La nouvelle IA médicale de Tether consomme 3 fois moins de puissance de calcul que ses concurrentes

Tether, la société derrière le stablecoin USDT, a publié un nouvel ensemble de modèles d'intelligence artificielle médicale qui défient l'accent mis par l'industrie sur l'échelle, son système le plus efficace battant des modèles de Google près de sept fois sa taille sur des tests de référence clés. Les modèles QVAC MedPsy sont conçus pour fonctionner localement sur des appareils tels que les smartphones, une initiative qui pourrait contourner les risques majeurs de confidentialité dans le secteur croissant de l'IA en santé.

« Avec QVAC MedPsy, notre objectif était d'améliorer l'efficacité au niveau du modèle, plutôt que d'augmenter la taille », a déclaré le PDG de Tether, Paolo Ardoino, dans un communiqué. « Vous pouvez effectuer des raisonnements médicaux là où les données existent déjà, au sein d'un système hospitalier ou sur un appareil, sans transférer d'informations sensibles via le cloud ou attendre un traitement externe. »

La société a publié deux modèles, la version à 4 milliards de paramètres ayant obtenu un score de 70,54 sur une suite de huit tests de référence médicaux, surpassant le MedGemma-27B de Google, un modèle presque sept fois plus grand. Un modèle plus petit de 1,7 milliard de paramètres a également surpassé un modèle Google comparable de plus de 11 points. Tether attribue ces performances à un processus d'entraînement spécialisé combinant supervision, données de raisonnement clinique sélectionnées et apprentissage par renforcement. Le modèle 4B est également trois fois plus efficace, générant des réponses en environ 909 tokens contre environ 2 953 pour des systèmes similaires.

Cette sortie cible une vulnérabilité critique pour l'IA dans la santé : la confidentialité des patients. Le marché de l'IA en santé devrait passer d'environ 36 milliards de dollars aujourd'hui à plus de 500 milliards de dollars d'ici 2033, mais la plupart des systèmes dépendent du cloud. Cela nécessite la transmission de dossiers médicaux sensibles vers des serveurs externes, créant des risques de conformité et de confidentialité selon des réglementations telles que HIPAA. En fonctionnant entièrement sur l'appareil, QVAC MedPsy conserve toutes les données localement.

L'IA sur l'appareil comme solution de confidentialité

L'architecture des modèles de Tether offre une solution directe aux préoccupations de confidentialité qui ont accompagné le déploiement de l'IA dans les contextes cliniques. Alors que les médecins ont commencé à utiliser l'IA pour résumer les visites des patients et réduire le temps de documentation, le processus implique souvent le téléchargement de conversations vers le cloud, comme l'ont fait certains médecins d'Orlando Health. Cela a conduit à une appréhension des patients concernant la sécurité des données, même avec des assurances de conformité HIPAA.

L'approche de Tether élimine cette étape. Les modèles sont publiés dans un format GGUF compressé, la version plus petite ne prenant que 1,2 Go, ce qui permet de l'installer directement sur du matériel hospitalier standard ou sur le smartphone d'un médecin. Cela signifie qu'une clinique rurale ou un praticien individuel pourrait utiliser l'IA sans avoir besoin d'Internet haut débit ou d'un abonnement cloud, et sans que les données des patients ne quittent jamais les lieux.

Un secrétaire, pas un médecin

Malgré les gains de performance et les avantages en matière de confidentialité, le rôle des grands modèles de langage en médecine reste un sujet de débat intense. Une étude d'Oxford publiée en février a révélé que les modèles d'IA fournissent fréquemment des réponses erronées, des conseils confus et des recommandations médicales dangereuses lors du traitement de symptômes nuancés. Les chercheurs ont conclu que l'IA actuelle a un rôle de « secrétaire, pas de médecin ».

Cette sortie fait partie d'une poussée stratégique plus large de Tether dans l'intelligence artificielle. La société a récemment lancé le QVAC SDK, une boîte à outils open-source pour créer des applications d'IA locales et hors ligne, et QVAC Health, une application de bien-être grand public qui conserve les données biométriques sur l'appareil. Les modèles QVAC MedPsy, désormais disponibles sur la plateforme d'IA open-source Hugging Face, sont les premiers de la société spécifiquement entraînés pour le raisonnement clinique.

Cet article est à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.