A la suite de mon baccalauréat scientifique j’ai entamé des études d’ingénieur à l’Université Technologique de Belfort-Montbéliard. J’ai suivi la formation en informatique, en me spécialisant dans le domaine de l’imagerie : analyse d’images, réalité virtuelle/augmentée, intelligence artificielle (IA), etc. J’ai terminé mon parcours par un stage au sein d’une équipe de recherche d’une école d’ingénieur suisse, durant lequel j’ai travaillé sur la reconnaissance d’actions humaines en POV à l’aide d’intelligence artificielle.
Bilel, quel est ton parcours ?
Qu’est-ce qui t’as plu dans l’idée de faire une thèse ?
Durant mes études d’ingénieur, j’ai régulièrement été en contact avec la recherche à travers des projets étudiants avec des enseignants-chercheurs, mais également car l’IA est un domaine qui évolue très rapidement et qui requiert de s’approprier la littérature scientifique si l’on souhaite devenir un expert dans le domaine. J’ai donc rapidement commencé à m’intéresser à la recherche afin d’approfondir mon expertise et j’ai très vite compris qu’une thèse serait nécessaire pour compléter mon éducation et me permettre de devenir un expert en IA pour l’analyse d’images.
Sur quoi porte ta thèse ?
Je suis actuellement en 3ème année de doctorat dans l’équipe Digital System and Life Sciences du TRD HE. Ma thèse porte sur l’utilisation de techniques d’IA, et plus particulièrement de Machine Learning (apprentissage automatique), afin de proposer une solution pour le diagnostic du lymphome diffus. Cette thèse entre dans la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle. de 2018 qui a pour objectif de faire de la France un pionnier en IA. Dans ce cadre, elle est financée grâce au budget prévu par cette stratégie par le biais de l’Agence Nationale de la Recherche.
Quel contexte scientifique (du projet d’abord puis plus précisément de la conf) ?
Aujourd’hui, lorsqu’un patient est diagnostiqué d’un lymphome diffus, une routine est utilisée afin de déterminer le sous-type moléculaire ; ce sous-type permet de sélectionner le traitement le plus adapté qui maximisera les chances de guérison. L’inconvénient des routines existantes et qu’elles sont soit trop coûteuses (environ 600€ par patient) et chronophages (une trentaine de jours), soit pas assez précises. Les avancées en analyse d’images grâce à l’utilisation d’IA, offrent une nouvelle opportunité de solutions de diagnostic rapides et peu coûteuses. En cela, nous collaborons avec le centre de biologie et de pathologie du CHU de Lille, dans l’ambition de proposer une nouvelle solution de diagnostic du sous-type du lymphome diffus basée sur l’IA. Des données issues de patients du CHU de Lille, sont collectionnées et exploitées afin de nourrir des algorithmes d’apprentissages ; tout en respectant les standards de protection de données individuelles du CHU.
La journée de la Structure Fédérative de Recherche-Technologies pour la Santé, est l’événement durant lequel différents acteurs de la recherche sur les technologies pour la santé se sont réunis afin de partager leurs travaux. Différents domaines d’activités furent présents tels que le diagnostic, la synthèse de prothèses, la synthèse de médicaments etc. Dans ce contexte, avec mon encadrante Feryal Windal, nous avons présentés nos travaux de recherche sur le diagnostic du lymphome diffus à l’aide d’IA sous la forme d’un poster, et avons reçu le prix poster du jury.
Des premiers résultats très encourageants qui valorisent la mise en place d’une solution rapide et peu coûteuse, et plus précise que le diagnostic des anapathologistes.
Si vous souhaitez plus d’informations voici le poster (poster joint) qui a été présenté lors de cet évènement ou vous pouvez contacter directement Bilel ( bilel.guetarni@junia.com) ou Feryal ( feryal.windal@junia.com).