Une nouvelle étude a fait l‘effet d’une bombe : l’IA surclasserait souvent les médecins. Alors qu’erreurs et examens inutiles coûtent 35 milliards d’euros par an à la France — trois fois le budget de la justice —, l’enjeu de son intégration est considérable. Mais résiste-t-elle à l’épreuve du terrain ?

On parle beaucoup de l’IA médicale comme si elle annonçait une médecine froide, automatisée et déshumanisée, où la présence de l’homme finirait par devenir secondaire. Certains prédisent déjà des consultations pilotées par algorithmes, des diagnostics produits uniquement par des machines, des prescriptions automatisées, et conseillent même aux jeunes de ne plus faire d’études de médecine. Comme si le métier allait disparaître avant qu’ils aient le temps de l’exercer. Cette vision est compréhensible en observant la rapidité des avancées offertes par la révolution proposée par l’IA, mais, à ce jour, elle reste largement du domaine de la science-fiction. Il faut partir du réel.

Et le réel, aujourd’hui, c’est aussi celui des erreurs médicales, des diagnostics retardés, des signaux faibles qui passent sous les radars, des patients atypiques que l’on ne voit pas assez vite. Aux urgences, on estime qu’environ 5 % des passages donnent lieu à au moins une erreur diagnostique. Dans certains dossiers hospitaliers de patients décédés ou transférés en réanimation, une étude publiée dans JAMA Internal Medicine retrouvait ces erreurs dans près d’un quart des cas analysés. Et la France n’est évidemment pas épargnée. Dans un rapport publié le 28 avril 2026 sur la qualité des soins dans les établissements de santé, la Cour des comptes rappelle que 13 millions de patients sont accueillis chaque année dans près de 3 000 établissements, et que les erreurs médicales comme les infections nosocomiales touchent chaque année plusieurs milliers de patients, avec des complications graves et des décès inattendus.

La non-qualité a aussi un coût considérable : plus de 11 milliards d’euros sont consacrés à la réparation des préjudices évitables, 22 milliards pour les soins inutiles ou à faible valeur, et entre 2,2 et 5,2 milliards pour les infections nosocomiales. Le système purement humain sauve énormément de vies, bien sûr. Mais il se trompe aussi, il sous-déclare, il mesure imparfaitement, et il produit parfois des actes inutiles ou insuffisamment pertinents. C’est à partir de ce constat, et non d’un fantasme technologique, qu’il faut discuter de l’IA.

Une étude publiée dans Science vient précisément illustrer la place qu’elle pourrait prendre dans l’aide au diagnostic et dans la pertinence des actes. Les auteurs ont comparé un modèle d’IA avec des médecins sur plusieurs aspects du raisonnement clinique : élaboration du diagnostic différentiel, choix des examens complémentaires, approche probabiliste, stratégie de prise en charge et rédaction de l’argumentaire médical. Le modèle utilisé était o1-preview d’OpenAI, lancé en septembre 2024. Conçu pour « prendre davantage de temps » avant de répondre, il vise à améliorer les performances sur des tâches cognitives complexes.

Ce point est important : il ne s’agit déjà plus du modèle le plus récent. Depuis, OpenAI en a lancé d’autres encore plus performants. Autrement dit, l’étude évalue une génération déjà dépassée (le temps nécessaire à l’analyse des données et de la revue par les pairs), ce qui rend ses résultats encore plus intéressants, mais impose aussi de les réactualiser avec les nouveaux opus.

Le résultat interpelle, et s’avère un peu dérangeant. Car, dans l’ensemble des expériences, l’IA fait mieux que les médecins. Le plus intéressant n’est pas seulement qu’un modèle réussisse des cas cliniques académiques, construits pour tester le raisonnement. Ce type de benchmark a ses limites. On sait qu’une vignette bien écrite, propre, structurée, ressemble parfois plus à un examen qu’à la vraie vie. Ce qui frappe ici, c’est que les auteurs ont aussi testé le modèle sur 76 vrais cas d’urgences, issus du dossier médical d’un grand centre universitaire, à trois moments différents : le tri initial, l’évaluation par le médecin urgentiste, puis l’admission dans un service ou en réanimation. Autrement dit, des données imparfaites, incomplètes, évolutives, comme dans la vraie médecine. Au tri initial, moment où il y a le moins d’informations et parfois le plus d’enjeux, l’IA identifie le bon diagnostic ou un diagnostic très proche dans 67,1 % des cas, contre 55,3 % et 50 % pour les deux médecins référents. Lors de l’évaluation aux urgences, elle atteint 72,4 %, contre 61,8 % et 52,6 %. À l’admission, elle monte à 81,6 %, contre 78,9 % et 69,7 %. L’écart est donc maximal là où la médecine est la plus difficile : quand il faut raisonner vite, avec peu de données, et ne pas rater l’infarctus atypique, le sepsis débutant, l’embolie pulmonaire discrète ou l’accident vasculaire trompeur.

