Dans le milieu de la santé, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour valoriser les données massives produites par le réseau fait miroiter des gains de productivité et des percées scientifiques. Mais tel qu’il est mis en place, le financement public de l’IA dans le domaine de la santé au Québec favorise plutôt l’émergence d’un petit nombre d’acteurs privés se concentrant sur la médecine spécialisée et des produits commerciaux qui ne répondent pas nécessairement aux besoins du réseau. De plus, ce transfert de fonds publics soulève des questions de transparence et de conflit d’intérêts.

C’est ce que révèle une analyse publiée aujourd’hui par l’Institut de recherche et d’informations socioéconomiques (IRIS).

Myriam Lavoie-Moore, chercheuse à l’IRIS, a été étonnée de constater le nombre important de projets d’intelligence artificielle (IA) en santé recevant du financement public au Québec. « Je suis partie du financement », raconte-t-elle, « et j’ai tenté de retracer tout le financement qui allait à des projets d’IA en santé ». À sa surprise, elle a identifié 312 projets et entreprises ayant reçu du financement du gouvernement du Québec.

« C’est énorme », dit-elle, « et ce financement est principalement dirigé vers des entreprises privées, même s’il y a plein de chercheur·euses qui œuvrent dans les universités et que les projets se déroulent dans les hôpitaux ».

Un débalancement en faveur du privé

L’étude démontre que les projets de recherche dans les institutions publiques, financés par le Fonds de recherche du Québec — Santé (FRQS), reçoivent en moyenne autour de 70 000 $ alors que ceux de l’industrie privée reçoivent en moyenne près de 2 millions $ par projet.

Ce débalancement entre le financement de la recherche scientifique et les projets commerciaux serait dû au fait que « toute la stratégie de développement de l’innovation et de la recherche est organisée par le ministère de l’Économie », rapporte la chercheuse.

Le ministère de la Santé a ses instances, comme le Bureau de l’innovation en santé et services sociaux, « mais c’est toujours lié au ministère de l’Économie », dit-elle.

« Ce qu’on cherche, ce n’est pas à produire de nouvelles connaissances qui pourraient être utilisées, mais à créer de nouvelles entreprises qui pourront se démarquer. »

Un problème de transparence

« Il y a un manque de transparence vraiment incroyable », rapporte aussi Myriam Lavoie-Moore.

Une grande partie du financement public est dirigé vers des consortiums comme MEDTEQ et le Consortium québécois de développement du médicament (CQDM), qui redistribuent ensuite les fonds vers des projets ou entreprises spécifiques. Or les finances de ces consortiums privés ne sont pas publiques.

« En épluchant les engagements financiers du gouvernement », la chercheuse a trouvé « que depuis 2018, il y a 63 millions $ qui ont été transférés vers MEDTEQ ». Mais sur ce montant de subventions, Lavoie-Moore n’a pu retracer que 8,7 millions $. « Ça veut dire qu’il y a près de 55 millions $ dont on n’est pas en mesure de savoir comment ils ont été dépensés », ajoute-t-elle.

En plus du problème de transparence, la chercheuse soulève une apparence de conflit d’intérêts, car sur les conseils d’administration de MEDTEQ et du CQDM siègent plusieurs dirigeants d’entreprises financées par ces consortiums. Les récipiendaires de l’argent public sont donc également ceux qui décident comment cet argent est redistribué.

Un développement au bénéfice de qui ?

Myriam Lavoie-Moore s’inquiète qu’en laissant le contrôle du financement aux acteurs privés, on « leur laisse aussi le contrôle des orientations du développement technologique dans le secteur de la santé ».

« Non seulement on ne voit pas encore les bénéfices [de l’IA en santé], mais on risque de ne jamais les voir », ironise la chercheuse.

Le marché de l’IA s’intéresse principalement à la médecine hyper spécialisée et ce développement ne répond pas nécessairement aux problèmes concrets vécus dans le système de santé.

Myriam Lavoie-Moore donne en exemple l’engouement actuel pour les solutions d’IA en imagerie médicale. Pourtant, « au niveau concret, ce n’est pas au niveau de l’analyse des images que ça bloque dans le système de santé : c’est presque partout ailleurs, sauf là ! »

« Si on avait laissé au personnel du réseau de la santé le choix d’où il fallait mettre des efforts, je ne peux pas croire qu’on aurait choisi » l’analyse des images médicales », dit-elle.

L’analyse publiée par l’IRIS soulève le fait que dans cette vision du développement de l’IA, le réseau de la santé sert avant tout à fournir une expertise et à « à tester des produits commercialisables ».

Un modèle axé sur le capital-risque

Le développement de l’intelligence artificielle dans le milieu de la santé suit un modèle qui est fortement influencé par le « capital-risque ». Dans ce modèle d’affaires, des acteurs financiers financent des « start-ups » dont l’objectif est d’être achetées par un gros joueur de l’industrie ou de faire une sortie en bourse.

Ce modèle d’affaires se retrouve dans les secteurs « à haut risque et dans tout ce qui est technologie de pointe », explique Myriam Lavoie-Moore. C’est ce modèle qui « permet d’expliquer la concentration des ressources autour de quelques entreprises ». On cherche de cette manière à miser sur les start-ups qui offrent le plus de chances de succès.

Ce succès n’est pas mesuré en termes d’amélioration des soins ou de la qualité de vie, mais par le potentiel spéculatif. La capacité de prendre de la valeur, le potentiel de retombées économiques importantes et immédiates ainsi que la possibilité d’exportation font partie des critères de sélection des projets de MEDTEQ et du CQDM.

« On est dans un moment où c’est important de réfléchir et d’agir face à ces tendances monopolistiques, parce qu’on n’est pas encore totalement engagé, le système de santé n’est pas totalement numérisé », selon la chercheuse. « On est dans un moment clé où il est encore possible de renverser les tendances actuelles et d’imaginer un autre modèle. »