10 mesures concrètes pour utiliser l'IA dans votre laboratoire de recherche

Parfois, des mots à la mode comme "intelligence artificielle" ou "réseau neuronal" peuvent prendre leur propre vie. Il suffit de regarder l'explosion et le succès de ChatGPT, que nous avons utilisé comme source d'inspiration pour notre blog. "10 Reasons You Should Digitise Your Lab Operations" (10 raisons de numériser les opérations de votre laboratoire). Le blog ci-dessous présente les étapes à suivre pour exploiter la puissance du big data, de l'apprentissage automatique et d'autres éléments dans le domaine des sciences de la vie. 

Au-delà des mots à la mode : Quelques définitions

Mais avant d'entrer dans le vif du sujet, posons quelques définitions claires :

• Intelligence artificielle (IA): Désigne la simulation de l'intelligence humaine dans les machines afin de penser comme les humains et d'imiter leurs actions. Les objectifs de l'IA comprennent l'apprentissage, le raisonnement et la perception sans intervention humaine.
• Apprentissage machine (ML): Sous-domaine de l'intelligence artificielle axé sur l'apprentissage supervisé, non supervisé ou renforcé qui permet aux ordinateurs d'effectuer la reconnaissance des formes, les prédictions, la classification des données, etc. sans programmation explicite.
• Apprentissage profond: Un sous-domaine de la ML qui utilise des réseaux neuronaux (voir définition ci-dessous) pour apprendre à reconnaître des images et à traiter la parole ou le langage naturel à partir de grandes quantités de données.
• Réseau neuronal : Modèle informatique (inspiré de l'architecture et de la fonction du cerveau humain) constitué de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent des informations. Grâce à l'analyse des données d'entrée, ces modèles peuvent trouver des relations complexes dans les données.
• Big Data : GROS volumes de données structurées et non structurées que les scientifiques, les équipes et les organisations ont du mal à gérer ou à analyser à l'aide de techniques traditionnelles. 

Laboratoire de recherche sur l'IA dans les sciences de la vie

L'IA, ses sous-domaines et le big data ont fait des percées dans de nombreux aspects de la science biologique et biomédicale, notamment la découverte et le développement de médicaments, la médecine de précision, la génomique, la transcriptomique, etc. 

Et les résultats sont assez impressionnants : Regardez ce que AlphaFold pour la prédiction de la structure des protéines en 3D.

Bien que puissante, l'adoption généralisée et cavalière de l'IA dans tous les domaines de la recherche et de la médecine n'en est qu'à ses débuts. Les algorithmes de ML et DL peuvent être sujets à biais des données sur la base de l'ensemble de données d'apprentissage, des difficultés à interpréter les prédictions et un manque général d'orientations claires ou de normalisation. 

Oui, l'application de l'IA aux sciences de la vie ressemble à un "Far West", les chercheurs et le secteur ayant besoin de conseils pratiques.

Mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les laboratoires : 10 étapes

Alors que de plus en plus de laboratoires et d'organisations se lancent dans la mise en œuvre d'algorithmes d'IA, il est essentiel de garantir la clarté de la documentation, des rapports et de l'analyse. Les équipes de bio-informatique et de science des données doivent être pleinement impliquées, car leur expérience en matière de codage, d'informatique, d'API et de SDK est inestimable pour cette tâche.

Un autre facteur essentiel est l'utilisation de plateformes numériques pour une gestion transparente et sécurisée des données et une intégration facile avec d'autres outils informatiques, tels que les programmes d'IA, de ML ou de DL.

Chez eLabNext, nous vivons pour la numérisation de tous les laboratoires. Et au fur et à mesure que le domaine de l'IA s'est développé, nous avons vu ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. 

Nous avons synthétisé ci-dessous dix étapes pour mettre en œuvre des outils d'IA dans votre laboratoire.

Étape #1 : Identifier le problème ou la question

Qu'essayez-vous de résoudre avec l'IA ou la ML ? Compte tenu des problèmes auxquels ces algorithmes ont été appliqués, il existe un nombre croissant de solutions d'IA/ML prêtes à l'emploi pour l'analyse et la visualisation des données. 

Par exemple, des programmes tels que Modicus Prime ou PipSqueak Pro peut être utilisé pour l'analyse d'images ; Biomage peut être utilisé pour l'analyse d'une seule cellule ; et Immunomind peut être utilisé pour la multi-omique pilotée par l'IA.

Étape #2 : Recherche de modèles ou d'outils logiciels d'IA/ML disponibles

Nous avons mentionné quelques outils ci-dessus, mais tenez compte de la précision, de la rapidité et de la facilité d'utilisation avant de choisir une solution. Il est également essentiel de se renseigner sur le niveau d'assistance, les ressources (telles que les tutoriels et les forums de dépannage) et les données de validation disponibles pour l'outil. 

Et s'il n'existe pas de solution toute faite, vous serez peut-être contraint de développer un modèle personnalisé adapté à votre problème.

