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Cette IA prédit l’insuffisance cardiaque… 5 ans avant qu’elle n’arrive

Des chercheurs de l'Université d'Oxford ont mis au point un algorithme d'intelligence artificielle capable de prédire l'insuffisance cardiaque jusqu'à cinq ans avant l'apparition des premiers symptômes. L'outil analyse des scanners cardiaques classiques, mais avec une approche originale : plutôt que d'examiner directement le muscle cardiaque, il étudie le tissu graisseux qui l'entoure, dans lequel se cachent des signaux d'inflammation et d'anomalies invisibles à l'œil humain. À partir de cette analyse, le système génère un score de risque individuel pour chaque patient. Entraîné sur 72 000 patients suivis pendant dix ans au sein du NHS britannique, l'algorithme atteint une précision de 86 % sur une fenêtre de prévision de cinq ans. Les patients classés à haut risque présentent une probabilité jusqu'à vingt fois supérieure de développer la maladie, et un quart d'entre eux seraient effectivement touchés dans les cinq années suivantes. Les résultats ont été publiés dans le Journal of the American College of Cardiology.

L'enjeu est considérable : l'insuffisance cardiaque touche des dizaines de millions de personnes dans le monde et reste aujourd'hui trop souvent diagnostiquée tardivement, parfois lors d'une hospitalisation d'urgence, quand le muscle cardiaque est déjà sérieusement endommagé et les options thérapeutiques réduites. En identifiant les patients à risque bien en amont, cet outil permettrait aux médecins de renforcer la surveillance, d'adapter les traitements préventifs et de réserver les interventions les plus lourdes aux profils les plus exposés, tout en évitant des examens inutiles pour les patients à faible risque. La British Heart Foundation souligne que ce changement de temporalité dans le diagnostic pourrait transformer radicalement les perspectives pour des milliers de patients chaque année.

L'outil présente également un avantage logistique décisif : il fonctionne de manière entièrement automatisée, sans intervention humaine pour l'interprétation des images, et peut donc s'intégrer directement dans les flux de travail des services de radiologie existants sans modifier les pratiques cliniques. L'équipe d'Oxford travaille déjà à étendre la technologie à l'ensemble des scanners thoraciques, y compris ceux réalisés pour des raisons sans lien avec le cœur, ce qui multiplierait considérablement le nombre de patients potentiellement dépistés. La prochaine étape est l'obtention des autorisations réglementaires pour un déploiement au sein du NHS, avec l'ambition d'ajouter cette analyse aux examens de routine. Si ce feu vert est accordé, d'autres systèmes de santé à l'international pourraient rapidement emboîter le pas, faisant de cet algorithme un outil standard de prévention cardiaque à l'échelle mondiale.

Impact France/UE

L'algorithme d'Oxford, développé sur des données NHS, pourrait être adopté par les systèmes de santé européens pour dépister précocement l'insuffisance cardiaque, transformant les protocoles de prévention cardiaque à grande échelle.

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Stress et anxiété : Cette IA peut vous aider avant même que vous n’osiez le demander

Des chercheurs de l'Université d'Ottawa ont développé UbiMyTherapist, un assistant basé sur l'intelligence artificielle capable de détecter les signes de détresse émotionnelle avant même que l'utilisateur ne demande de l'aide. Le système analyse en temps réel des données physiologiques et comportementales issues d'appareils du quotidien : variabilité de la fréquence cardiaque via une montre connectée, changements dans le ton de la voix captés par des écouteurs ou un smartphone, et messages écrits par l'utilisateur. À partir de ces signaux combinés, l'IA évalue l'état émotionnel de la personne et adapte ses interventions au contexte. Le prototype construit également un « jumeau numérique » de chaque utilisateur, un profil intégrant antécédents médicaux et psychologiques ainsi que les données émotionnelles collectées en continu. Lors d'une phase de test menée auprès de 24 participants, des thérapeutes agréés ont évalué les réponses générées par le système et ont conclu qu'UbiMyTherapist affichait un niveau élevé d'empathie et de personnalisation, supérieur aux chatbots conversationnels classiques. Ce qui distingue UbiMyTherapist des assistants bien-être existants, c'est son mode proactif : il n'attend pas que l'utilisateur engage la conversation. Or c'est précisément ce premier pas qui pose problème lorsqu'une personne est submergée par l'anxiété ou le stress. En intervenant de façon anticipée, le système lève l'un des obstacles les plus courants à la prise en charge psychologique. Les chercheurs positionnent explicitement leur outil comme un complément aux professionnels de santé mentale, et non comme un substitut, ciblant les barrières d'accès bien documentées : coût des consultations, désert médical, stigmatisation. Pour des millions de personnes sans accès rapide à un thérapeute, un outil capable de détecter une crise naissante et d'intervenir en quelques secondes représente un potentiel clinique réel. Le projet s'inscrit dans une tendance plus large de l'IA appliquée à la santé mentale, un secteur en pleine expansion où les solutions numériques tentent de combler un déficit mondial de professionnels. Les grands modèles de langage, combinés à des capteurs physiologiques, ouvrent la voie à des assistants contextuels qui dépassent la simple conversation textuelle. UbiMyTherapist reste pour l'instant un prototype de recherche, non accessible au grand public. L'équipe de l'Université d'Ottawa poursuit deux axes de développement : améliorer la latence de réponse aux signaux de la montre connectée pour une intervention quasi instantanée, et élargir la collaboration avec des thérapeutes certifiés afin de renforcer la rigueur clinique du système. La question de la confidentialité des données biométriques et émotionnelles collectées en continu constituera vraisemblablement le prochain défi majeur avant toute mise sur le marché.

UELa France fait face aux mêmes barrières d'accès aux soins psychologiques (déserts médicaux, coût des consultations), mais ce prototype canadien n'a pas de déploiement ou partenariat européen annoncé à ce stade.

