Avec MedSLT, Marianne Starlander, doctorante à l'ETI, fait partie des lauréats du prix Venture leaders 2007

Venturelab distingue MedSLT, un logiciel de traduction médicale développé à l'ETI

A-t-elle le profil de l'entrepreneure? Marianne Starlander, doctorante à l’Ecole de traduction et d’interprétation (ETI) de l’UNIGE, n’en sait rien. Mais elle croit en l’utilité et aux potentialités du projet MedSLT (Medical Speech Translator), un logiciel de traduction polyglotte destiné aux urgences des hôpitaux. Au point d’en convaincre le jury du prix Venture leaders, qui a jugé MedSLT suffisamment innovant et le caractère de la chercheuse genevoise prometteur pour donner sa chance à une future commercialisation du logiciel.

«Il s’agit d’un projet collectif, de toute une équipe», insiste en préambule Marianne Starlander, avant de décliner le principe de MedSLT. Un outil visant à pallier l’absence d’interprètes qualifiés dans les salles d’urgences des hôpitaux et, partant, de réduire les erreurs de diagnostic posé par un médecin sur un patient parlant un idiome inconnu.

Réduire les erreurs médicales
Face à un patient étranger, le recours à un interprète improvisé – un membre de la famille - est courant. Outre la méconnaissance du domaine médical, les usages et tabous culturels sont à l’origine d’omissions et d’erreurs d’interprétations. Une trentaine en moyenne par consultation, selon une étude menée dans une clinique du Wisconsin (US) en 2003, dont plus de la moitié aurait pu avoir des conséquences cliniques (63%).

D’où l’intérêt d’une machine offrant une traduction automatique extrêmement fiable. Depuis 2003, l’ETI travaille à un tel projet, sous la direction de la prof. Pierrette Bouillon et du Dr. Emmanuel Rayner, avec le soutien du Fonds national de la recherche scientifique. L’originalité et la fiabilité du logiciel MedSLT procède de son fondement linguistique, explique Marianne Starlander.

Une traduction correcte à 92%
Concrètement, les questions du médecin passent par une reconnaissance vocale. Le logiciel les traduit vers une représentation sémantique, une langue intermédiaire propre à la machine. L’ordinateur renvoie alors, dans la langue du médecin, la question telle qu’il l’a comprise. Si le médecin la juge conforme, il la valide et celle-ci peut alors être traduite dans la langue du patient. Le tout en un tour de main.

«Dès que la machine reconnaît la question, la traduction est correcte à 92%!» s’enthousiasme Marianne Starlander, qui attend avec impatience le test du logiciel à une large échelle et en situation réelle – le responsable de la clinique du Wisconsin s’est engagé dans ce sens. Elle pourra alors mettre un point final à sa thèse. Et lancer sa start-up?

Nouveaux horizons
«J’ai toujours pensé qu’il fallait que ce projet aboutisse, qu’il ne peut s’arrêter après ma thèse, celle de mes collègues, ou lorsque les fonds de recherche arrivent à échéance», répond Marianne Starlander. De là à se lancer dans les affaires, il y a un sacré pas…

«Ce prix m’est un peu tombé dessus», sourit la chercheuse, seule lauréate genevoise parmi les vingt sélectionnés au niveau national. Elle qui se prédestinait plutôt à une carrière académique voit, avec le prix Venture leaders, s’ouvrir de nouvelles perspectives.

Femme et entrepreneure, une équation difficile?
Marianne Starlander est l’une des trois femmes à s'envoler pour Boston (lire ci-dessous). Un pourcentage faible, lié à un double «handicap», avance Jordi Montserrat, responsable romand de Venturelab. Primo, le domaine des hautes technologies est boudé par les femmes (15% de femmes dans les Ecoles polytechniques fédérales, davantage dans les sciences de la vie); secundo, l’entrepreneuriat est une voie que les femmes craignent d’emprunter, par crainte de ne pouvoir concilier vie familiale et vie professionnelle. Une préoccupation que n’élude pas Marianne Starlander, maman d’une petite fille.

MedSLT, des potentialités infinies
Reste que l’utilité sociale inhérente au logiciel, les améliorations possibles grâce au développement des nouvelles technologies, sont autant de motivations pour la chercheuse. Fer de lance d’un projet qu’elle conçoit encore comme collectif, elle est persuadée des potentialités infinies de MedSLT – l’outil peut être décliné dans les quelque 6000 langues parlées sur Terre. Et de ses améliorations nécessaires: rendre la «machinerie» la plus invisible possible, pour ne pas interférer dans la relation médecin-patient.

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