L’étude ne s’arrête d’ailleurs pas au diagnostic. Les auteurs ont aussi évalué la capacité du modèle à proposer le prochain examen pertinent dans des cas clinicopathologiques académiques. Sur 136 d’entre eux, o1-preview a sélectionné l’examen jugé exactement approprié avec une acuité de 87,5 % ; dans 11 % supplémentaires, le choix a été considéré comme utile ; seuls 1,5 % ne l’ont pas été. C’est évidemment encore très éloigné d’une démonstration médico-économique en vie réelle, mais cela ouvre une piste importante : une IA bien intégrée pourrait non seulement mieux diagnostiquer, mais aussi aider à prescrire les examens complémentaires les plus adaptés, en évitant à la fois les oublis dangereux et les actes réflexes peu pertinents.

Il faut bien mesurer ce que cela signifie. Il ne s’agit pas de voir l’IA devenir médecin. Pas davantage de l’envisager en capacité de remplacer la clinique, le toucher, le regard, l’écoute, l’intuition ou la responsabilité. Rien ne peut à ce jour évincer l’œil du maquignon. Mais il faut ouvrir la voie au fait qu’une partie du raisonnement médical, celle qui consiste à organiser des hypothèses, à hiérarchiser des risques, à ne pas se laisser enfermer trop vite dans une première impression, soit désormais accessible à des modèles généralistes avec une performance parfois supérieure à celle de médecins expérimentés.

Il existe toutefois un risque très sérieux dans l’utilisation non réfléchie de l’IA : la perte de compétences humaines. Ce n’est pas une inquiétude de principe. Elle est documentée. Un essai randomisé récent montre que des médecins formés à l’usage de l’IA, exposés à des recommandations erronées de modèle de langage, voyaient leurs scores de raisonnement diagnostique diminuer d’environ 14 % par rapport à ceux recevant des suggestions sans erreur. Le point le plus troublant est que les médecins les plus expérimentés semblaient plus vulnérables à cet effet. Peut-être parce qu’une réponse d’IA bien rédigée, fluide, apparemment experte, active un biais d’autorité. L’expérience protège de beaucoup de choses, mais pas forcément d’un outil qui parle avec assurance et dans lequel on aurait une confiance aveugle.
C’est là que le débat devient intéressant. Refuser l’IA au nom de la préservation des compétences serait probablement une erreur. Mais l’utiliser sans cadre, sans méthode, sans apprentissage de ses pièges, en serait une autre. Si l’IA raisonne toujours avant nous, nous risquons de raisonner moins. Si elle propose trop vite une synthèse, un diagnostic, une conduite à tenir, elle peut réduire l’effort cognitif du médecin. On le sait déjà avec d’autres automatismes : le GPS modifie notre sens de l’orientation, les calculatrices changent notre rapport au calcul, les pilotes automatiques transforment les compétences de conduite. En médecine, cette déperdition serait plus grave, car le raisonnement clinique n’est pas seulement une compétence technique. C’est une responsabilité.