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Paris sportifs : Ce qui risque de vous arriver en demandant conseil à l’IA

Une start-up londonienne, General Reasoning, a publié une étude baptisée « KellyBench » qui met en lumière les limites des grandes intelligences artificielles face à un défi financier concret : les paris sportifs. Huit modèles issus de Google, OpenAI, Anthropic et xAI ont été soumis à une simulation de la saison 2023-2024 de la Premier League anglaise. Chaque système disposait de données historiques, de statistiques d'équipes et de joueurs, et devait élaborer des stratégies de mise capables de générer des profits tout en limitant les risques, sans accès à Internet et en s'adaptant aux informations fournies au fil des matchs. Les résultats sont sans appel : aucun des modèles testés n'a réussi à rester rentable sur la durée. Le meilleur performer, Claude Opus 4.6 d'Anthropic, affiche tout de même une perte moyenne de 11 %, avec une seule tentative frôlant l'équilibre. Grok 4.20 de xAI a fait faillite dès son premier essai, tandis que Gemini 3.1 Pro de Google a enregistré un gain ponctuel de 34 % avant de s'effondrer lors d'une autre tentative. Plusieurs systèmes ont accumulé des pertes importantes, et tous ont performé en dessous de participants humains placés dans les mêmes conditions simulées. Ces résultats éclairent une limite fondamentale des IA actuelles : leur efficacité chute dès qu'elles quittent les environnements stables et bien définis. Si ces systèmes excellent sur des tâches structurées comme la programmation, l'analyse de données ou les examens standardisés, ils peinent à gérer des dynamiques imprévisibles sur le long terme, là où les variables changent en permanence et où les décisions doivent intégrer du risque réel. Pour les investisseurs, les parieurs ou toute personne envisageant de déléguer des décisions financières à une IA, le message est clair : la robustesse affichée dans les benchmarks classiques ne se traduit pas en performance dans des contextes réels et mouvants. Ross Taylor, directeur général de General Reasoning et ancien chercheur chez Meta AI, souligne que l'engouement actuel pour l'automatisation tend à masquer cette réalité plus nuancée. Les benchmarks traditionnels, trop statiques, ne capturent pas la complexité du monde réel, ce qui crée une illusion de compétence universelle. Cette étude, encore non évaluée par des pairs, s'inscrit dans un débat plus large sur la façon dont on mesure les capacités des IA : les tests actuels favorisent les domaines où ces systèmes brillent, tout en occultant leurs lacunes sur des tâches dynamiques et à haute incertitude. La prochaine étape pour le secteur sera de concevoir des évaluations plus représentatives, capables de révéler non seulement ce que les IA savent faire, mais aussi ce qu'elles ne maîtrisent pas encore.

UECette étude avertit les entreprises et investisseurs européens contre la délégation de décisions financières à des IA, dont les performances réelles restent inférieures aux capacités humaines dans des contextes dynamiques et incertains.

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MaxToki : l'IA qui prédit comment vos cellules vieillissent et comment l'éviter

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UEDes institutions allemandes (Goethe University Frankfurt, Centre allemand de recherche cardiovasculaire) participent au projet, positionnant l'Europe comme contributeur dans la course aux modèles fondationnels biologiques.

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4IEEE Spectrum AI

L'intelligence artificielle fête ses 70 ans

L'intelligence artificielle fête cette année ses 70 ans en tant que discipline scientifique formelle. C'est en août 1955 que John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon ont déposé la proposition du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, qui s'est tenu l'été suivant, en 1956. Ce projet a officiellement fondé l'IA comme champ de recherche autonome et introduit le terme même d'intelligence artificielle. Minsky la définissait alors comme la science de faire accomplir aux machines des tâches qui exigeraient de l'intelligence si elles étaient réalisées par des humains, une formulation qui reste d'une précision remarquable. Depuis, l'IA a connu une diffusion sans précédent dans l'histoire des technologies, pénétrant les secteurs de l'éducation, de la finance, de la santé, de l'industrie et de la défense. Ces sept décennies ne se sont pas déroulées en ligne droite. Les racines intellectuelles de l'IA précèdent l'ordinateur moderne : dès 1943, le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pitts avaient modélisé mathématiquement des neurones artificiels, démontrant que des réseaux de neurones pouvaient effectuer des calculs logiques. En 1950, Alan Turing posait la question fondatrice "Les machines peuvent-elles penser ?" et proposait le test de Turing comme critère d'évaluation. La même année, Claude Shannon publiait un programme théorique pour jouer aux échecs. John McCarthy développa en 1958 le langage Lisp, qui devint l'outil dominant de la recherche en IA, et Arthur Samuel introduisit le terme machine learning en 1959. Dans les années 1980, les systèmes experts à base de règles, comme MYCIN pour le diagnostic médical, connurent un essor avant de buter sur leurs limites structurelles. Comprendre ce parcours en dents de scie est aujourd'hui stratégique, car l'IA ne constitue plus un horizon lointain mais une infrastructure critique déjà déployée à grande échelle. Son adoption dépasse en vitesse tous les précédents technologiques, ce qui amplifie autant ses bénéfices potentiels que ses risques. Les questions sur ses limites actuelles, les biais qu'elle reproduit, son impact sur l'emploi et les enjeux éthiques qu'elle soulève restent largement ouvertes. Des organisations comme l'IEEE, dont les contributions à l'avancement de l'IA sont documentées sur l'ensemble de ces 70 ans, jouent un rôle croissant dans l'établissement de standards et de repères pour orienter son développement. L'anniversaire est autant une célébration qu'une invitation à prendre la mesure de ce que cette technologie transforme, de manière souvent imprévisible, dans nos sociétés.

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