Charles Bouveyron, Directeur de l’Institut 3IA Côte d’Azur et Noël Dimarcq, ont eu le plaisir d’accueillir officiellement les quelques 416 participants (sur place et en ligne) à la 4ème édition du SophIA Summit, ainsi que les élus qui également participé au lancement de l’évènement.
Avant de leur donner la parole, Charles Bouveyron a rappelé à quel point le SophIA Summit est une conférence importante et une rencontre privilégiée pour le monde de la recherche, le monde académique et le monde universitaire, mais aussi une opportunité unique de rencontrer les entreprises privées et les élus. Lieu idéal de partage et d’interaction, le SophIA Summit s’inscrit cette année dans une dynamique encore plus internationale, avec la présence de participants et conférenciers de nombreux pays.
Faisant écho à la richesse et la pluralité des sujets abordés lors de cette 4ème édition du SophIA Summit, Tous les élus ont souligné les progrès permis par l’IA dans des domaines comme la santé, la météorologie et la climatologie, ainsi que les formidables perspectives offertes par l’IA dans tous les domaines de nos modes de vieL la création, l’année dernière, de la Maison de l’Intelligence Artificielle a également été rappelée, véritable lieu de démonstration, de partage et de convergence des intérêts autour de l’Intelligence Artificielle, mais aussi espace de coopération où naissent et se développent des innovations grâce aux données du territoire.
Saluant le rôle de Sophia Antipolis et du SophIA Summit dans la promotion de l’expertise française dans le mode de l’IA internationale, Les élus ont insisté sur l’opportunité exceptionnelle que représente l’IA dans tous les domaines de la vie quotidienne. Elle a également rappelé l’implication du Président de la République et du Gouvernement, notamment à travers l’investissement massif de plus de 2 milliards d’euros consacré à l’IA dans le cadre du plan de relance.
Le préfet Renaud Vedel, conseiller du gouvernement et coordinateur IA, a ensuite parlé de la dynamique croissante de l’IA dans l’économie et des enjeux qui l’accompagnent. Tout d’abord l’augmentation du nombre d’entreprises dans le domaine de l’IA, et donc le besoin croissant en compétences IA – raison pour laquelle le gouvernement met l’accent sur la formation des futurs talents IT et IA, dans tous les domaines d’application. Renaud Vedel a également insisté sur la diversité des marchés qui se créent et qui vont continuer de se développer, et sur l’importance de créer les conditions favorables pour que la recherche et les innovations s’intègrent facilement dans les usages. Enfin, il a évoqué le concept d’IA « frugale », c’est-à-dire une IA faible consommatrice d’énergie : un enjeu majeur sur lequel la recherche française peut être pionnière et leader.
La parole a ensuite été donnée au premier conférencier, Holger Hoos (Université de Leiden, Pays- Bas). Présentant les objectifs et travaux de l’organisation CLAIRE (Confederation of Laboratories for AI Research in Europe), Holger Hoos a souligné l’importance stratégique pour l’Europe de faire partie des leaders globaux de l’IA, notamment face aux États-Unis et à la Chine. Ne pas se contenter d’être en troisième position, ni d’être leader seulement sur quelques niches et spécialités. Pour Holger Hoos, l’objectif pour l’Europe est d’être leader de l’IA centrée sur l’humain et l’IA de confiance – ce qu’il résume dans la formule « IA for Good, IA for all ». Pour atteindre cet objectif, il appelle de ses vœux l’adoption d’une vision audacieuse et d’une implémentation concertée à l’échelle européenne.
Vicente Zarzoso, Professeur à l’Université Côte d’Azur, a clôturé cette première session par un exposé sur une application concrète de l’IA dans le domaine médical : l’ablation de la fibrillation atriale, afin de normaliser le rythme cardiaque et empêcher l’apparition de caillots de sang.
Avant de leur donner la parole, Charles Bouveyron a rappelé à quel point le SophIA Summit est une conférence importante et une rencontre privilégiée pour le monde de la recherche, le monde académique et le monde universitaire, mais aussi une opportunité unique de rencontrer les entreprises privées et les élus. Lieu idéal de partage et d’interaction, le SophIA Summit s’inscrit cette année dans une dynamique encore plus internationale, avec la présence de participants et conférenciers de nombreux pays.