Mais cette crainte ne doit pas servir d’alibi à l’immobilisme. La bonne question n’est pas : IA ou médecin ? Elle n’est pas pertinente et monopolise trop de fantasmes et d’énergie. L’évolution la plus cohérente doit conduire à la constitution d’un binôme formé par un médecin accompagné par l’IA. Il sera presque toujours supérieur à un médecin ou une IA seule, à condition que la collaboration soit bien organisée. L’IA peut devenir un deuxième cerveau, non pas pour décider à la place du clinicien, mais pour augmenter sa vigilance. Elle peut rappeler les diagnostics à ne pas manquer, détecter des incohérences, signaler un retour précoce après une première consultation, repérer une constante qui dérive, une biologie qui ne colle pas, une prescription à risque, une association de symptômes rares mais graves. Elle peut surtout servir de contradicteur structuré : « as-tu pensé à cela ? », « quel diagnostic redoutable expliquerait aussi ce tableau ? », « As-tu pensé à demander cette analyse génétique qui pourrait déboucher sur la prescription de cette molécule à l’essai à Lyon dans une étude de phase 1 dans le cancer du pancréas ? » etc…

Dans cette perspective, l’IA ne serait pas systématiquement présente en consultation, ne devant pas devenir un tiers envahissant dans le colloque singulier. Dans certains cas, elle n’apportera rien, ou presque rien, sinon du bruit. Mais dans les situations complexes, atypiques, aiguës, à haut risque, ou lorsqu’une décision engage fortement le pronostic, elle peut devenir un filet de sécurité, un véritable compagnon expert. C’est probablement cette piste qu’il faut suivre. Non celle de l’usage systématique de l’IA, mais en la rendant disponible, traçable, évaluée, utilisée au bon moment. Une intelligence médicale augmentée, au cas par cas.

Il y a aussi un enjeu économique majeur. Nos systèmes de santé ne souffrent pas seulement d’un manque de moyens, mais aussi d’actes redondants ou demandés par réflexe, d’imageries peu pertinentes, de bilans répétés, mais aussi d’examens indispensables oubliés ou retardés. Une IA bien conçue pourrait aider à améliorer la pertinence des soins. Non en prescrivant plus, mais en prescrivant mieux. Elle pourrait hiérarchiser les examens complémentaires selon leur probabilité d’apporter une information utile, intégrer les résultats déjà disponibles, éviter les duplications, rappeler les recommandations, et alerter quand un test coûteux est peu contributif ou, inversement, quand un examen est nécessaire malgré une présentation trompeuse. Des travaux récents sur le diagnostic séquentiel montrent déjà que des systèmes IA peuvent intégrer la question du coût des examens dans le raisonnement diagnostique, avec des gains potentiels en termes de précision et de prix, selon les configurations testées.

La formation médicale devra nécessairement évoluer et vite. Une règle simple pourrait être proposée : d’abord le raisonnement humain, ensuite la confrontation à l’IA. L’interne, le médecin, l’équipe formulent leurs hypothèses, les diagnostics graves à ne pas manquer, le plan d’examens. Puis l’IA vient challenger ce raisonnement, non le remplacer. C’est très différent d’un usage passif où l’on demande d’emblée à la machine ce qu’il faut penser. Dans le premier cas, elle stimule la compétence. Dans le second, elle risque de l’endormir. Et de déshumaniser la pratique médicale.

Il faudra aussi des essais prospectifs. Pas seulement des benchmarks. De vraies études en conditions de soins, mesurant ce qui compte vraiment : moins d’erreurs diagnostiques, moins de retards, moins d’examens inutiles, moins de coûts évitables, moins de complications, mais aussi le maintien des compétences des médecins, l’acceptabilité par les patients, la définition d’une responsabilité juridique claire et une traçabilité des décisions.

L’avenir raisonnable ne passe pas par le remplacement du médecin par l’IA. Encore moins par des praticiens refusant l’IA par orgueil ou par peur. Mais par une médecine apprenant à travailler en binôme avec cette nouvelle technologie, sans lui abandonner ce qui fait le cœur du métier : regarder, écouter, examiner, décider, expliquer, et répondre de ses choix.

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Avec la guerre en Iran, le prix des engrais azotés explose et asphyxie nos agriculteurs. Et s’il était possible de s’en passer définitivement ? Cette idée, qui semble relever de la science-fiction, est en réalité à portée de main, grâce aux progrès du génie génétique.

Des milliards de vies sauvées. Sans les engrais azotés de synthèse, mis au point au début du XXe siècle grâce au procédé Haber-Bosch, l’agriculture moderne n’existerait tout simplement pas. Véritables piliers de la « Révolution verte », ils ont permis de nourrir une humanité en pleine explosion démographique en décuplant les rendements agricoles.

