Dans un poste de santé, l’œil électronique prend la relève Dans une petite salle carrelée de l’intérieur du Sénégal, l’infirmier Mamadou déplie calmement une radiographie thoracique. Il n’est pas radiologue, ni même médecin. Mais aujourd’hui, c’est son smartphone qui endosse ce rôle. Grâce à une application d’intelligence artificielle installée quelques mois plus tôt dans le cadre d’un projet pilote, il suffit d’une photo de la radio, et en moins de trente secondes, un résultat s’affiche à l’écran : “Probabilité élevée de tuberculose. Scanner recommandé.”

« Avant, on envoyait les radios à l’hôpital régional, et parfois on attendait une semaine ou plus pour une réponse », explique-t-il, les yeux rivés sur l’interface lumineuse. « Maintenant, on peut réagir vite. C’est une révolution… quand le réseau passe. »

Ce scénario n’est plus de la science-fiction. De plus en plus de structures sanitaires en Afrique subsaharienne intègrent des outils d’intelligence artificielle pour compenser le manque de spécialistes, améliorer la prise en charge et accélérer les diagnostics. Mais derrière cette promesse technologique se cachent de vrais défis scientifiques, éthiques et logistiques.

Une médecine augmentée par l’algorithme
L’intelligence artificielle médicale repose principalement sur l’apprentissage automatique, ou machine learning. C’est-à-dire que le système “apprend” à reconnaître des modèles à partir de milliers, voire de millions d’exemples. Dans le cas du diagnostic de tuberculose, des algorithmes sont entraînés à détecter des anomalies sur des radiographies pulmonaires, en comparant les images à celles d’archives médicales.

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