Cette IA développée par Apple détecte vos maladies… avant même que vous ne tombiez malade
À ce niveau d’efficacité, c’est presque de la prémonition plutôt que de la prévention !
Depuis 2019, Apple finance une vaste étude clinique, l’Apple Heart and Movement Study, menée auprès de plus de 160 000 participants. Aujourd’hui, elle livre enfin ses premiers résultats : il serait possible de prédire certains états de santé à partir des comportements quotidiens enregistrés par une montre connectée, comme l’Apple Watch.
L’activité physique, le sommeil ou la respiration, pourraient ainsi être de meilleurs baromètres et un complément fort utile aux données biométriques brutes (comme le rythme cardiaque, le taux d’oxygène dans le sang ou la variabilité du pouls). Pour le démontrer, les chercheurs ont mis au point une nouvelle intelligence artificielle sur des indicateurs de comportement mesurés sur la durée. Marcher moins vite, mal dormir ou avoir une respiration irrégulière ; des signaux que l’algorithme a appris à reconnaître pour anticiper certains troubles de santé, bien avant l’apparition des signes cliniques.
eBayQuand le mode de vie nourrit l’algorithme
Les capteurs de l’Apple Watch génèrent en continu un gigantesque flux de données, mais elles sont instables, car trop sensibles au moindre mouvement, et souvent difficiles à corréler à des états de santé réels. C’est pourquoi, à long terme, leur analyse n’est pas assez pertinente, c’est ce point que corrige le nouveau modèle d’IA.
Baptisé WBM (Wearable Behavior Model), il a été développé par Apple et d’autres chercheurs issus de l’Apple Heart and Movement Study. Sa particularité principale est qu’il ne traite pas les signaux bruts des capteurs, mais les métriques comportementales calculées à partir de ces derniers : volume d’activité physique, qualité du sommeil, mobilité, stabilité de la marche, VO₂ max… Des indicateurs mieux corrélés aux évolutions de santé dans le temps.
Plutôt que de détecter directement une maladie, il analyse ses effets secondaires précoces pouvant la trahir. « Les informations comportementales de haut niveau issues des objets connectés — comme l’activité physique, la forme cardiovasculaire ou les indicateurs de mobilité — sont le type de données le plus naturel pour résoudre ces tâches de détection. Contrairement aux capteurs bruts, ces métriques sont calculées à l’aide d’algorithmes rigoureusement validés, conçus pour correspondre à des paramètres physiologiques pertinents. Elles sont surtout sensibles aux comportements de l’individu, et non uniquement à sa physiologie. Ces caractéristiques rendent les données comportementales particulièrement prometteuses pour la détection précoce de certains états de santé », expliquent les auteurs. Les chiffres, impressionnants, semblent leur donner raison.
En analysant plus de 2,5 milliards d’heures de données, le modèle WBM a démontré des performances impressionnantes : il surpasse les modèles classiques sur une majorité des tâches dynamiques (qualité du sommeil, infection respiratoire, grossesse, etc.), et reste au coude à coude sur les états de santé chroniques (hypertension, traitement bêtabloquant…).
L’Apple Watch lit entre les lignes
Le modèle WBM est ainsi un complément très intelligent aux capteurs de l’Apple Watch, on pourrait le considérer comme une espèce de prolongement de ceux-ci. En traquant l’évolution des habitudes sur le long terme (plusieurs jours ou semaines), il est apte à détecter tout « dérèglement » qui se produirait.
Dans les tests menés par Apple et ses partenaires, il a réussi à détecter une grossesse avec une précision de 92 %, sans symptôme ou test biologique, uniquement en analysant les comportements quotidiens des participantes. Il parvient aussi à repérer des infections, des troubles du sommeil ou des fragilités respiratoires avant qu’elles ne deviennent visibles cliniquement.
Pour l’instant, il s’agit « juste » d’un travail de recherche et le modèle demeure encore à un stade expérimental. WBM n’est pas encore intégré dans watchOS, et n’est pas proposé comme un outil clinique ou encore moins en tant que fonction commerciale. L’étude reste en toujours attente d’évaluation par les pairs, et les résultats, aussi prometteurs soient-ils, ne constituent pas une validation médicale. Ce nouveau modèle, reste donc, pour le moment, à l’état de prototype, mais son efficacité est démontrée ; preuve qu’Apple n’a pas jeté son argent par les fenêtres.
- Apple a entraîné une nouvelle IA sur les habitudes quotidiennes de plus de 160 000 utilisateurs de montres connectées, comme le sommeil ou la marche.
- Ce modèle détecte certains troubles de santé à partir de ces comportements, parfois avant même l’apparition de symptômes visibles.
- La technologie est encore en phase de test, sans usage médical validé à ce stade, mais les premiers résultats sont très prometteurs.
