Récemment nommé professeur des universités – praticien hospitalier, Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers, est au cœur du déploiement de l’intelligence artificielle au sein de l’établissement.
Vous êtes reconnu pour votre positionnement précurseur sur les nouvelles technologies et l’IA au CHU de Poitiers. D’où vous vient cet attrait ?
C’est avant tout ancré dans la nature même de ma spécialité qui est une spécialité médico-technique. La radiologie connaît une mutation majeure tous les dix ans : après le scanner, l’IRM dans les années 1970, l’échographie dans les années 1980, l’IRM dans les années 90, la dématérialisation avec les systèmes d’archivage et de communication d’image en 2000 et la téléradiologie dans les années 2010. Aujourd’hui, nous vivons l’avènement de la vision assistée par ordinateur et de l’intelligence artificielle. Innovation et outils de pointe font partie de l’ADN des radiologues. À titre personnel, ce qui me passionne, c’est l’innovation pour ce qu’elle apporte de concret en matière de perspectives et d’évolution des pratiques au bénéfice des patients.
Cette démarche repose sur une dynamique collective étroite avec les équipes informatiques et les radiologues du service. L’ambition réside dans cette volonté constante d’interroger nos pratiques pour proposer des solutions plus performantes et innovantes.
Vous assurez la coordination médicale du comité de pilotage sur l’IA au CHU de Poitiers. Pourquoi ce rôle est-il naturellement revenu à la radiologie ?
La radiologie représente près de 95 % du marché de l’IA médicale et 80 % des solutions déjà marquées. Quant à savoir pourquoi moi spécifiquement : j’ai passé trois ans à travailler presque exclusivement sur ces questions. Aujourd’hui encore, je m’y investis énormément, ce qui fait, sans doute de moi un des profils adaptés à cette mission au sein du CHU.
L’enjeu majeur est de ne pas cantonner l’IA à un acte isolé, comme la simple détection d’un cancer sur une image. L’IA exprime tout son potentiel lorsqu’elle s’intègre dans la globalité d’un parcours patient. En amont, elle permet de prioriser les examens des personnes nécessitant une prise en charge urgente ; en aval, elle garantit la transmission fluide des données de synthèse aux oncologues et spécialistes. Notre démarche vise également à évaluer ces outils en vie réelle pour modéliser des méthodes reproductibles dans d’autres services, tout en maintenant une concertation à l’échelle du groupement de coopération sanitaire Nova qui réunit les CHU de Bordeaux, de Limoges et de Poitiers. Nous allons essayer d’avoir une approche commune avec des initiatives locales différentes.
Le CHU de Poitiers a récemment acquis le Biograph Vision Quadra, un scanner TEP/TDM de dernière génération. Quelles vont être les bénéfices ?
Nous allons bénéficier de deux équipements d’exception : ce nouveau TEP-scan et l’IRM 7T. il est essentiel de les exploiter en synergie. En couplant la haute résolution spatiale de l’IRM 7 Tesla aux données fonctionnelles et métaboliques très précises du TEP-scan, nous obtenons une vision globale, fine et exhaustive des tissus. Cette complémentarité alimente directement nos travaux de recherche sur la modélisation biologique, le jumeau numérique. Un jumeau numérique est un double virtuel stocké informatiquement, représentant un organe, une partie d’organe ou un système biologique.
Ce modèle virtuel nous permet de simuler le comportement d’un organe soumis à différents stress, qu’ils soient chimiques, infectieux ou médicamenteux, sans aucune intervention directe sur un patient. Les bénéfices pour la recherche sont considérables. D’une part, il offre un temps biologique accéléré en réalisant des simulations complexes en quelques instants seulement. D’autre part, il garantit une sécurité totale puisqu’il devient possible de tester la réponse à des molécules ou des algorithmes sans faire courir le moindre risque d’exposition ou de toxicité. Enfin, l’utilisation de ces banques de données virtuelles et synthétiques permet d’entraîner et de tester les modèles d’intelligence artificielle beaucoup plus rapidement. En réalité, nous utilisons des formes élémentaires de jumeaux numériques depuis longtemps : dès qu’un système intègre l’âge, le poids et les données d’un électrocardiogramme pour simuler un résultat, le principe est déjà présent. Notre objectif est aujourd’hui de pousser ces modèles virtuels vers un degré de précision supérieur afin d’accélérer les découvertes médicales de demain