Un outil d’intelligence artificielle (IA) développé par des chercheurs de l’Université Edith Cowan, en collaboration avec l’Université du Manitoba, permet de détecter rapidement la calcification aortique abdominale (AAC) à partir d’analyses de densité osseuse.

Cet algorithme analyse des milliers d’images issues d’évaluations cliniques de routine et réduit significativement le temps d’évaluation, passant de plusieurs minutes à moins d’une minute.

Cette innovation révèle que 58 % des patients âgés présentent des niveaux modérés à élevés d’AAC, souvent sans en avoir connaissance, les exposant à des risques cardiovasculaires accrus, notamment les femmes, souvent sous-évaluées pour les maladies cardiaques.

L’algorithme a également mis en lumière un lien entre AAC et risques de chutes et de fractures.

Les patients avec des scores AAC élevés présentent une probabilité accrue d’hospitalisation et de blessures liées aux chutes.

Les chercheurs soulignent l’importance de considérer la santé vasculaire dans l’évaluation des risques de chutes, une approche qui pourrait permettre de mieux identifier et traiter les patients à risque, en utilisant des équipements de densité osseuse largement disponibles.

L’objectif est d’améliorer la prise en charge des personnes âgées grâce à une évaluation plus complète de leur santé.

Une étude menée par des chercheurs de l’Institut de l’IA de Helmholtz Munich, de l’Institut Max Planck et de l’Université de Tübingen a exploré comment les modèles de grandes langues (LLM), comme ChatGPT, interagissent dans des scénarios de jeux répétitifs.

Ils ont constaté que, bien que ces modèles excellent dans des jeux compétitifs, comme le dilemme du prisonnier, ils rencontrent des difficultés dans des contextes nécessitant des compromis et la coordination, comme la bataille des sexes.

Les résultats indiquent que les LLM tendent à agir dans leur propre intérêt, ce qui souligne un manque d’intelligence sociale robuste.

Cependant, les chercheurs ont aussi identifié des méthodes pour améliorer leurs capacités sociales, comme la prévision des actions des partenaires avant d’agir.

Ces découvertes pourraient potentiellement permettre de développer de futurs modèles d’IA plus conscientes socialement, capables de mieux collaborer dans des environnements variés tels que la santé, l’éducation ou le soutien social.

Les chercheurs envisagent d’approfondir leurs recherches en incorporant des interactions plus complexes, avec plusieurs joueurs et davantage d’informations contextuelles.

Les entreprises ont évolué dans leur utilisation de l’intelligence artificielle (IA), passant d’une volonté de réduire les coûts à celle de générer de nouveaux revenus.

Scott Likens de PWC observe que cette transformation est marquée par un changement dans les questionnements des dirigeants, qui s’interrogent désormais sur comment l’IA peut ouvrir de nouveaux marchés et améliorer leurs offres.

Des cas concrets montrent que l’IA ne sert pas uniquement à augmenter l’efficacité, mais permet également d’élargir les capacités des équipes et d’améliorer la qualité des services, comme observé dans le secteur de la santé.

Ces nouvelles opportunités sont constatées dans divers secteurs, notamment ceux auparavant considérés comme difficiles à pénétrer.

Cependant, de nombreuses entreprises peinent encore à mesurer le succès de l’IA en se basant sur des critères traditionnels, telles que la réduction des coûts.

Scott recommande plutôt de se concentrer sur la croissance et la satisfaction client pour évaluer l’impact de l’IA.

Malgré certaines préoccupations concernant un possible déplacement des emplois, la recherche montre que l’intégration de l’IA peut mener à des augmentations de salaire et à une productivité accrue.

Scott met également en avant les limites de l’IA, soulignant que son succès dépend de la capacité des entreprises à l’appliquer là où elle peut réellement créer de la valeur.

En regardant vers l’avenir, il voit des opportunités émergentes, notamment dans les domaines de la robotique et de l’IA incarnée.