Le tomodensitomètre ressemble à un photographe qui fait le tour d'un objet et prend des clichés sous différents angles. D'habitude, il déclenche à intervalles réguliers et utilise la même quantité de lumière pour chaque photo. Mais si l'on doit photographier vite et sans gaspiller de pellicule, il faut choisir : quels angles sont les plus importants et où diriger davantage de lumière. C'est exactement le problème que les auteurs de l'article résolvent pour la tomodensitométrie à rayons X.
Au lieu de répartir la dose uniformément, ils proposent l'apprentissage par renforcement — une méthode où le programme essaie lui-même différentes options et mémorise les bonnes. Le scanner apprend en quelque sorte de ses erreurs : il choisit d'abord des angles au hasard, puis comprend que certaines directions révèlent plus de détails, et y envoie davantage de photons de rayons X. C'est particulièrement utile lorsque l'on a peu de clichés et qu'il faut économiser la dose.
Les auteurs ont testé la méthode sur des expériences numériques et l'ont comparée à la stratégie classique. Il s'est avéré que la nouvelle approche donne des images plus nettes et détecte mieux les défauts, surtout en cas de fortes contraintes. Ainsi, le scanner cesse d'être une simple caméra et devient un observateur intelligent qui sait où regarder.
En médecine, la tomodensitométrie est l'une des principales sources d'irradiation des patients ; réduire la dose sans perdre en qualité d'image est donc important pour la santé.
Dans le film « Total Recall », des scanners traversent instantanément le corps de part en part — peut-être que des algorithmes intelligents rapprocheront une telle vitesse et une telle sécurité.