Une étude récente révèle qu’un modèle d’intelligence artificielle soutenu par Apple peut désormais prédire des pathologies avec une précision inédite, en se basant sur les comportements collectés par l’Apple Watch plutôt que sur de simples données biométriques en temps réel.
Une nouvelle approche prédictive basée sur les comportements
Apple franchit une nouvelle étape dans la santé connectée avec le Wearable Behavior Model (WBM), un modèle d’IA de nouvelle génération présenté dans une étude scientifique intitulée Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions.
Contrairement aux méthodes classiques qui analysent uniquement des données instantanées comme la fréquence cardiaque ou la saturation en oxygène, ce modèle se concentre sur les données comportementales recueillies sur la durée : nombre de pas, durée de sommeil, variabilité de la fréquence cardiaque, mobilité… autant d’indicateurs mesurés et agrégés par l’Apple Watch via ses algorithmes embarqués.
Grâce à cette approche globale, le modèle peut détecter plus efficacement certaines affections, qu’elles soient chroniques ou temporaires. Ainsi, les résultats sont impressionnants pour identifier la qualité du sommeil, les infections respiratoires, ou encore déterminer si une personne prend des bêta-bloquants. Mais cela fonctionne pour d’autres cas : le modèle peut aussi être utilisé comme test de grossesse avec jusqu’à 92 % de précision lorsqu’il est combiné à des données biométriques traditionnelles.
Une collecte de données à grande échelle pour entraîner l’IA
Pour entraîner son modèle, Apple s’est appuyé sur son vaste programme Heart and Movement Study, impliquant plus de 160 000 participants qui partagent volontairement leurs données collectées via l’Apple Watch et l’iPhone. Au total, plus de 2,5 milliards d’heures de données ont été analysées et exploitées pour affiner le WBM sur 57 tâches prédictives différentes.
Le modèle utilise une architecture d’apprentissage automatique optimisée pour les séries temporelles, ce qui lui permet de repérer les variations progressives dans le comportement des utilisateurs sur plusieurs jours ou semaines — une avancée précieuse pour anticiper des conditions de santé qui évoluent lentement et qui échappent souvent aux mesures instantanées.
Ce travail montre à quel point les capteurs peuvent dépasser leur rôle initial pour devenir des outils prédictifs puissants grâce à l’IA, exploitant le potentiel de long terme des données comportementales. Apple ne précise pas encore si ce modèle sera intégré prochainement dans une fonctionnalité accessible au grand public, mais cette recherche confirme que l’Apple Watch peut aller bien au-delà du simple suivi de santé actuel, en devenant un véritable assistant prédictif pour la prévention médicale.
