Hillo : de l’intelligence artificielle pour prédire les variations de la glycémie
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Publié le 24 juillet 2020
Comment aider les patients diabétiques à anticiper les fluctuations de leur glycémie grâce à l’intelligence artificielle ? La start-up Hillo propose une approche basée sur l’IA, avec des données hébergées et sécurisées dans le cloud Azure.
C’est en observant leurs proches atteints de diabète que deux ingénieurs, Stéphane Bidet et Nicolas Caleca, ont l’idée de développer Hillo.AI. Initialement nommée Healsy, la start-up est cofondée en 2016. L’objectif : aider les patients diabétiques à bien évaluer les risques et à prendre la bonne décision au bon moment concernant la dose de sucre ou d’insuline à assimiler. Récit de la naissance de cette solution intelligente.
1,6 millions de morts en 2016
Avec près d’un demi-milliard de diabétiques sur la planète, une population en constante augmentation, dont une large part nécessitent un traitement par insuline, les besoins sont immenses. « C’est une épidémie mondiale, la pathologie prend de plus en plus de terrain, c’est la première cause de cécité et d’amputation dans le monde. » explique Stéphane Bidet.
Au-delà des risques importants pour la santé, la pathologie coûte très cher aussi. « Le diabète représente 800 milliards de dollars de frais de santé au niveau mondial. Deux tiers de ces coûts sont liés aux seuls traitements des complications de la pathologie. C’est-à-dire aux difficultés des patients à gérer efficacement leur maladie. Aider les patients à mieux la réguler, c’est réduire le risque de complications, et donc réduire les coûts d’hospitalisation et de prise de médicaments. »
Une maladie difficile à gérer
Pour Stéphane Bidet, le CEO de Hillo, la problématique à laquelle sont confrontés les patients diabétiques est claire. « Ils doivent adapter en permanence leur traitement pour réguler leur taux de sucre dans le sang selon leurs besoins individuels. Le taux de glycémie évolue en fonction de nombreux facteurs, spécifiques à chaque personne : physiologie, nourriture, activité physique, sommeil. Or ces facteurs sont parfois antagonistes. Ils n’ont pas nécessairement le même impact chez tous les individus, et n’influent pas tous à la même vitesse. »
Cette maladie est difficile à gérer puisqu’il faut à chaque instant anticiper la façon dont la glycémie peut évoluer pour prendre une décision sur la prise d’insuline ou de sucre dans la bonne proportion. « Les calculs sont extrêmement complexes, et mènent souvent à des erreurs. Les patients font face à ce choix difficile 10 à 15 fois par jour. Ils se retrouvent souvent obligés de corriger leur état au lieu de mener des actions préventives. »
Certes, des nutritionnistes apprennent aux patients à évaluer la quantité de glucides qui se trouvent dans une assiette, ou la quantité d’insuline qui s’impose. Mais, d’après Stéphane Bidet, ces éléments d’information ne répondent qu’à une partie du problème. « Ils ne sont valables qu’au moment du repas, pas durant les autres périodes de la journée. Et ils ne tiennent pas compte de l’état du patient au moment de la prise de décision. »
D’où l’idée de développer une solution basée sur l’intelligence artificielle. « Notre IA, qui apprend des habitudes de vie d’un patient, est capable de reproduire sa réponse physiologique à la glycémie. L’IA prédit ce qui va arriver et fournit des conseils thérapeutiques pour l’éviter. »
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Comment fonctionne l’intelligence artificielle de Hillo ?
