RIVM : Accélérer la mise à jour d'une base terminologique de l'OMS grâce à l'IA sécurisée et à la révision humaine par des experts

Comment le RIVM et Acolad ont traduit la CIM-11 de l’OMS en néerlandais à l’aide d’un moteur d’IA dédié et une révision humaine par des experts.


À propos du RIVM

Le RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu), l'Institut national de la santé publique et de l'environnement, est un institut de recherche du gouvernement néerlandais relevant du ministère de la Santé, du Bien-être et des Sports. Il mène des recherches et fournit des conseils scientifiques indépendants dans les domaines de la santé publique, des soins de santé et de la protection de l'environnement. 

Dans le cadre de ce travail, le RIVM tient à jour la version néerlandaise des classifications internationales de la santé, y compris la Classification internationale des maladies (CIM) de l'OMS, une responsabilité qui s'étend aux Pays-Bas, aux Caraïbes néerlandaises et à d'autres territoires néerlandophones, où une classification cohérente permet d'établir des statistiques de santé comparables. 

Le défi

Mise à jour d'une classification nationale des maladies selon une échéance mondiale

La CIM est la norme mondiale pour l’enregistrement et la classification des maladies, des problèmes de santé et des causes de décès. Gérée par l'OMS, elle permet aux pays de produire des statistiques de santé comparables au niveau international. L’OMS a fixé la fin de l’année 2027 comme date limite pour que les États membres commencent à déclarer des statistiques de mortalité et de morbidité en utilisant la dernière révision, la CIM-11.

Le passage de la CIM-10 à la CIM-11 est considérable : outre environ 1,5 million de mots de contenu nouveau et révisé, elle apporte des changements structurels et de nouveaux chapitres. Les révisions antérieures étaient traduites manuellement par des spécialistes sur de longues périodes, une approche qui fonctionne toujours mais est limitée par la capacité des experts. Avec un délai fixe et un budget défini, le RIVM devait trouver un équilibre entre rapidité et précision, et la précision était primordiale : parce que la CIM est une classification, et non un texte ordinaire, un seul terme erroné peut placer un diagnostic sous le mauvais code et fausser les statistiques qui en résultent.

L'importance d'une version néerlandaise fiable va au-delà des Pays-Bas. Les médecins enregistrent et communiquent en néerlandais, et le RIVM est responsable de la classification dans toutes les régions néerlandophones, ce qui en fait la base sur laquelle reposent les données de santé comparables. 

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L'approche

Développer un moteur d'IA dédié du RIVM, avec l'expertise humaine

Le RIVM et Acolad ont abordé la mise à jour de la CIM-11 comme une opportunité d'appliquer l'IA à grande échelle pour un projet avec une terminologie très spécialisée, en combinant la traduction automatique avec une révision humaine par des experts afin de garantir la précision, la cohérence et la facilité d'utilisation.

Un moteur d’IA dédié et sécurisé. Nous avons développé un moteur spécifique au projet, formé sur la terminologie existante du RIVM et exécuté dans l'environnement sécurisé d'Acolad pour garantir la sécurité requise pour le secteur public.

Un workflow évolutif. Testé d’abord sur un échantillon des termes que le RIVM considérait comme les plus difficiles, avant d’être appliqué à l’ensemble de la classification.

Révision par des experts. Des linguistes spécialisé dans la terminologie de ce domaine ont révisé les résultats de l’IA pour en vérifier la qualité linguistique, ce qui constitue une couche de vérification que la notation IA seule ne pouvait pas fournir. 

1,5 million de mots

Traduits de l'anglais vers le néerlandais

100 000 synonymes

Générés par l'IA pour soutenir la recherche

2 ans

de révision par des experts en cours
Les résultats

Un premier projet néerlandais livré, servant de base pour la révision par des experts

Le projet a permis de produire une première version complète en néerlandais de la classification mise à jour, révisée pour sa qualité linguistique et prête à être validée par les experts du RIVM.

Le RIVM avait besoin d'une base de traduction solide et de bonne qualité, pas d'un article fini, mais bien d'une base fiable pour la révision par des experts nécessaire pour une classification de cette ampleur. C'est ce que le projet a apporté. L'institut reconnaît ouvertement que le bilan complet en matière d'efficacité est encore en cours d'élaboration : la qualité étant primordiale, il procède à une révision minutieuse des résultats obtenus, et les économies nettes qui en découleront dépendront de ce travail.

Une expérience précieuse en matière d'IA pour les deux organisations

Pour le RIVM et Acolad, le projet a marqué une étape importante dans l’application de l’IA à des travaux terminologiques à grande échelle. Il a permis de comprendre clairement comment l'automatisation sécurisée et la révision humaine par des experts peuvent fonctionner ensemble : L'IA apporte la rapidité et permet de travailler à grande échelle, tandis que l'expertise humaine garantit la précision, le contexte et l'intégrité de la classification.

Deux leçons se sont particulièrement dégagées. Tout d'abord, pour un projet aussi exigeant, la révision humaine s'est avérée de la plus haute importance, car l'évaluation automatisée de la qualité ne fonctionne pas toujours de manière optimale avec des contenus tels que les bases terminologiques. Ensuite, un processus assisté par l'IA se déroule différemment d'une traduction manuelle classique. La phase initiale commence plus lentement par le travail de préproduction : la construction de bases avec la collecte et le nettoyage des données, la construction de mémoires de traduction, l’ingénierie de prompts et un moteur de traduction personnalisé. Une fois cela en place, le workflow produit alors plus rapidement et à grande échelle, avec une révision approfondie comme étape suivante indispensable.

Perspectives

L'ampleur du projet se reflète dans la phase suivante : La révision par les experts du RIVM est en cours et devrait durer environ deux ans. Une partie de ce travail consiste à affiner les synonymes générés par l’IA : certains, bien que linguistiquement corrects, doivent être repositionnés dans la hiérarchie, de sorte que les conditions soient codées et comptées au bon endroit, comme l’exige une classification statistique.

Pour le RIVM, le résultat le plus important est l’expérience du projet lui-même : une meilleure compréhension des domaines dans lesquels l’IA est utile et des domaines dans lesquels l’expertise humaine est indispensable, ainsi que des informations précieuses sur la manière de combiner les deux de manière optimale.

« Toutes les organisations utilisent de plus en plus l’IA, et plus vous réalisez de projets, plus vous apprenez et plus vous gagnez en expérience. C’est quelque chose que l’on peut partager, et l’institution en tire également des enseignements. »

Joost Wammes
Project Lead, RIVM
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