La recherche en science des données
Les activités de recherche : analyse de données par l'intelligence artificielle
Les activités de recherche du département Science des données s’articulent autour des thèmes :
- IA centrée utilisateur, e.g. IA explicable, apprentissage à partir de peu d’exemples, qualité de l’information, sécurité des données et des algorithmes
- Traitement et fusion de données multimodales et hétérogènes, e.g. analyse d’images médicales, analyse de texte, analyse d’interactions, télédétection, séries temporelles, détection d’anomalies
- Aide à la décision, e.g. optimisation combinatoire et multi-objectifs, aide multi-critères à la décision, modélisation des préférences
Le département est composé de 7 équipes issues des 2 laboratoires Lab-STICC (UMR CNRS 6285) et LaTIM (UMR 1101 INSERM) :
- DECIDE (Lab-STICC), qui fournit des solutions d'aide à la prise de décision aux décideurs confrontés à des données hétérogènes et complexes, à travers des disciplines comme les science des données et des décisions ou la science de l’information géographique.
- M3 (Lab-STICC), qui développe des technologies d'interprétation et de fusion de données marines hétérogènes pour une cartographie précise de l'environnement marin.
- Matrix (Lab-STICC), qui développe des méthodes d'apprentissage et de modélisation pour extraire des informations à partir de données temporelles et spatiales complexes.
- Cyber Health (LATIM), qui protège et valorise les données médicales tout au long de leur cycle de vie grâce à des techniques de traitement sécurisées et innovantes.
- Vision (LATIM), qui travaille sur le développement de dispositifs optiques et d'algorithmes d'IA pour améliorer la vision humaine, à la fois saine et pathologique.
- Action (LATIM), qui optimise l'imagerie multimodale en oncologie pour améliorer le diagnostic, le choix des traitements et la radiothérapie.
- Imagine (LATIM), qui développe des technologies d'imagerie et de réadaptation innovantes pour améliorer la vie des patients atteints de maladies neuro-musculo-squelettiques.
Toutes les deux secondes, une personne -qu'il s'agisse d'un adulte, d'un enfant, d'une personne âgée, d'un homme ou d'une femme- est victime d'un AVC. Le projet NEUROVACS a pour ambition de prévenir, traiter et réduire les conséquences d’un AVC. Entre autres, parmi les personnes ayant eu un AVC, nombreuses sont celles qui n'ont pas accès au traitement, à la rééducation et au soutien qui leur donneraient les meilleures chances de se rétablir et de mener une vie plus saine, plus productive et plus indépendante.
Ce projet cherche à révolutionner le stockage des données en utilisant l'ADN, offrant une stabilité de stockage à long terme et une simplicité d'utilisation. Face à la concurrence de consortiums nord-américains, l'objectif est de faire de la recherche française un leader international dans le stockage sur polymère. Le projet s'étale sur 7 ans avec un budget de 20 millions d'euros. Il se concentre sur trois défis majeurs : la synthèse d'ADN, la compression de l'information et l'exploration de nouveaux polymères. L'objectif à 5 ans est d'atteindre un cycle de lecture/écriture d'ADN à 1 bit par seconde, permettant de stocker 10 Go de données en 24 heures. Des démonstrateurs seront créés pour des applications d'archivage, de marquage, de calcul et d'ingénierie moléculaire. Le CNRS coordonne ce projet impliquant plus de 20 laboratoires interdisciplinaires, visant à renforcer la position française dans les communautés de recherche nationales et européennes.
Ce projet vise à approfondir notre compréhension du rôle du cervelet dans la cognition sociale et les comportements socio-affectifs, en étudiant des patients atteints d'ataxies spinocérébelleuses (SCA) autosomiques dominants. Le cervelet, longtemps associé à la motricité, est désormais reconnu pour ses fonctions cognitives et émotionnelles. En utilisant des techniques de neuro-imagerie avancées et une évaluation neuropsychologique complète, nous espérons caractériser les déficits sociocognitifs dans les SCA et identifier les anomalies structurelles et fonctionnelles du cervelet. Ce projet multidisciplinaire pourrait mener à des interventions cliniques non pharmacologiques et offrir un soutien psycho-éducatif aux patients et à leurs familles, comblant ainsi une lacune importante dans la prise en charge des SCA.
Les implants orthopédiques intelligents ouvrent des perspectives très intéressantes, notamment pour l'amélioration du suivi post-chirurgical. Cependant, aujourd'hui, les technologies disponibles pour leur alimentation électrique ne sont pas adaptées à l'alimentation des prothèses entièrement métalliques utilisées en orthopédie. Le projet Piezoknee vise à exploiter une solution de transmission de puissance sans fil basée sur les ondes acoustiques (APT : Acoustic Power Transmission) pour alimenter un implant de genou intelligent (SOI : Smart Orthopedic Implant) et capable de transmettre des informations physiologiques (températures, pH, contraintes mécaniques) permettant de prévenir toute complication.
Alors que l’apprentissage automatique (AA) en intelligence artificielle peut conduire à de grandes avancées en matière de services et d’applications numériques dans le domaine de la médecine, le processus de formation fondé sur des données réelles de patients médicaux est bloqué, car l’accès à ces actifs et leur exposition ne sont pas autorisés par la législation sur la protection des données. Le projet PAROMA-MED, financé par l’UE, entend développer des technologies, des outils, des services et des architectures innovantes pour les patients, les professionnels de santé, les scientifiques des données et les entreprises du domaine de la santé, afin qu’ils puissent interagir dans le cadre de fédérations de données et d’AA selon des contraintes légales et dans le respect total des droits des propriétaires des données, de la protection de la vie privée à la gouvernance fine, sans pénaliser les performances et les fonctionnalités des flux de travail et des applications AA/AI.
Ce projet a été sélectionné par la Commission Européenne dans le cadre de l'appel à projet « Smart Cities and Communities ». Il a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne, en vertu de l’accord de subvention n° 731297.
Le projet s’inscrit dans une stratégie globale de transformation urbaine, en s'appuyant sur des évaluations d’impact rigoureuses et vise à apporter des bénéfices concrets pour les citoyens.
D’une durée de 5 ans (2016-2021), il bénéficie d’une subvention européenne de 18M€ pour les 30 partenaires issus de 6 pays européens collaborant à la mise en œuvre des 3 démonstrateurs “Ville intelligente” à Nantes, Hambourg et Helsinki.