• Patrick Chenebaux

Watson Health et IBM : « Avoir de l’ambition c’est bien, avoir de l’impact c’est mieux ! »



Malgré des annonces prometteuses, la filiale d’IBM Watson Health n’a pas rencontré le succès escompté et après 10 ans, Big Blue cherche à revendre cette entité encombrante.

Des attentes importantes, des projets trop ambitieux, un manque de moyens et d’accompagnement : autant de raisons de se séparer de cette filiale.


L’utilisation de l’AI dans le cadre de la recherche de cellules cancéreuses illustre la difficulté d’appliquer la technologie du « machine learning » dans un domaine, le healthcare, où l’on attend une réponse « blanche ou noire».

Dans ce cas précis, deux éléments jouent en défaveur de l’IA :

  • la question de la "boîte noire": basée sur le « machine learning », l’IA ne permet pas d’expliquer le résultat de son diagnostic.

  • Même si la fiabilité des résultats s’avère élevée à 92, 4% , il reste toujours près de 10% de cas non diagnostiqués, une marge d’erreur difficilement acceptable dans le secteur de la santé.

N’étant ni fiable à 100%, ni en mesure d’expliciter et justifier son diagnostic, l’IA peine à s’imposer dans un domaine aussi complexe et sensible.


Comme le suggère Kumar Srinivas, dans son article dans Forbes, l’IA pourrait être davantage utilisée sur des problématiques plus simples et moins implicantes.

« Les projets d’AI n’ont pas besoin d’être révolutionnaire pour être significatifs.

L’ambition c’est bien, l’impact c’est mieux ! »


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