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Soutenance de Joël Perez Torrents
Gérer la collaboration entre l'expert métier et l'Intelligence ArtificielleDeux études de cas dans le système de soins
Gérer la collaboration entre l'expert métier et l'Intelligence Artificielle
Deux études de cas dans le système de soins
Dirigés par Etienne Minvielle
Soutenance prévue le vendredi 6 septembre 2024 à 15h00, à l’amphi Lagarigue
Ecole polytechnique, Avenue Fresnel, 91120 Palaiseau
Si vous souhaitez venir, merci de prévenir via email : joel.perez-torrents at polytechnique.edu
Résumé :
Dans le système de soins, cette collaboration est cruciale en raison de la responsabilité professionnelle et morale des décisions médicales et de leur incertitude inhérente. Si les outils d’IA promettent de répondre aux tensions de ce système en offrant une personnalisation accrue des soins à moindre coût, ils suscitent également des craintes et leur adoption reste à concrétiser. L'intelligence artificielle
Notre démarche empirique produit deux études de cas illustrant ces dynamiques. RADO porte sur les usages d’un outil d’IA par des radiologues pour l’analyse mammographique, visant à améliorer leur activité. La seconde étude de cas, KOVAK, examine comment une équipe de recherche médicale utilise des outils d’IA pour analyser des données de cohortes de patients.
Nous utilisons un premier cadre d’analyse pour observer comment les experts intègrent leurs connaissances avec les résultats de l’outil d’IA, démontrant ainsi un engagement dans la collaboration. Un deuxième cadre caractérise une double nature de l’usage de l’outil d’IA, entre optimisation d’une activité et apprentissages, et montre l’augmentation des capacités des radiologues grâce à cette collaboration Un troisième cadre, fondé sur les travaux de Peirce sur l’enquête pragmatiste, considère l’outil d’IA comme un partenaire dans la construction des connaissances.
Nous proposons un modèle de collaboration, l’EMC2 (Expert Machine Collaborative Community). Il intègre différents modes de gestion de la collaboration expert-IA facilitant ainsi une meilleure intégration de cette collaboration au sein des organisations.
Cette thèse contribue à la littérature sur les modèles de collaboration humain-IA par des modes de gestion issus d’une démarche empirique. Elle enrichit aussi la littérature sur les usages des outils d’IA en spécifiant des pratiques interrogatives et en appliquant le concept d’enquête pragmatiste.
Mots clés : collaboration, humain-IA, Intelligence Artificielle, expert métier, système de soin
Composition du jury :
Mme Irène Georgescu | Professeur des universités, Université de Montpellier | Rapporteur |
M. Philippe Lorino | Professeur éminent émérite Essec Business School | Rapporteur |
M. Hervé Dumez | Directeur de recherche CNRS, Ecole polytechnique (i3-CRG) | Examinateur |
M. John R. Kimberly | Professeur émérite, The Warthon School, The university of Pennsylvania | Examinateur |
Mme Marjolaine Rostain | Assistant professor, Warwick Business School, The University of Warwick | Examinatrice |
M. Etienne Minvielle | Directeur de recherche CNRS, Ecole polytechnique (i3-CRG) | Directeur de thèse |