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Qu’il s’agisse d’analyser une radiographie complexe ou de faire des ­recherches dans des bibliothèques scientifiques, les vétérinaires utilisent, eux aussi, de plus en plus fréquemment l’intelligence artificielle.

L’intégration de technologies d’intelligence artificielle (IA) dans le quotidien des vétérinaires se fait progressivement, mais constamment. De la programmation automatisée des rendez-vous à une analyse d’images en passant par l’aide au diagnostic, les possibilités d’utilisation sont nombreuses. La capacité des systèmes d’IA modernes à apprendre à la base des données existantes et à appliquer ces connaissances à de nouveaux cas est particulièrement remarquable.

Applications concrètes

Les principaux domaines d’application de l’IA générative dans la clinique vétérinaire suisse peuvent être divisés en plusieurs domaines essentiels. Ainsi, l’IA est importante dans le diagnostic par imagerie (IA générative: modèles multimodaux). L’IA analyse automatiquement les radiographies, les scanners et les IRM. Elle aide à la détection précoce d’anomalies et compare les clichés avec de vastes bases de données. Mais l’IA est également utilisée dans la gestion du cabinet (IA générative: Large Language Model) : elle sert à la planification intelligente des rendez-vous, aux rappels de suivi automatisés et à la gestion des stocks de médicaments. Enfin, l’IA soutient les décisions cliniques (IA générative: modèles multimodaux), ceci grâceà l’analyse des valeurs de laboratoire, à l’établissement de diagnostics différentiels et à des propositions de traitement basées sur la recherche actuelle.

Bibliothèques académiques

Et où les bibliothèques académiques entrent-elles en jeu? Les bibliothèques scientifiques peuvent également être des partenaires pour les vétérinaires à l’ère de l’IA. Se lancer dans l’utilisation d’outils d’IA peut sembler difficile au début. C’est là que les bibliothécaires de liaison peuvent apporter un soutien important. Ces experts en IA et en culture informationnelle proposent des formations sur l’utilisation efficace des outils d’IA, l’accès à des bases de données spécialisées et à des outils de recherche, des conseils sur les questions de protection des données et de qualité de l’information, des ateliers sur les meilleures pratiques en matière d’utilisation des différents outils dans la pratique quotidienne et, bien entendu, la pièce maîtresse: la recherche documentaire.

En quelques secondes, les instruments modernes d’IA peuvent analyser la littérature spécialisée actuelle et résumer les résultats les plus significatifs. Par exemple, les personnes intéressées peuvent saisir une description de cas détaillée et rechercher des cas documentés similaires ou des protocoles de traitement spécifiques. Mais quelle application utiliser? Et les résultats sont-ils fiables? Les chatbots tels que ChatGPT, Claude, Co-Pilot ou Llama, ou des systèmes pareils, peuvent être des aides utiles dans de nombreuses situations, mais pas pour la recherche de bibliographie.

Opportunités et défis

L’intégration de systèmes d’IA offre des avantages significatifs: Gain de temps dans les tâches de routine, sécurité accrue des diagnostics et amélioration des soins aux patients. Mais la technologie s’accompagne également de défis. La confidentialité des données, l’infrastructure technique nécessaire et la formation continue du personnel du cabinet sont des aspects importants à prendre en considération. Et en même temps, il faut juste essayer. Un film Youtube explique les premiers pas dans l’univers de l’IA: Youtube: «Generative AI in a Nutshell – how to survive and thrive in the age of AI»

Le plus difficile est et reste l’éthique. Les données que les personnes mettent plus ou moins volontairement à la disposition de l’IA doivent être utilisées avec précaution. Quiconque utilise l’IA devrait toujours se poser les questions suivantes: D’où proviennent les données? Qui a collecté les données, qui les a créées? Quelle est l’intention de ces données? Quel est le public objectif des données? Qu’en est-il de la protection des données? Et qu’en est-il de la transparence?
En outre, la question de la soutenabilité de tels systèmes ne devrait pas être ignorée. L’entraînement de modèles complexes de Deep Learning génère une forte émission de CO2. Il est donc peut-être préférable d’utiliser PubMed ou Google Scholar pour une brève recherche de littérature.

Perspective et avenir

Retour au cabinet vétérinaire. Le vétérinaire se tient devant l’écran et analyse une radiographie complexe à l’aide d’un modèle d’IA. En quelques secondes, le modèle met en évidence les anomalies potentielles et propose des traitements. L’IA fournit de précieuses indications, mais la décision finale est prise par le vétérinaire expérimenté lui-même. Cela illustre le cœur de la révolution de l’IA en médecine vétérinaire: la technologie est un outil puissant qui complète l’expertise vétérinaire, mais ne la remplace pas. Avec chaque cas diagnostiqué, le système apprend, et la combinaison de l’expérience humaine et de l’intelligence artificielle permettra d’améliorer encore la qualité des soins vétérinaires.