Un aimant faible dans une IRM, c'est comme une ampoule tamisée dans une pièce sombre : l'image est là, mais les détails se noient dans le grain. Ces scanners fonctionnent avec un champ de moins de 0,1 tesla (un scanner hospitalier standard en fait 3, soit 30 fois plus), mais ils sont légers, bon marché et ne nécessitent pas de salle spéciale. Un seul problème : le bruit dévore la qualité.

Le réseau de neurones a joué les restaurateurs. Entraîné sur des paires « image bruitée – image propre », il a appris à supprimer le bruit aléatoire sans toucher aux détails réels des tissus. Les tests sur des appareils à 88 et 72 milliteslas ont montré qu'après traitement, les images deviennent aussi nettes que celles des coûteux scanners à 3 teslas.

Mais il n'y a pas de miracle. Si l'image d'origine est vraiment sombre (signal très faible), le réseau ne peut pas faire apparaître ce qui n'existe pas. Et s'il a été entraîné sur un type d'images et qu'on lui en montre un autre – par exemple un autre organe ou un autre appareil – il peut se tromper. C'est pourquoi les scientifiques insistent : il faut régler le matériel et le logiciel ensemble, et avant toute utilisation en milieu hospitalier, vérifier soigneusement que les images nettoyées aident réellement les médecins à poser un diagnostic.