Le rôle de l'IA centrée sur l'humain dans les laboratoires de biotechnologie

Dans le domaine des sciences de la vie et en dehors de celui-ci, il est impossible d'éviter la discussion sur l'intelligence artificielle (IA). L'IA étant entrée dans la culture dominante, la discussion sur les avantages et les inconvénients de son utilisation est amplifiée. Comme pour toute nouvelle technologie, la peur règne et des appels à une moratoire semestriel sur la recherche.

Le revers de la médaille est le optimisme radical adopté par Sam Altman d'Open AI, avec des déclarations sur sa capacité à améliorer la condition humaine. Ce sentiment est au cœur du concept d'IA centrée sur l'humain, qui, selon ElabNext, peut bénéficier à la communauté des biotechnologies. Le blog suivant abordera les bases de l'IA centrée sur l'humain et la manière dont elle peut apporter des changements positifs dans les laboratoires de biotechnologie modernes d'aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'IA centrée sur l'humain ?

L'IA centrée sur l'humain fait référence à la conception, au développement et au déploiement de systèmes d'IA qui donnent la priorité au bien-être, aux besoins et aux valeurs des humains. En d'autres termes, c'est l'utilisation de l'IA pour améliorer la condition humaine.

Principes clés de l'IA centrée sur l'humain

Pour garantir que les systèmes d'IA sont développés et déployés de manière à répondre aux intérêts humains, certains principes directeurs ont été élaborés pour aider les personnes activement impliquées dans l'IA à améliorer la condition humaine.

1. Transparence et explicabilité : Rendez les systèmes d'IA explicables et compréhensibles pour les humains, en garantissant la transparence de la prise de décision.
2. Équité et prévention des préjugés : Atténuer les préjugés et garantir un traitement équitable aux personnes d'origines diverses, en tenant compte de facteurs tels que le sexe, la race ou le statut socio-économique.
3. Confidentialité et protection des données : Respectez le droit à la vie privée des individus et mettez en œuvre de solides mesures de protection des données pour protéger les informations sensibles.
4. Habilitation, contrôle et autonomie des utilisateurs : Concevez des systèmes d'IA qui responsabilisent les individus en leur donnant le contrôle, l'autonomie et la capacité de comprendre et d'influencer le comportement de l'IA.
5. Interaction collaborative : Encouragez la collaboration homme-IA et créez des systèmes d'IA qui complètent les capacités humaines, en favorisant le travail d'équipe et la prise de décision partagée.
6. Impact social et environnemental : Évaluez les conséquences sociétales plus larges du déploiement de l'IA et efforcez-vous de remédier aux impacts négatifs potentiels tout en maximisant les résultats positifs.
7. Robustesse et fiabilité : Développez des systèmes d'IA axés sur la fiabilité, la robustesse et la sécurité, en minimisant les risques d'erreurs, de biais ou de conséquences imprévues. Des procédures adéquates de test, de validation et d'évaluation des risques doivent être mises en place.
8. Gouvernance éthique : Intégrez les considérations éthiques à toutes les étapes du développement de l'IA, y compris la collecte de données, la conception d'algorithmes, le déploiement et la surveillance.

Appliquer l'IA centrée sur l'humain à la biotechnologie

L'IA est déjà appliquée dans le domaine de la santé, où elle est utilisée pour améliorer directement la condition humaine en améliorant détection et prédiction des maladies.

Plus en amont, dans les domaines de la découverte biotechnologique ou du développement de médicaments et de diagnostics, l'IA centrée sur l'humain permet de valider les médicaments candidats, de développer des stratégies de tests précliniques fructueuses, etc. Il y a eu premiers utilisateurs de systèmes d'IA et ceux qui sont plus prudents, attendant que tout soit réglé pour implémenter l'IA dans leurs flux de travail.

Que vous soyez dans un camp ou un autre, la mise en œuvre de l'IA dans un environnement de laboratoire nécessite une infrastructure numérique robuste. Pour ceux qui utilisent des systèmes anciens construits en interne ou tenue de dossiers au stylo et au papier en l'absence de stratégie de numérisation à long terme, l'exploitation de la puissance de l'IA est forcément un processus en plusieurs étapes, long et coûteux. Pour être une entreprise de biotechnologie basée sur l'IA centrée sur l'humain, il faut une base numérique solide à tous les niveaux, de la gestion quotidienne des échantillons au contrôle des données brutes à grande échelle.

En fin de compte, il s'agit de disposer d'une stratégie de laboratoire numérique qui peut amener votre organisation à mettre en œuvre une IA centrée sur l'humain de manière plus fluide, que ce soit maintenant ou dans un avenir proche.

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Vos échantillons et vos expériences sont-ils numérisés ? Pouvez-vous accéder à vos données et les analyser facilement ? Existe-t-il une culture de collaboration saine et des capacités techniques ?

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