Vers une véritable souveraineté sanitaire à l’ère de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle révolutionne la radiologie, l’IRM et le scanner et sera utilisé de plus en plus en renfort analytique aux médecins, radiologues, personnel de santé pour mieux détecter les pathologies, les signaux faibles, ...

En effet, les modèles IA sont entrainé sur des millions de clichés de radiologie, d'IRM, de scanner qui sont labellisé avec des pathologies. Dès qu'un patient fait un diagnostic, le résultat et comparé avec les millions de cas et le système IA propose des probabilités de pathologies qui doivent être vérifié et confirmé par le personnel médical. Ainsi, l'IA est un outil d'amélioration des performances du personnel médical et non un remplacement.

Toutefois, une question essentielle reste trop souvent absente du débat : Les modèles d’IA doivent-ils être adaptés à chaque pays et à chaque population ?

La réponse est OUI, sans ambiguïté.

1. Les modèles d’IA ne sont pas universels
Les algorithmes d’analyse radiologique apprennent à reconnaître des patterns dans les images médicales. Or, ces patterns ne sont pas les mêmes partout.

Les études de la FDA, de Nature Medicine et du MIT montrent que la performance d’un modèle peut baisser de 20 à 30% lorsqu’il est appliqué à une population différente de celle sur laquelle il a été entraîné.

Pourquoi ? Parce que les images médicales varient selon :

La génétique de la population
Les facteurs de risque locaux (diabète, hypertension, pollution…)
Les morphologies
Les protocoles radiologiques
La qualité et les réglages des machines
Les épidémiologies nationales

Un modèle entraîné aux États-Unis ou en Chine ne donnera pas les mêmes résultats au Maroc, en France ou en Côte d’Ivoire.

2. Sans adaptation locale, l’IA peut créer des biais dangereux
L’IA médicale peut :

Sous-détecter certaines pathologies fréquentes dans une région
Produire des faux positifs sur des images pourtant normales
Mal interpréter des IRM ou scanners qui ne suivent pas les mêmes standards techniques
Réduire la qualité du diagnostic dans des zones déjà sous-dotées

L’un des enjeux forts de l’IA n’est pas seulement la performance… Mais l’équité : garantir que chaque patient bénéficie d’un diagnostic fiable, quel que soit son pays ou son origine.

3. La bonne stratégie : une IA globale… mais souverainement adaptée
Ainsi, l’efficacité réelle de l’IA en imagerie médicale dépendra directement de la capacité du Maroc à structurer, digitaliser et anonymiser à grande échelle son patrimoine national d’images radiologiques. Ce socle numérique — composé d’IRM, de scanners, de radiographies collectées dans l’ensemble du pays — deviendra un actif stratégique majeur. Une fois anonymisé et centralisé, il servira de base d’apprentissage locale permettant d’adapter les modèles d’IA internationaux les plus puissants aux spécificités cliniques, anatomiques et épidémiologiques de la population marocaine.

Grâce à cette approche, l’IA ne se contente plus d’être un outil importé : elle devient une technologie souverainement calibrée, façonnée par nos données, nos réalités et nos besoins. Mais pour qu’elle soit fiable, équitable et sûre, cette IA doit être rigoureusement encadrée. Sa certification doit être assurée par des instances nationales — ministère de la Santé, CHU, centres d’expertise — qui garantiront son efficacité clinique, sa conformité éthique et son absence de biais dangereux.

Car dans le domaine de la santé, la technologie ne peut être utilisée qu’avec une exigence absolue de rigueur, de transparence et de responsabilité. L’IA médicale doit renforcer la sécurité du citoyen, jamais la fragiliser.

Pour conclure : 
L’IA en radiologie et imagerie médicale peut sauver des vies. Mais pour être efficace, elle doit comprendre la population qu’elle sert.
Adapter l’IA à chaque pays n’est pas une option. C’est une nécessité médicale, scientifique et stratégique.
Et c’est aussi une question de souveraineté sanitaire.
Le Maroc, comme d’autres pays, a aujourd’hui une opportunité unique : Construire une médecine intelligente, souveraine et profondément liée à la réalité de sa population.