Car l’azote est au cœur du vivant. Présent dans la composition de l’ADN et de l’ARN, il est surtout indispensable à la fabrication des protéines, ces couteaux suisses moléculaires qui assurent la grande majorité de nos fonctions cellulaires. Les plantes le puisent normalement dans le sol, sous forme d’ions ammonium (NH₄⁺) ou nitrate (NO₃⁻). Dans les écosystèmes naturels, ce précieux élément circule en boucle : la matière organique morte est décomposée, puis recyclée en nutriments. Mais dans nos champs, cette boucle est rompue. Les récoltes emportent l’azote avec elles, créant un déficit que les agriculteurs doivent compenser.

À cette fin, la méthode la plus ancienne consiste à utiliser les effluents d’élevage, comme le fumier ou le lisier, dont la décomposition libère lentement ces précieux nutriments. Mais face aux besoins titanesques de l’agriculture moderne, les apports organiques ne suffisent pas. Aujourd’hui, en France, environ la moitié de la fertilisation provient d’engrais de synthèse. Leur fabrication consiste à capturer l’azote de l’air ambiant pour le combiner, à très haute pression et haute température, avec de l’hydrogène généralement extrait du gaz naturel.

Un procédé technique devenu incontournable pour remplir nos assiettes. Pourtant, malgré tout ce que l’on doit à ces engrais, le revers de la médaille est bien réel, avec des impacts environnementaux désormais difficiles à ignorer…

Des engrais pas toujours verts

Le problème commence dès l’usine. Particulièrement énergivore, le procédé Haber-Bosch engloutit des quantités astronomiques de gaz naturel. Résultat, son bilan carbone donne le vertige. Rien qu’en France, la fabrication de ces engrais synthétiques génère chaque année 12 millions de tonnes d’équivalent CO₂, soit 2,5 % de nos émissions nationales. C’est trois fois plus que l’ensemble de notre transport aérien domestique.

Et une fois dans les champs, l’addition s’alourdit encore bien davantage. Car l’épandage libère massivement du protoxyde d’azote (N₂O), un gaz à effet de serre au pouvoir réchauffant près de 300 fois supérieur à celui du dioxyde de carbone. À elles seules, ces émanations pèsent pour 40 % de l’empreinte climatique du secteur agricole, soit près de 10 % des émissions totales du pays. Précisons au passage que les engrais organiques, comme le fumier, n’échappent pas à la règle : même si leur impact est moindre grâce à une diffusion plus lente, ils relâchent eux aussi ce redoutable gaz au gré de leur décomposition.

Comme si le climat ne suffisait pas, les milieux aquatiques paient également un lourd tribut. Lessivés par les pluies, les excédents d’azote terminent leur course dans les rivières et les littoraux. Cette fuite azotée déclenche la prolifération des algues vertes et des cyanobactéries qui, en se décomposant, pompent tout l’oxygène de l’eau… étouffant la biodiversité aquatique au passage. C’est l’eutrophisation. Sans oublier que ces nitrates — toxiques pour l’homme — s’infiltrent parfois jusqu’à nos nappes phréatiques, nous contraignant à financer de coûteuses usines de dépollution pour sécuriser l’eau de notre robinet.

Moins médiatisée que la question des pesticides, la fertilisation azotée constitue ainsi le véritable talon d’Achille de notre agriculture. Un point faible écologique, mais aussi économique et géopolitique. Puisque leur fabrication dépend viscéralement du gaz naturel (qui dicte 70 % de leur prix de vente), ces engrais enchaînent la France à des fournisseurs étrangers, et la moindre secousse internationale fait vaciller nos fermes. La guerre en Iran en est la parfaite illustration, menaçant de faire bondir les prix des engrais de 20 % et d’asphyxier un monde agricole déjà exsangue. S’affranchir de cette perfusion chimique relèverait donc du salut public, tant pour l’environnement que pour notre souveraineté.

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Les superpouvoirs des légumineuses

Et si la solution existait déjà ? Car certaines plantes se moquent éperdument des engrais de synthèse. Ces plantes, ce sont les légumineuses — pois, lentilles, haricots, soja… — capables d’exploiter une ressource pourtant inaccessible à la plupart du vivant : l’azote de l’air, un gisement illimité qui compose 78 % de notre atmosphère.

