet de déterminer l'exactitude, la précision et le rappel du modèle. La phase de validation implique l'ajustement des paramètres du modèle et l'évaluation de ses performances afin d'éviter le surapprentissage, où le modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais mal sur les données de test.

Étape n°7 : Intégrer l'outil d'IA/ML dans votre flux de travail en laboratoire

Réfléchissez à la manière dont vous utiliserez les résultats de l'analyse IA/ML dans vos processus de laboratoire existants. L'outil doit être compatible avec votre infrastructure et vos logiciels de laboratoire actuels, en particulier avec les plateformes numériques utilisées pour la gestion des informations. 

Étape n°8 : Surveiller et évaluer les performances en continu

Bien que votre modèle d'IA/ML puisse initialement fournir des analyses pertinentes et de haute qualité, ses performances peuvent dériver et les priorités du laboratoire peuvent évoluer. Un suivi continu et une mise à jour du modèle sont nécessaires pour garantir que les indicateurs de performance sont respectés et que le modèle reste adapté aux besoins changeants du laboratoire. 

Étape n°9 : Mettre à jour et affiner le modèle d'IA/ML

L'amélioration des performances est une étape cruciale du cycle de vie d'un outil ou d'un modèle d'IA/ML. Cela peut impliquer des tests avec de nouvelles données, un réentraînement et une revalidation des performances. Vous pouvez également ajuster les paramètres ou les architectures des modèles pour affiner les résultats. 

Étape n°10 : Assurer la conformité

L'IA et le ML sont encore des outils récents dans les sciences de la vie et d'autres secteurs. Pour protéger vos données, conformez-vous aux réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA. L'utilisation de modèles d'IA/ML non validés ou imprécis soulève également des questions éthiques liées aux biais décisionnels. Pour les éviter, mettez en place un processus de contrôle qualité impliquant des revues de performance régulières et les principales parties prenantes.

Conclusion

L'IA, le ML, le DL et le « big data » sont désormais incontournables dans les sciences de la vie. 

Les étapes ci-dessus peuvent vous aider, vous et votre équipe, à progresser vers la mise en œuvre de l'IA pour répondre à vos questions de recherche. Il existe peut-être des solutions prêtes à l'emploi pour des problématiques courantes. Cependant, il se peut que vous deviez collaborer avec des biologistes computationnels et des bioinformaticiens pour développer un nouveau modèle. Nous sommes conscients que l'entraînement, la validation et le test d'un nouveau modèle ne sont pas une mince affaire : cela exige de la concentration, de la patience et une infrastructure de pointe. Pour en savoir plus sur l'application technique des outils d'IA/ML dans votre laboratoire, consultez le guide complet de Lee et al..

Chez eLabNext, la numérisation des laboratoires est l'avenir, et nous nous engageons à aider les chercheurs, les laboratoires et les organisations à mettre en œuvre des solutions d'IA pour obtenir des analyses plus approfondies de leurs mégadonnées.

Si vous souhaitez savoir comment vos modèles d'IA/ML peuvent s'interfacer avec vos autres plateformes de laboratoire numérique, contactez nos experts chez eLabNext.