Faisant écho à la richesse et la pluralité des sujets abordés lors de cette 4ème édition du SophIA Summit, Tous les élus ont souligné les progrès permis par l’IA dans des domaines comme la santé, la météorologie et la climatologie, ainsi que les formidables perspectives offertes par l’IA dans tous les domaines de nos modes de vieL la création, l’année dernière, de la Maison de l’Intelligence Artificielle a également été rappelée, véritable lieu de démonstration, de partage et de convergence des intérêts autour de l’Intelligence Artificielle, mais aussi espace de coopération où naissent et se développent des innovations grâce aux données du territoire.
Saluant le rôle de Sophia Antipolis et du SophIA Summit dans la promotion de l’expertise française dans le mode de l’IA internationale, Les élus ont insisté sur l’opportunité exceptionnelle que représente l’IA dans tous les domaines de la vie quotidienne. Elle a également rappelé l’implication du Président de la République et du Gouvernement, notamment à travers l’investissement massif de plus de 2 milliards d’euros consacré à l’IA dans le cadre du plan de relance.
Le préfet Renaud Vedel, conseiller du gouvernement et coordinateur IA, a ensuite parlé de la dynamique croissante de l’IA dans l’économie et des enjeux qui l’accompagnent. Tout d’abord l’augmentation du nombre d’entreprises dans le domaine de l’IA, et donc le besoin croissant en compétences IA – raison pour laquelle le gouvernement met l’accent sur la formation des futurs talents IT et IA, dans tous les domaines d’application. Renaud Vedel a également insisté sur la diversité des marchés qui se créent et qui vont continuer de se développer, et sur l’importance de créer les conditions favorables pour que la recherche et les innovations s’intègrent facilement dans les usages. Enfin, il a évoqué le concept d’IA « frugale », c’est-à-dire une IA faible consommatrice d’énergie : un enjeu majeur sur lequel la recherche française peut être pionnière et leader.
La parole a ensuite été donnée au premier conférencier, Holger Hoos (Université de Leiden, Pays- Bas). Présentant les objectifs et travaux de l’organisation CLAIRE (Confederation of Laboratories for AI Research in Europe), Holger Hoos a souligné l’importance stratégique pour l’Europe de faire partie des leaders globaux de l’IA, notamment face aux États-Unis et à la Chine. Ne pas se contenter d’être en troisième position, ni d’être leader seulement sur quelques niches et spécialités. Pour Holger Hoos, l’objectif pour l’Europe est d’être leader de l’IA centrée sur l’humain et l’IA de confiance – ce qu’il résume dans la formule « IA for Good, IA for all ». Pour atteindre cet objectif, il appelle de ses vœux l’adoption d’une vision audacieuse et d’une implémentation concertée à l’échelle européenne.
Vicente Zarzoso, Professeur à l’Université Côte d’Azur, a clôturé cette première session par un exposé sur une application concrète de l’IA dans le domaine médical : l’ablation de la fibrillation atriale, afin de normaliser le rythme cardiaque et empêcher l’apparition de caillots de sang.
Session « AI & Health »
Hervé Delingette Directeur de recherche Inria, président de la session IA and Health, a ouvert ce mercredi matin la 1ère session IA & Health du Soph.I.A Summit.
La première présentation de projet présentée fut celle de Sébastien Ourselin du King's College London. « Learning accross 16 millions patients : Platforms and applications in acute care » a pour objectif de montrer comment l’utilisation des données patients peut révolutionner les systèmes de santé en permettant d’optimiser aussi bien les modèles de coûts que le parcours de santé en tant que patient. Plusieurs hôpitaux, universités, startups, multinationales travaillent de concours avec les données de 16 millions (3 millions au début du projet) de patients. Cette étude part du constat suivant : les coûts de santé, partout dans le monde et quel que soit le modèle de santé des pays, connaissent une forte inflation depuis le milieu des années 80. En parallèle, le parcours patient tend à se dégrader. La data est la seule clé qui peut permettre d’optimiser ces deux phénomènes. Ainsi, une fois les données patients enregistrées, elles sont classées, analysées et corroborées à des centaines de millions d’autres, afin d’informer, prédire et permettre aux médecins la meilleure prise de décision. Il s’agit là de Data Science. Sébastien Ourselin a évoqué également les challenges de cette discipline qui se renforcent au fur et à mesure que leur périmètre s’étend (de l’échelle de l’hôpital, à celle d’un territoire et pourquoi pas d’un pays) : les données dans un contexte réel ne sont pas toutes les mêmes, certaines peuvent manquer, être exprimées différemment, etc. Il convient également de réussir à les agréger alors qu’elles proviennent d’une multitude de plateformes et logicielles différents. Il faut que la solution soit capable d’analyser et effectuer des recherches sur des volumes importants de données. Pour que l’intelligence artificielle devienne la clé de la transformation des systèmes de santé, elle devrait être pensée de manière scalable (c’est-à-dire pouvant être mise à l’échelle et déployée facilement partout).
