Des chercheurs des universités Johns Hopkins et Stanford ont mis au point un modèle rendant le robot chirurgical Da Vinci capable d’exécuter des procédures chirurgicales avec une précision et une habileté comparables à celles des chirurgiens humains, grâce à une technique d’apprentissage par imitation. En s’appuyant sur des centaines de vidéos chirurgicales enregistrées, ce robot apprend en observant les gestes de chirurgiens expérimentés, sans qu’il soit nécessaire de programmer individuellement chaque mouvement requis.
Une technologie inspirée des modèles d'IA avancés
Utilisant le système chirurgical da Vinci, une plateforme largement déployée pour les interventions peu invasives, l’équipe de recherche a exploité l’apprentissage par imitation, une méthode qui permet au robot de reproduire les gestes qu’il observe dans les vidéos. Cette approche s’inspire de l’architecture d’apprentissage automatique utilisée par les transformer, mais adaptée au domaine de la robotique. Au lieu de traiter des données textuelles, le modèle transforme les mouvements en informations cinétiques : en un langage mathématique qui permet de traduire les mouvements en angles et actions précis.
La plateforme da Vinci, bien que très utilisée, est réputée pour son manque de précision dans certains contextes. L’équipe de recherche a su contourner cette limite en programmant le modèle pour qu’il exécute des mouvements relatifs plutôt qu’absolus, une technique qui compense les imprécisions mécaniques du robot et permet une exécution plus fidèle des gestes chirurgicaux.
L’équipe a formé le robot à exécuter trois tâches chirurgicales essentielles : la manipulation d’aiguilles, le levage de tissus et la suture. Ces compétences, généralement complexes à automatiser, ont été acquises par le robot en observant des enregistrements vidéos lors de procédures réalisées par des chirurgiens du monde entier. Les caméras étaient placées sur les bras du robot da Vinci. Cette base de données visuelles a permis au robot d’imiter les gestes des humains et d’acquérir des compétences de haut niveau en un temps réduit.
Un apprentissage adaptatif pour une autonomie accrue
Ce qui distingue cette avancée, c’est la capacité du modèle à généraliser ses connaissances et à s’adapter à de nouvelles situations. Par exemple, si l’outil de suture échappe à son contrôle pendant une procédure, le robot peut le récupérer et poursuivre l’opération, sans qu’une intervention humaine soit nécessaire. Ce comportement adaptatif témoigne de la robustesse de l’apprentissage par imitation. Jusqu’ici, la programmation des gestes d’un robot pour une tâche chirurgicale, même simple, nécessitait de coder minutieusement chaque étape, ce qui pouvait prendre des années de travail.
Cette recherche a été présentée lors de la Conference on Robot Learning à Munich, la semaine dernière. L’équipe de Johns Hopkins, dirigée par l’assistant professeur Axel Krieger, estime que cette technologie pourrait réduire les erreurs médicales et améliorer la précision des interventions chirurgicales. À terme, des robots entièrement autonomes pourraient effectuer des opérations complexes, permettant ainsi aux chirurgiens de se concentrer sur les aspects les plus critiques et inattendus des interventions.
Des applications potentielles dans diverses spécialités médicales
Cette capacité d’apprentissage rapide ouvre également la voie à une formation plus étendue des robots pour des types de chirurgies variés, au-delà des simples tâches de manipulation d’aiguilles ou de sutures. Selon les chercheurs, il suffirait d’une collection de vidéos d’interventions différentes pour former un robot à réaliser toute une gamme de procédures chirurgicales en quelques jours seulement.
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