Risques et perspectives du big data et de l'intelligence artificielle : approche éthique et épistémologique

In the 21st century, the use of big data and AI in the field of health has gradually expanded, although it is accompanied by problems linked to the emergence of practices based on the use of digital traces. The aim of this thesis is to evaluate the use of big data and AI in medical practice, to discover the processes generated by digital tools in the field of health and to highlight the ethical problems they pose.The use of ICTs in medical practice is mainly based on the use of EHR, prescription software and connected objects. These uses raise many problems for physicians who are aware of the risk involved in protecting patients' health data. In this work, we are implementing a method for designing CDSS, the temporal fuzzy vector space. This method allows us to model a new clinical diagnostic score for pulmonary embolism. Through the "Human-trace" paradigm, our research allows us not only to measure the limitation in the use of ICT, but also to highlight the interpretative biases due to the delinking between the individual caught in his complexity as a "Human-trace" and the data circulating about him via digital traces. If big data, coupled with AI can play a major role in the implementation of CDSS, it cannot be limited to this field. We are also studying how to set up big data and AI development processes that respect the deontological and medical ethics rules associated with the appropriation of ICTs by the actors of the health system.Au XXIème siècle, l’utilisation du big data et de l’IA dans le domaine de la santé s’est progressivement étendue bien qu’elle soit accompagnée par des problèmes liés à l’émergence de pratiques basées sur l’usage des traces numériques. Cette thèse a pour but d’évaluer l’utilisation du big data et de l’IA dans la pratique médicale, de découvrir les processus engendrés par les outils numériques en matière de santé et de souligner les problèmes d’éthique qu’ils posent.L'utilisation des TIC dans la pratique médicale passe essentiellement par l’utilisation des DPI, de logiciels d’aide à la prescription et d’objets connectés. Ces usages soulèvent de nombreux problèmes pour les médecins conscients du risque encouru quant à la protection des données de santé des patients. Dans ce travail, nous mettons en place une méthode de conception de SADM, l’espace vectoriel flou temporel. Cette méthode nous permet de modéliser un nouveau score diagnostique clinique de l’embolie pulmonaire. A travers le paradigme « homme-trace », notre recherche permet, non seulement de prendre la mesure de la limitation dans l’usage des TIC, mais aussi de mettre en évidence les biais interprétatifs dus à la déliaison effectuée entre l’individu pris dans sa complexité d’« homme-trace » et les data circulant à son sujet via les traces numériques. Si le big data, couplé à l’IA peut jouer un grand rôle dans la mise en place de SADM, il ne peut pas se limiter pas à ce champ. Nous étudions aussi comment mettre en place des processus de développement du big data et de IA respectant les règles déontologiques et d’éthique médicale associées à l’appropriation des TIC par les acteurs du système de santé