Étape #3 : Évaluez vos données et déterminez si elles sont appropriées

Tenez compte de la qualité, de la quantité et de la structure de vos données, ainsi que de leurs éventuels biais ou limites. Il se peut que vous deviez collecter des données supplémentaires ou nettoyer et prétraiter les données existantes pour les rendre aptes à l'analyse. La normalisation est également cruciale pour cette étape, car elle permet de s'assurer que les données sont cohérentes et comparables entre les différentes sources et les différents échantillons.

Étape #4 : Élaborer un plan de test pour valider la précision et la fiabilité

Dans le domaine des sciences de la vie, la validation est essentielle si l'on veut qu'une technique produise des résultats précis. Avec les outils d'IA/ML, vous pouvez diviser vos données en ensembles de formation et de test pour évaluer les performances. Il existe d'autres moyens de tester l'outil ou le modèle d'IA/ML. Veillez simplement à disposer d'un plan de test et à vous assurer qu'il inclut des données aberrantes afin d'évaluer les vulnérabilités du modèle ou du dispositif que vous mettez en œuvre.

Étape #5 : Entraînez votre modèle d'IA/ML à l'aide des données que vous avez préparées

Si vous avez construit un modèle d'IA/ML à partir de zéro, l'étape suivante consiste à lui apprendre à reconnaître des modèles ou à effectuer d'autres tâches. L'objectif est de trouver les paramètres optimaux qui s'adaptent le mieux aux données, minimisent l'erreur et donnent de bons résultats sur les données de test.

Étape #6 : Tester et valider votre modèle IA/ML

Le test sur un ensemble de données distinct de celui utilisé pour la formation est l'étape suivante de l'approbation d'un modèle d'IA/ML. Il permet de déterminer l'exactitude, la précision et le rappel du modèle. La phase de validation consiste à ajuster les paramètres du modèle et à évaluer ses performances afin d'éviter un surajustement, c'est-à-dire que le modèle donne de bons résultats sur les données d'apprentissage, mais de mauvais résultats sur les données de test.

Étape #7 : Intégrer l'outil AI/ML dans le flux de travail de votre laboratoire

Réfléchissez à la manière dont vous utiliserez les résultats des analyses d'IA/ML dans vos processus de laboratoire préexistants. L'outil doit être compatible avec l'infrastructure et les logiciels existants dans le laboratoire, en particulier avec les plateformes numériques utilisées pour la gestion de l'information. 

Étape #8 : Contrôler et évaluer les performances en cours

Bien que votre modèle AI/ML puisse initialement fournir une analyse pertinente et de haute qualité, les performances peuvent dériver et les priorités du laboratoire peuvent changer. Un contrôle continu et une mise à jour du modèle sont nécessaires pour s'assurer que les paramètres de performance sont respectés et que le modèle est toujours adapté à l'évolution des besoins du laboratoire. 

Étape #9 : Mettre à jour et affiner le modèle IA/ML 

L'amélioration des performances est une étape cruciale du cycle de vie d'un outil ou d'un modèle d'IA/ML. Cela peut impliquer des tests avec de nouvelles données, un réentraînement avec de nouvelles données et une revalidation des performances. Vous pouvez également ajuster les paramètres ou les architectures des modèles pour affiner les performances. 

Étape #10 : Assurer la conformité

L'IA et le ML sont encore de nouveaux outils dans les sciences de la vie et d'autres industries. Pour protéger vos données, respectez les réglementations telles que le GDPR et l'HIPAA. Il existe également des implications éthiques dues aux biais de décision dans les modèles d'IA/ML non validés ou imprécis. Pour les éviter, mettez en œuvre un processus de contrôle de qualité impliquant des examens réguliers des performances et des parties prenantes clés.

Conclusion

L'IA, la ML, la DL et les "big data" sont là pour durer dans les sciences de la vie. 

Les étapes ci-dessus peuvent vous aider, vous et votre équipe, à mettre en œuvre l'IA pour répondre à vos questions de recherche. Il peut exister des solutions prêtes à l'emploi pour des questions de recherche courantes. Cependant, il se peut que vous deviez travailler avec des biologistes informatiques et des bioinformaticiens pour développer un nouveau modèle. Nous sommes conscients que former, valider et tester un nouveau modèle n'est pas une mince affaire : cela demande de la concentration, de la patience et une infrastructure de pointe. Pour plus d'informations sur l'application technique des outils d'IA/ML dans votre laboratoire, lisez la rubrique des conseils complets de la part de Lee et al.

Chez eLabNext, la numérisation des laboratoires est l'avenir et l'objectif est d'aider les chercheurs, les laboratoires et les organisations à mettre en œuvre des solutions d'IA pour mieux comprendre leurs données.

Si vous souhaitez savoir comment vos modèles d'IA/ML peuvent s'interfacer avec vos autres plateformes de laboratoire numérique, contacter nos experts à eLabNext.