Leur secret ? Une alliance souterraine fascinante. Dès le début de sa croissance, la jeune pousse émet un signal chimique pour appâter des bactéries naturellement présentes dans la terre, les Rhizobium. Une fois le contact établi, la plante les invite à l’intérieur de ses racines et leur construit des petites boursouflures charnues : les nodosités. À l’intérieur de ces minuscules usines souterraines, un pacte vital est scellé. La légumineuse offre un abri sûr et des sucres issus de sa photosynthèse. Et en retour, les bactéries transforment l’azote de l’air en nutriments directement assimilables, jouant le rôle d’un engrais naturel produit à la demande.

La clé de voûte de cette symbiose est une enzyme baptisée nitrogénase. C’est elle qui réalise l’exploit de briser la triple liaison extrêmement solide qui unit les deux atomes du diazote gazeux (N₂), réalisant ainsi à température ambiante ce que le procédé industriel Haber-Bosch fait sous des chaleurs et des pressions infernales…

Biberonnées à cette potion magique, les légumineuses peuvent s’épanouir sans la moindre goutte d’engrais azoté. Mieux encore, elles enrichissent le sol pour les cultures qui leur succéderont. Sur le papier, il suffirait donc de multiplier les champs de pois, de fèves ou de luzerne pour régler les problèmes posés par la fertilisation… mais la réalité économique est malheureusement plus cruelle. Car ces cultures restent minoritaires dans notre alimentation, et la filière française peine à rivaliser face au rouleau compresseur du soja sud-américain. Sensibles aux maladies, aux ravageurs et aux sécheresses, les légumineuses ne peuvent porter à elles seules le poids de notre souveraineté alimentaire.

D’où cette idée folle, digne des meilleurs récits d’anticipation : et si l’on transférait ces superpouvoirs à nos cultures principales ? Imaginez un instant d’immenses champs de blé ou de maïs capables de s’autofertiliser en collaborant avec les bactéries du sol. Une percée agronomique qui balayerait d’un revers de main notre dépendance aux engrais de synthèse et au gaz naturel. Et loin d’être un simple fantasme d’agronome, cette révolution verte est déjà en train de germer dans les laboratoires, portée par une discipline souvent décriée mais diablement prometteuse : le génie génétique.

Des processus à décrypter

Transposer ce miracle de la nature à nos céréales semblait relever de la pure science-fiction. Devant la complexité vertigineuse des mécanismes moléculaires en jeu, les scientifiques ont longtemps cru l’exploit impossible. Jusqu’à ce que de récentes recherches en génétique ne viennent bousculer nos certitudes avec une découverte de taille : l’évolution n’a pas créé ce système en partant de zéro.

En réalité, la machinerie utilisée par les légumineuses n’est qu’un habile « copier-coller » d’un mécanisme bien plus ancien. Un langage universel que la quasi-totalité des végétaux, blé et maïs compris, utilisent déjà pour s’allier avec les champignons mycorhiziens du sol et décupler ainsi leur absorption d’eau ou de minéraux.

L’espoir est immense. Cela signifie que les céréales possèdent déjà dans leur ADN l’essentiel de la boîte à outils nécessaire. Il suffirait de pirater légèrement ce programme ancestral pour qu’il ouvre grand la porte aux bactéries fixatrices d’azote, en plus des champignons habituels. Mais pour réussir ce piratage, il faut d’abord décrypter le mode d’emploi. Les biologistes ont ainsi débusqué un gène maître, véritable architecte de ces usines souterraines. Son nom de code est NIN, pour « Nodule Inception ». C’est lui qui donne l’ordre explicite aux racines de lancer la construction.

Ce chef de chantier ne travaille toutefois pas seul. De récentes avancées ont mis en lumière le rôle décisif d’une hormone végétale : la gibbérelline. Grâce à des biocapteurs ultraprécis, capables de s’illuminer en présence de cette molécule, les chercheurs ont pu observer en direct que la gibbérelline se concentre exactement à l’endroit où la nodosité doit émerger. Elle agit comme un déclencheur de la multiplication des cellules, indispensable pour bâtir l’usine à azote. Bloquez cette hormone, et tout le chantier s’effondre.