Guillaume Fortier, Responsable Innovation, pôle Computer Vision chez Inetum FabLab, a ensuite pris la parole pour présenter les recherches de son entreprise dans la prévention des chutes. Il a ainsi expliqué que jusqu’à présent, les modèles utilisés étaient des modèles en deux dimensions. Ces derniers ont cependant une limite : celle de passer à côté de certaines chutes. Selon la position de la personne par exemple, le modèle peut penser que celle-ci est assise. De plus, si la chute intervient hors champs, il ne pourra la détecter. En travaillant sur des modèles 3D de détection des chutes, Guillaume Fortier et son équipe développent des solutions permettant d’alerter d’une chute aussi bien en détectant une présence humaine, qu’en analysant ses postures ou l’environnement dans lequel elle se trouve. Ces recherches ont été effectuées avec l’appui d’un ensemble de données de l’Université de Montréal composé de 24 enregistrements, 8 caméras, 1 à 2 chutes par vidéo et 42 confusions.
À la suite de cela, Jean-Pierre MERLET, Directeur de Recherche pour l’INRIA, a expliqué comment l’intelligence artificielle peut être utilisée pour développer des outils d’assistance à la mobilité et de monitoring médical. Il a ainsi présenté un système autonome permettant de soulever et déplacer une personne de son lit à un autre endroit de la pièce et rappelé l’importance, dans la conception, de prendre en considération de nombreuses hypothèses quant à la tension produite par le corps sur les câbles de l’appareil et les évènements pouvant survenir durant le déplacement. C’est ici qu’entre en jeu l’intelligence artificielle. Grâce à une formule prenant en compte une multitude de paramètres, il est possible de concevoir un outil permettant à son utilisateur une autonomie maximale tout en s’assurant de sa sécurité.
Olivier Humbert, médecin et Professeur à Université Côte d’Azur en Médecine Nucléaire & Biophysique, disposant d’une chaire en recherche et enseignement dans le 3IA Côte d’Azur, a ensuite animé la session IA & Health de l’après-midi.
Une première présentation a permis de découvrir comment l’intelligence artificielle pouvait permettre de lutter contre la fraude aux organisations de santé. Zoubeirou A Mayaki Mansour du Laboratoire d’Informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis, de l’ I3S (Université Côte d’Azur – CNRS) et de l’équipe MAASAI, a d’abord rappelé la définition de la fraude médicale et son impact financier. Une étude montre, en effet, qu’à l’échelle européenne, cela représente 13 milliards d’euros pour les contribuables. En France, le nombre de fraudes détectées depuis 2005 serait d’au moins 2,4 milliards. D’où l’urgence de trouver une solution. Celle-ci peut trouver sa source dans l’intelligence artificielle. Grâce au machine learning, les données de santé peuvent être examinées de manière beaucoup plus rapide et en prenant en compte beaucoup plus de paramètre qu’il ne pourrait se faire avec un traitement manuel. In fine, identifier les fraudes et les combattre, optimise également la qualité des systèmes de santé et des soins.
Juliette Raffort-Lareyre, médecin biologiste au laboratoire de biochimie du CHU de Nice et titulaire d’une Chaire 3IA (Institut 3IA Côte d’Azur), a ensuite, présenté ses travaux sur les applications dérivées de l'IA pour les patients atteints de maladies vasculaires, principalement sur l'anévrisme aortique. Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès prématuré dans les pays développés. L'anévrisme de l'aorte abdominale (AAA) est devenu un important problème de santé publique dans le monde entier avec des taux de mortalité extrêmement élevés en cas de rupture. Le seul traitement curatif repose sur la chirurgie et les cliniciens sont confrontés à un manque critique d'outils pour évaluer les résultats des patients. Les recherches de Juliette Raffort-Lareyre et se son équipe permettent d'utiliser des techniques innovantes en biologie et en imagerie pour identifier de nouveaux modèles et pour évaluer l'évolution des patients en créant un système d'aide à la décision qui permettra une caractérisation entièrement automatique de la morphologie de l'AAA mais aussi une caractérisation entièrement automatique de la morphologie de l'AAA, une fonction pour la planification chirurgicale fournissant un dimensionnement automatique des vaisseaux, un score objectif des résultats de l'AAA en intégrant le risque d'expansion de l'AAA, de rupture et le risque de complications post- opératoires.
L’IA au service de la gestion des épidémies a également été une thématique forte des sessions AI & Health.