L’intelligence artificielle de Hillo est entièrement personnalisée, affirme Stéphane Bidet. « Elle apprend patient par patient et s’adapte à leurs besoins individuels. Certaines données sont fournies par l’utilisateur. D’autres envoyées par la pompe à insuline et le capteur de glycémie. La durée moyenne d’apprentissage est de neuf jours. »
Pour être opérationnel, et commencer à fournir des conseils, le modèle prédictif de l’intelligence artificielle doit atteindre un certain degré de fiabilité. « Un contrôleur de sécurité décide à tout moment si une prédiction est assez fiable pour être montrée. Tant qu’un certain seuil n’est pas dépassé, le modèle continue à recueillir de la donnée. Cela nous assure de montrer au patient des conseils qui vont l’aider, et ne jamais le mettre en danger. »
La société a réalisé plusieurs essais cliniques observationnels, en conditions réelles, en lien avec un hôpital. Équipés d’une app smartphone pour récolter les données, les patients ont pu vivre leur vie normalement. A la fin de l’étude, l’hôpital s’est chargé de récupérer toutes les données, de les anonymiser, puis de les renvoyer aux équipes de Hillo. Ces données ont ensuite été utilisées pour tester la performance du modèle et de ses fonctions.
Cette étape indispensable a permis de faire valider la solution. « En essai clinique, nous avons obtenu une précision inégalée jusqu’à deux heures. Nous venons d’obtenir notre marquage CE et la technologie est prête à être implémentée. Nous avons démontré aux autorités sanitaires que notre outil remplissait un vrai service médical aux patients. »
Un board scientifique de haut niveau
Pour s’assurer de la fiabilité de sa solution, Hillo s’est dotée d’une expertise médicale de pointe. « Dans l’équipe, nous avons surtout des data scientists et des développeurs. L’expertise, en matière de santé et de diabétologie, nous sommes allés la chercher à l’extérieur avec un board scientifique de haut niveau qui nous conseille sur l’aspect médical. » Celui-ci inclut les professeurs Eric Renard (Université de Montpellier) et Marc Breton (Université de Virginie, USA), deux sommités mondiales en matière de diabétologie.
Créée au sein de l’accélérateur de l’École polytechnique, Hillo s’apprête enfin à commercialiser sa solution, après trois années de R&D. Durant ce laps de temps, elle a reçu de nombreuses récompenses pour son application innovante : prix i‑LAB du ministère de la Recherche ; prix du hackaton Diabète organisé par la CNAMTS ; appel à projets Innov’Up Leader PIA lancé par l’Etat, la BPI et l’Ile de France ; Innovation Award du CES 2019.
Intelligence artificielle : quel est le rôle de Microsoft ?
Peu de temps après sa création, Hillo a rejoint le programme Microsoft for startups, qui a apporté un soutien technique et professionnel à la société. Ce partenariat s’est concrétisé ensuite par un hébergement sécurisé des données de santé des patients.
Le choix du cloud Azure, qui propose une plateforme et des outils adaptés aux services d’IA, s’est vite imposé. « Nos services d’intelligence artificielle ont besoin d’une certaine puissance de calcul pour pouvoir fonctionner efficacement en temps réel. D’où la nécessité de recourir à un hébergeur cloud qui soit capable de gérer une architecture aussi complexe que la nôtre, devant traiter avec beaucoup de partenaires et de sous-traitants. »
La certification hébergeur de données de santé en France, dont bénéficie Microsoft Azure depuis 2018, a aussi joué un rôle important. « Nous avions besoin que notre prestataire cloud soit autorisé à héberger des données de santé, en conformité avec la réglementation. Le fait qu’Azure dispose de la certification HDS, puisse nous offrir le niveau de sécurité dont nous avions besoin pour stocker des données de santé, représentait pour nous un gros avantage. »
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Le cloud Azure bénéficie en outre d’une expertise particulière dans le secteur de la santé, et la protection des données des patients. Stéphane Bidet ajoute : « Les équipes de Microsoft ont apporté leur soutien sur la conception technique de l’architecture cloud, l’implémentation de notre service médical, et ont travaillé avec nous sur l’anonymisation et la sécurisation des données, de manière à ce que les informations des patients soient protégées. »
Le service sera d’abord disponible en Europe, annonce le CEO. « Nous avons commencé à travailler sur le marquage CE avec Azure avant de viser l’équivalent américain. On devrait l’obtenir dans la foulée. Nous avons des contacts avec les équipes de Microsoft pour voir comment elles peuvent nous accompagner dans cette expansion internationale. »
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