Care Fertility (Care) est un groupe international de fertilité et le plus important fournisseur de services de fécondation in vitro au Royaume-Uni. L’organisme est axé sur l’innovation et des soins cliniques de la plus grande qualité, mais c’est la façon dont il combine des services centrés sur le patient et une excellence scientifique qui fait de Care l’un des groupes de premier plan au monde en matière de FIV.
Le défi
En 2020, Care a mis CGI au défi de trouver une façon d’améliorer et d’accélérer le processus de sélection d’embryons lors de fécondation in vitro en utilisant la puissance de l’intelligence artificielle (IA). Care était déjà un leader de la sélection d’embryons au sein du marché et a considéré ce projet comme une occasion d’innover davantage.
Lors d’un traitement optimal de FIV, de multiples ovules sont recueillis et fécondés pour produire plusieurs embryons. Parmi ceux-ci, les embryologistes doivent choisir celui qui, selon eux, a les meilleures chances de vivre. Cette procédure est cruciale pour mener une grossesse à terme. Toutefois, même si souvent ces embryons peuvent sembler incroyablement similaires, le processus de sélection standard s’est révélé assez subjectif.
Pour le rendre plus fiable, Care a utilisé des incubateurs avec prise d’images à intervalles réguliers pour développer un outil de sélection d’embryons. Cet outil, ou algorithme, utilise les données enregistrées lors d’événements clés du développement des embryons pour évaluer leur potentiel à devenir un bébé.
Par contre, ces événements clés doivent tout de même être identifiés et annotés par une inspection manuelle de milliers d’images prises à intervalles réguliers par des embryologistes qualifiés. Ce travail fastidieux pose des défis en matière de formation et d’assurance qualité. Care reconnaît que l’accélération de ce processus pourrait procurer des avantages majeurs aux embryologistes et, par conséquent, à leurs patientes pleines d’espoir.
Care a demandé à CGI d’examiner si l’IA pourrait être utilisée pour annoter automatiquement les images avec un degré d’exactitude identique ou supérieur que l’annotation manuelle.
Le projet est maintenant déployé à l’échelle du réseau des 15 laboratoires de Care au Royaume-Uni et en Irlande, avec la possibilité d’une mise en œuvre ultérieurement dans leurs cliniques en Espagne et aux États-Unis.
La solution
Les experts en science des données de CGI ont travaillé de concert avec les embryologistes de Care, effectuant une série d’expérimentations quant au potentiel de l’IA pour améliorer la sélection des embryons. Cette étroite collaboration entre les équipes a été essentielle pour s’assurer que les complexités de l’embryologie étaient comprises et modélisées avec précision.
En neuf mois, CGI a développé un modèle robuste d’apprentissage profond, mettant à profit des techniques modernes de vision artificielle et d’analyse de séries chronologiques qui, lorsqu’elles sont appliquées à l’outil existant de sélection d’embryons de Care, donnent des résultats au moins aussi probants que l’annotation manuelle des experts.
Le modèle puise dans un ensemble imposant de données historiques regroupant près de 500 millions d’images et deux millions d’événements manuellement annotés (provenant de huit cliniques britanniques de soins Care et rassemblées depuis une décennie). Grâce à cette information, le modèle peut non seulement identifier les étapes clés du développement de l’embryon, mais également prédire quand celles-ci auront lieu. Plutôt que d’avoir à faire le tri parmi des milliers d’images, les embryologistes peuvent désormais vérifier uniquement celles sélectionnées par le modèle.
Une fois le modèle d’IA validé, CGI est passée au développement d’une plateforme pour l’héberger et l’intégrer aux embryoscopes et autres technologies de l’organisation Care. La nouvelle plateforme infonuagique ingère les données d’imagerie de l’embryoscope, permettant ainsi aux embryologistes de les visionner sur une interface Web moderne. Durant l’intégration, la plateforme associe les images à des métadonnées pertinentes, et des modèles d’apprentissage machine sont utilisés pour annoter les embryons. Les images sont ingérées et annotées toutes les heures; les embryologistes peuvent donc suivre la progression des embryons.
Au moment où CGI a développé et mis en œuvre ce modèle, il y avait peu de solutions sur le marché élaborées à partir d’ensembles relativement petits de données combinées. Le travail des technologues de CGI, qui se sont plongés dans un domaine scientifique hautement complexe et méconnu, conjugué à l’expertise et aux jeux expansifs de données de Care, leur a permis de fournir une solution beaucoup plus précise.
Les résultats
En moins de 18 mois, CGI a développé, mis à l’essai et industrialisé la proposition de Care, transformant l’idée en un service pleinement opérationnel qui peut potentiellement changer des vies. Le projet est maintenant déployé à l’échelle du réseau des 15 laboratoires de Care au Royaume-Uni et en Irlande, avec la possibilité d’une mise en œuvre ultérieurement dans leurs cliniques en Espagne et aux États-Unis.
Grâce au travail collaboratif de CGI et de Care, le rôle des embryologistes s’est transformé. Cet outil a considérablement réduit le temps consacré par les experts à l’évaluation des embryons, libérant ainsi six mois du temps de travail des embryologistes par année, soit la moitié d’un équivalent temps plein (ETP). Il a également permis de réduire le temps accordé à la formation afin que les embryologistes puissent atteindre le standard requis pour analyser avec exactitude ces images. Ces importantes économies de temps permettront aux embryologistes de se concentrer sur les soins offerts aux patientes, à la recherche et à l’amélioration des protocoles.
Mais les avantages vont au-delà de l’efficience. Essentiellement, cet outil a eu une incidence directe sur le traitement des patientes. En renforçant la reproductibilité et la fiabilité du processus de sélection d’embryons et de l’exactitude des prédictions, Care donne aux patientes la meilleure chance d’avoir un enfant.
« L’équipe de CGI a abordé ce projet complexe avec rigueur et confiance. Les communications étaient régulières et claires. Les quelques défis ont été relevés avec rapidité et compétence par la talentueuse équipe multidisciplinaire de CGI. Le produit minimum viable qui en résulte est de classe mondiale et une offre dont CGI et Care Fertility peuvent être fiers. Surtout, l’outil d’apprentissage machine, développé par CGI pour aider Care Fertility à évaluer les embryons humains, permettra d’améliorer la chance des patientes d’avoir un bébé. » - Alison Campbell, Directrice scientifique chez Care Fertility
* Le projet mentionné dans cette étude de cas a été réalisé par BJSS, acquise par CGI en février 2025.
