Alors que la plupart des compétitions sportives de haut niveau sont en pause, l’Agence Mondiale Antidopage (AMA) a profité du confinement pour développer une nouvelle méthode permettant de détecter les tricheurs. Comme bien souvent, cette dernière s’appuie sur l’intelligence artificielle.

Au total, l’AMA finance quatre projets de recherche au Canada et en Allemagne. L’objectif, utiliser l’intelligence artificielle afin de détecter des signes d’utilisation de produits dopants pouvant échapper à des observateurs humains.

Ces projets modernes s’avèrent très coûteux pour l’agence. Les trois projets montréalais sont cofinancés par l’agence et par le fond de recherches du gouvernement du Québec à hauteur de 950 000 dollars. De son côté, le projet allemand coûtera 60 000 dollars. Le laboratoire antidopage français de Chatenay-Malabry prend également part aux recherches. L’Agence française de lutte contre le dopage a déclaré que l’objectif est d’étudier l’apport possible de l’IA dans la lutte antidopage.

Olivier Rabin, directeur exécutif principal de l’AMA, explique que pour enquêter sur un athlète il faut étudier son calendrier de compétition, ses déplacements ainsi que ses résultats précédents. Avec autant de critères à prendre en considération, le cerveau humain atteint rapidement les limites de sa capacité d’analyse. Une limite que l’intelligence artificielle ne connait pas. Si le projet n’est pas nouveau, il a été mis en avant à la suite de l’épidémie du COVID-19 ayant forcé la suspension des procédures antidopages dans plusieurs pays.

L’AMA prélève des échantillons de sang ou d’urine afin de trouver des traces de produits dopants ainsi que pour suivre de nombreux marqueurs biologiques tels que le niveau de cellules rouges ou de testostérone. Ces informations sont utilisées grâce au passeport biologique, permettant de détecter les effets d’utilisation de produits dopants tels que l’EPO. Avec l’intelligence artificielle, l’AMA espère combiner les données du passeport biologique avec d’autres données afin d’obtenir une analyse plus poussée permettant de détecter des cas qui auraient échappés à des observateurs humains.

L’agence essaie également de concevoir une solution plus « globale » permettant d’analyser des donnés provenant d’un plus grand nombre de sources, telles que des données de localisation. Ce projet pose toutefois la question du respect de la vie privée. Le docteur Rabin explique que les discussions sont très complexes car il faut trouver un équilibre entre la protection des individus et la protection des données tout en révélant le potentiel de l’IA. Afin d’être le plus respectueux possible de la vie privée des athlètes, leurs données personnelles ainsi que leurs villes de résidences seront dépersonnalisées.

L’AMA doit également considérer quelles données inclure dans son modèle pour obtenir des résultats convaincants. Pour l’instant, les performances des athlètes en compétition ne sont pas pris en compte par l’intelligence artificielle.

Malgré l’ampleur du projet, l’intelligence artificielle n’a vocation qu’à être un assistant. En effet, aussi poussée soit-elle, l’IA n’est jamais qu’un modèle basé sur des probabilités, il est donc dans sa nature de pouvoir se tromper. C’est pourquoi l’AMA a annoncé que les athlètes ne seront pas suspendus uniquement sur témoignage de l’IA. Elle sera plutôt utilisée pour s’assurer que les athlètes suspects soient testés.