Webinaire sur l'IA générative et les sciences de la vie

Les cas d'utilisation actuels sur l'IA générative pour la traduction en sciences de la vie vous intéressent ? Vous vous demandez comment les outils d'IA pourront être utilisés efficacement à l'avenir ? Vous aimeriez savoir quels sont les risques et défis éthiques potentiels ? Lisez la suite pour trouver la réponse à ces questions fréquentes sur l'IA générative et les sciences de la vie.

Comment associons-nous l'IA générative et les sciences de la vie pour la production et l'optimisation de contenu ?

Souvenez-vous que les grands modèles de langage (LLM) sont essentiellement des machines à compléter du texte. Ils produisent le résultat le plus probable pour une entrée ou une invite donnée. Dans la pratique, cela signifie qu'ils sont utiles dans toutes les situations où le « travail sur les informations », c'est-à-dire le temps consacré à l'assimilation et à la transmission d'informations, entrave la prise de décision, la créativité ou les autres efforts humains qui présentent de la valeur.

Quels types de contenu sont adaptés pour les cas d'utilisation de l'IA générative ? Quels types de contenu ne le sont pas ?

De manière générale, les LLM peuvent lire et comprendre la même chose qu'un humain. Cependant, du moins dans leur forme actuelle, les LLM présentent des limites qui restreignent leurs applications dans certaines situations. Par exemple, les LLM disposent d'un contexte limité. Ils peuvent donc livrer des performances peu fiables face à des séquences d'instructions très longues. En outre, les LLM ne peuvent pas valider des affirmations factuelles de manière fiable, et démontrent une capacité limitée pour effectuer des calculs ou des raisonnements logiques.

Enfin, la cybersécurité doit être prise en compte en fonction du type de contenu. L'utilisation de LLM disponibles pour le grand public implique la transmission d'informations à des systèmes tiers. Il est essentiel de faire preuve de prudence et de discernement pour tout contenu qui est :

• Confidentiel
• Propriétaire
• Soumis à des réglementations de confidentialité

Quels sont certains exemples actuels d'utilisation de l'IA générative en sciences de la vie ?

L'innovation est rapide dans ce domaine, mais on assiste à l'émergence de certaines tendances marquées. Chez Lionbridge, nous développons des solutions pour générer ou retravailler du contenu nouveau pour des marchés ou publics spécifiques. Par exemple, lorsque nous disposons d'une entrée adaptée (comme une fiche d'informations sur un produit), nous demandons à un LLM de générer différents types de contenu, des articles de blog aux snippets sur les réseaux sociaux. Nous pouvons modifier le style de ces résultats d'après les exigences spécifiques au public. De même, le contenu des instructions peut être généré, modifié et adapté sans documents source traditionnels.

Nous explorons également la manière dont l'IA peut accélérer les flux de travail de traduction et de révision pour éliminer les « frictions liées aux informations ». Cette application permettra à des experts humains de se concentrer sur des décisions qui façonneront la qualité finale.

Certains clients de l'équipe Lionbridge de services linguistiques en sciences de la vie souhaitent appliquer l'IA à des cas d'utilisation, de la traduction clinique au contenu marketing, en passant par les résumés en langage non scientifique.

Quels sont les futurs cas d'utilisation potentiels de l'IA générative dans les sciences de la vie ?

Les innovations futures se produiront sans doute dans des domaines où le « travail sur les informations » entrave les objectifs que des experts humains doivent atteindre. Cela s'applique à de nombreux aspects des services linguistiques pour les sciences de la vie. Lionbridge explore la manière dont l'IA pourrait accélérer ces activités :

• Créer et modifier des résumés en langage non scientifique
• Rédiger des examens comparatifs dans les flux de travail cliniques
• Harmonisation internationale des évaluations de résultats cliniques

Quels sont les risques liés à l'utilisation de l'IA générative dans les sciences de la vie ?

Les LLM évoluent rapidement et les différents modèles comportent différents points forts et points faibles. Voici quelques-uns des risques globaux actuels.

