Un médecin ne pose pas un diagnostic au hasard. Il ouvre le manuel médical et montre sur quel article il s'appuie. C'est à peu près ainsi que fonctionne le nouveau système KG-TRACE. Il analyse le génome de la bactérie de la tuberculose et confronte les mutations trouvées à la carte des connaissances de l'Organisation mondiale de la santé — une sorte d'atlas des altérations génétiques connues qui rendent le microbe insensible aux médicaments.
Un réseau de neurones classique peut trouver une corrélation statistique entre un segment d'ADN et la résistance à un antibiotique. Mais il est incapable de dire pourquoi cette corrélation fonctionne. KG-TRACE est conçu différemment. À l'intérieur, il y a une « porte de confiance » (epistemic trust gate). Dans chaque situation ambiguë, elle pèse : faut-il se fier davantage à l'« intuition » du réseau de neurones ou aux connaissances solides de la base de l'OMS ? Cette approche ne vise pas une précision record. Pour l'antibiotique isoniazide, elle est déjà élevée (AUROC 0.9760). Mais le système apporte quelque chose de plus important : la transparence.
Le système apprend non seulement à détecter la résistance, mais aussi à reconnaître les « zones grises ». Si les données sont insuffisantes, KG-TRACE ne devine pas. Il marque honnêtement le cas comme « indéterminé » et suggère au médecin d'envoyer l'échantillon pour une vérification supplémentaire en laboratoire. Cela est particulièrement précieux pour l'identification des microbes à résistance multiple, où une erreur peut coûter la vie. Cette « piste d'audit » transforme la boîte noire du réseau de neurones en boîte de verre. Elle ramène la confiance clinique là où elle est le plus nécessaire — au chevet du patient.
La carte des connaissances de l'OMS sur les mutations de la tuberculose ressemble à une archive d'enquête : elle contient des centaines d'« empreintes digitales » de bactéries, laissées sur les lieux du crime contre les médicaments.