Résumé
Cet article présente nos travaux en cours sur l'élaboration d'une méthodologie généralisable pour développer des systèmes radiologiques intelligents et fiables. Notre méthodologie, appelée "trustworthy-AI-by-design", vise à comprendre comment développer des systèmes d'IA pour la radiologie qui répondent aux futures exigences européennes en matière d'IA digne de confiance. Dans cet article, nous deployons et testons la méthodologie "trustworthy-AI-by-design" sur deux cas d'utilisation distincts : 1) la détection de la maladie COVID-19 sur des tomographies thoraciques en utilisant de l'apprentissage profond et 2) un système d'alerte et de prédiction de nonprésentation des patients à leur rendezvous radiologique qui s'appuie sur des modèles d'apprentissage automatique. Nos premières analyses montrent que les différents critères éthiques d'une IA digne de confiance nécessitent des méthodes de conception distinctes et doivent être pris en compte tout au long du cycle de développement de l'IA.