Un cancer du poumon se guérit infiniment mieux quand on le détecte tôt au scanner, mais, dans presque un tiers des cas, le radiologue qui a la charge d’interpréter les clichés passe à côté de l’anomalie qui aurait pu le trahir. Non par manque d’expertise ou d’attention, mais parce que sa perception subliminale (non consciente) peut, dans certains cas, ne jamais atteindre le cortex préfrontal, la région du cerveau où se forment les décisions conscientes et donc le diagnostic.
Partant de ce principe, le Dr. DiGirolamo, chercheur au College of the Holy Cross dans le Massachusetts, a publié en février 2026, dans la revue Animal Cognition, une étude dans laquelle six pigeons ont été entraînés à identifier des nodules pulmonaires (une petite boule ou tache visible dans le poumon) sur des scanners thoraciques. D’après lui et son équipe, les résultats sont suffisamment solides pour envisager sérieusement que l’étude du système visuel du pigeon puisse aider au développement d’une nouvelle génération d’algorithmes dédiés à la détection précoce du cancer du poumon.
Voir sans diagnostiquer : le superpouvoir des pigeons
Les pigeons, bien qu’on ne les perçoive pas de cette manière quand il s’agit de les chasser lorsqu’ils s’approchent trop de notre repas ou lorsque l’on râle quand on se retrouve à nettoyer une de leurs déjections, ont une excellente vue. Ils voient même mieux que les humains : leur perception des couleurs est excellente et ils détectent les ultraviolets.
Une acuité visuelle qui n’est pourtant pas au centre de l’intérêt que leur porte DiGirolamo ; il est davantage porté sur leur traitement visuel : le cerveau du pigeon traite les stimuli visuels par catégorisation, sans jugement conscient. Une propriété qui en fait un modèle expérimental bien plus exploitable que n’importe quel sujet humain pour étudier la perception implicite. Lorsqu’un humain traite une information visuelle, il mêle souvent détection implicite et jugement explicite.
Un pigeon, lui, catégorise visuellement sans pouvoir formuler de jugement ; le seul phénomène qui intéresse DiGirolamo : celui qui, dans le cerveau non conscient d’un radiologue, repère l’anomalie que sa conscience laissera passer, faisant échouer le diagnostic.
Pour vérifier sa théorie, DiGirolamo a soumis six pigeons à un protocole d’entraînement par renforcement positif : la moitié recevait une récompense alimentaire chaque fois qu’elle signalait correctement la présence d’un nodule sur un scanner thoracique, l’autre moitié chaque fois qu’elle validait correctement un scanner sain. Après vingt sessions seulement, les six oiseaux avaient maîtrisé la tâche, et ont réussi à étendre ce nouveau savoir-faire à des scanners qu’ils n’avaient jamais vus auparavant, ce qui confirme qu’ils avaient bien construit une catégorie visuelle abstraite de l’anomalie pulmonaire.
L’IA nourrie par l’inconscient du radiologue
Une fois entraînés sur les nodules, les pigeons ont même spontanément détecté deux pathologies pulmonaires pour lesquelles personne ne les avait préparés. L’emphysème, une maladie respiratoire chronique où les alvéoles pulmonaires se dégradent, et les nodules en verre dépoli, des taches floues et semi-transparentes, qui ressemblent à de la brume. Des lésions, qui, selon DiGirolamo, ont « une apparence visuellement totalement différente d’un nodule pulmonaire classique ». Preuve que les pigeons sont parvenus à trouver un dénominateur visuel commun à ces trois pathologies.
Cette perception sans conscience, DiGirolamo aimerait la mettre au service du diagnostic médical en créant un outil à l’attention des radiologues. Son idée serait de développer un modèle d’IA entraîné sur des données physiologiques : pendant qu’un radiologue lit un scanner, un dispositif de suivi du regard enregistre où ses yeux s’attardent et mesure sa dilatation pupillaire.
Si le radiologue déclare l’image normale alors que ses yeux ont hésité sur une zone en particulier, ces données seront intégrées au modèle, qui apprend ainsi à détecter ce que le cerveau du radiologue n’a pas « enregistré ». Au fur et à mesure, le modèle pourra affiner sa capacité de détection grâce aux données oculaires produites inconsiemment par les radiologues lors de leurs examens. Il s’agira donc d’une aide au diagnostic, que DiGirolamo juge toutefois prématuré d’étendre à d’autres applications. « Pour l’instant, je me limite purement aux erreurs de diagnostic médical parce que cela me semble beaucoup plus concret », explique-t-il. Le chercheur ne s’est fixé aucune échéance et pour le moment, il n’existe même pas de prototype physique de ce dispositif, mais si son projet aboutit un jour, son modèle d’IA médicale sera le premier à avoir été développé en partenariat (lointain, certes) avec des pigeons.
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