• Erreurs factuelles : les LLM sont conçus pour fournir des réponses. Ils ne peuvent pas évaluer la véracité des informations avec lesquelles ils ont été entraînés.

• Calcul : les LLM actuels sont connus pour être mauvais en arithmétique.

• Limitation du contexte : les ressources de calcul disponibles limitent la taille du contexte que les LLM peuvent conserver au cours des interactions.

• Confidentialité des données : les outils d'IA ressemblent à tous les autres systèmes tiers, sauf si vous hébergez et entraînez votre propre LLM. Faites preuve de prudence et de discernement concernant les informations que vous leur transmettez.

Comment traitez-vous ou atténuez-vous les risques liés à l'utilisation d'outils d'IA dans les flux de travail et le contenu en sciences de la vie ?

Limitez les risques liés à l'utilisation d'outils d'IA en vous assurant que tous les utilisateurs sont bien informés. Formulez une politique claire sur l'utilisation de l'IA et fournissez aux utilisateurs un accès à des ressources d'apprentissage fiables et actualisés. Les politiques et ressources de formation doivent tenir compte des obligations existantes en matière de conformité. Les autorités dans l'UE et ailleurs tiennent déjà compte des réglementations liées à l'IA.

Comment l'IA peut-elle optimiser la recherche clinique ?

Des évolutions extrêmement intéressantes continuent d'apparaître dans ce domaine. Par exemple, il semblerait que l'IA soit destinée à jouer un rôle de plus en plus important dans la sélection des molécules candidates pour de nouveaux traitements. Dans le secteur clinique global, les LLM peuvent jouer un rôle positif en :

• Assimilant des jeux des données volumineux et/ou mal structurés

• Gérant et en contrôlant les données de surveillance de la sécurité

• Réduisant les tâches de documentation et en accélérant le délai de prise de décision dans les flux de travail linguistiques cliniques

• Facilitant la création de contenu en langage non scientifique et l'accessibilité du contenu

• Permettant le déploiement plus rapide des ressources de formation et d'apprentissage

Quelles sont certaines inquiétudes éthiques liées à l'IA générative et aux sciences de la vie ?

L'IA générative ne présente pas forcément de nouveaux défis éthiques. En revanche, ses applications doivent être surveillées de près. Les préoccupations concernent, entre autres :

• Création et appartenance de la propriété intellectuelle utilisée dans l'entraînement ou d'autres interactions avec l'IA

• Respect des principes ALCOA dans les déploiements et les intégrations impliquant des LLM

• Protection rigoureuse des données des patients et d'autres données soumises aux réglementations de confidentialité

• Prudence accrue pour les flux de travail d'IA impliquant des données cliniques

• Prudence accrue pour les flux de travail d'IA impliquant du contenu orienté patient

Quelles sont les limites de l'IA générative en sciences de la vie ?

Les prestataires de services de traduction en sciences de la vie et en essais cliniques connaissent bien la plupart des lacunes actuelles et potentielles de l'IA. Il s'agit des mêmes types d'erreurs que celles commises par les humains. Lionbridge a mis au point un système sophistiqué de contrôles et d'équilibres pour contrecarrer et prévenir les erreurs, qu'elles soient dues à l'IA ou à l'humain. Quelles que soient les avancées des outils d'IA, ils feront toujours des erreurs. Nos systèmes les corrigeront ou les éviteront.

Contactez-nous

Vous souhaitez en savoir plus sur la mise en place de l'IA pour la production et l'optimisation de votre contenu, les essais cliniques multilingues et la traduction d'essais cliniques ? Les services en traduction dans les sciences de la vie de Lionbridge intègrent des applications de l'IA sûres et innovantes pour aider nos clients tout au long du processus de traduction, de génération de contenu, de résumés en langage non scientifique et bien d'autres cas. Contactez-nous pour découvrir comment notre équipe peut répondre à vos besoins linguistiques.