La quête du Graal

Forts de ce précieux mode d’emploi génétique, les laboratoires du monde entier se sont lancés dans la course et explorent plusieurs pistes fascinantes pour donner naissance à ces super-céréales. À court terme, les chercheurs tablent sur un simple enrobage des graines de blé ou de maïs avec des bactéries naturellement capables de capter l’azote, comme l’Azotobacter. Sans même toucher à l’ADN des plantes, cette méthode limite déjà l’usage d’engrais tout en préservant les récoltes.

L’ambition des scientifiques va cependant bien au-delà. Grâce aux fameux ciseaux moléculaires CRISPR-Cas9, ils espèrent réorienter l’outillage génétique dévolu aux champignons du sol pour forcer la création de nodosités. L’objectif est clair : il s’agit d’apprendre au blé à accueillir les bactéries Rhizobium avec la même hospitalité que le soja.

Mais en biologie, rien n’est jamais gratuit. Briser la triple liaison du diazote atmosphérique réclame une énergie colossale. Pour payer cette dette, la plante doit sacrifier d’énormes quantités de sucres qui viendront inévitablement manquer au moment de garnir les épis. Si la baisse de rendement reste difficile à chiffrer, elle pourrait s’avérer rédhibitoire pour les agriculteurs.

Pour contourner cet obstacle, une ingénieuse parade se dessine. L’idée est d’ajuster l’activité de l’usine souterraine en fonction des ressources déjà présentes dans la terre, afin d’économiser les précieuses réserves de carbone de la plante. Les chercheurs ont ainsi mis au jour un véritable interrupteur naturel basé sur le zinc et des protéines baptisées FUN. Lorsque le sol s’appauvrit, le zinc s’accumule dans les racines et paralyse ces protéines en les forçant à s’agglutiner. La machine à azote tourne alors à plein régime. À l’inverse, si la plante détecte un afflux soudain de nutriments dans la terre, le taux de zinc s’effondre. Les protéines se libèrent, s’activent et ordonnent l’arrêt immédiat de la production. Calibrer ce mécanisme de précision à l’aide de l’édition génétique permettrait de limiter drastiquement la facture énergétique.

Enfin, la voie la plus audacieuse consisterait à insérer directement le gène de la nitrogénase au cœur même de l’ADN de nos cultures. Une chimère qui a soudainement pris corps grâce à une découverte retentissante faite en 2024. Les biologistes ont observé une algue marine ayant fusionné de façon permanente avec une bactérie fixatrice d’azote, donnant naissance à un nouvel organe cellulaire inédit appelé nitroplaste. Reproduire cette fusion intime chez nos céréales offrirait le Graal agronomique absolu. Nous obtiendrions des cultures totalement autonomes, libérées des engrais de synthèse, sans pour autant sacrifier l’abundance de nos moissons.

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Des ambitions à la hauteur des enjeux

La révolution de l’azote est en marche. Partout dans le monde, elle mobilise des équipes de premier plan, des laboratoires de Cambridge à Wageningen, réunis au sein de grands programmes comme le projet ENSA. Soutenus par des financements massifs — de la Fondation Bill & Melinda Gates au Conseil européen de la recherche — ces travaux ne relèvent plus du simple pari scientifique. Les premières applications sont déjà là : du côté des biofertilisants, sans modification génétique, l’enrobage des semences avec des bactéries fixatrices d’azote a vu son adoption bondir de 200 % en dix ans en Amérique du Sud et en Afrique.

Mais l’objectif ultime reste bien la création de céréales capables de s’autofertiliser. Et si la date de leur arrivée sur le marché reste incertaine, les chercheurs semblent s’accorder sur 2050. À cet horizon, nous serons plus de 9 milliards sur Terre, et il sera plus nécessaire que jamais de produire davantage, sans continuer à déverser des millions de tonnes d’engrais dans les sols.

Pour la première fois, une voie crédible se dessine pour concilier rendements élevés et réduction massive des impacts environnementaux. Une promesse à portée de main… mais suspendue à un dernier verrou. Non pas scientifique, mais politique. Car voir émerger ces cultures en Europe suppose d’accepter ce que beaucoup refusent encore : le recours au génie génétique. Diminuer l’empreinte de notre agriculture n’a jamais été aussi accessible. Reste à savoir si nous choisirons de nous en donner les moyens.

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