Tout d’abord avec la présentation de Davide La Torre, de la SKEMA Business School, sur l’approche probabiliste de l'évolution des épidémies prenant en compte les interactions sociales des individus, leur taux d’infection et de guérison selon leur âge ou leur état médical. David Le Torre a ainsi parlé de son modèle probabiliste Susceptible-Infectieux-Remis (SIR) et comment celui-ci, sur des graphes, permet de comparer la charge d'infection et le coût indirect des scénarios de contrôle par confinement, vaccination et leurs combinaisons ou encore la diffusion de l’épidémie.
Puis avec l’intervention de Léa Longepierre, Data Scientist de la société Kiro, sur la prédiction des cas graves de COVID-19 chez les patients hospitalisés à l'aide des résultats de laboratoire et de l'analyse des données. En partenariat avec l'AP-HM (le troisième plus grand système hospitalier de France), Kiro a conçu un algorithme permettant de prédire jusqu'à trois semaines à l'avance l'évolution vers une forme sévère de COVID-19 pour les patients hospitalisés. Cela peut conduire à une diminution des coûts et de la charge, mais aussi à une réduction des séquelles pour le patient. L’étude de Kiro, qui s’étend de janvier 2020 à avril 2021 (permettant de ne pas inclure les cas de variants et à la suite d’une potentielle vaccination), s’est intéressée, à partir de données de plus de 150 000 patients, à un échantillon de 18 697 individus majeurs.
Enfin, la session AI & Health s’est clôturée par une keynote inspirante de Francesca Rossi, IBM fellow et IBM AI Ethics Global Leader intitulée « Thinking Fast and Slow in AI ». Selon Francesca Rossi, les systèmes d'IA ont connu des progrès spectaculaires ces dernières années, apportant de nombreuses applications réussies qui envahissent notre vie quotidienne. Cependant, l'IA manque encore de nombreuses capacités qui seraient naturellement incluses dans une notion d'intelligence ; par exemple, si nous comparons ces technologies d'IA à ce que les êtres humains sont capables de faire : généralisation, robustesse, explicabilité, analyse causale, abstraction, raisonnement de bon sens, raisonnement éthique ou encore 'intégration complexe et transparente de l'apprentissage et de l'intelligence. Elle soutient qu'une meilleure compréhension de la façon dont les humains évoluent, et ont évolué pour obtenir, ces capacités avancées peut inspirer pour doter les systèmes d'IA de ces compétences. Elle a ainsi fait un parallèle avec la théorie Thinking Fast and Slow de Kahneman.
La première présentation de projet présentée fut celle de Sébastien Ourselin du King's College London. « Learning accross 16 millions patients : Platforms and applications in acute care » a pour objectif de montrer comment l’utilisation des données patients peut révolutionner les systèmes de santé en permettant d’optimiser aussi bien les modèles de coûts que le parcours de santé en tant que patient. Plusieurs hôpitaux, universités, startups, multinationales travaillent de concours avec les données de 16 millions (3 millions au début du projet) de patients. Cette étude part du constat suivant : les coûts de santé, partout dans le monde et quel que soit le modèle de santé des pays, connaissent une forte inflation depuis le milieu des années 80. En parallèle, le parcours patient tend à se dégrader. La data est la seule clé qui peut permettre d’optimiser ces deux phénomènes. Ainsi, une fois les données patients enregistrées, elles sont classées, analysées et corroborées à des centaines de millions d’autres, afin d’informer, prédire et permettre aux médecins la meilleure prise de décision. Il s’agit là de Data Science. Sébastien Ourselin a évoqué également les challenges de cette discipline qui se renforcent au fur et à mesure que leur périmètre s’étend (de l’échelle de l’hôpital, à celle d’un territoire et pourquoi pas d’un pays) : les données dans un contexte réel ne sont pas toutes les mêmes, certaines peuvent manquer, être exprimées différemment, etc. Il convient également de réussir à les agréger alors qu’elles proviennent d’une multitude de plateformes et logicielles différents. Il faut que la solution soit capable d’analyser et effectuer des recherches sur des volumes importants de données. Pour que l’intelligence artificielle devienne la clé de la transformation des systèmes de santé, elle devrait être pensée de manière scalable (c’est-à-dire pouvant être mise à l’échelle et déployée facilement partout).
Guillaume Fortier, Responsable Innovation, pôle Computer Vision chez Inetum FabLab, a ensuite pris la parole pour présenter les recherches de son entreprise dans la prévention des chutes. Il a ainsi expliqué que jusqu’à présent, les modèles utilisés étaient des modèles en deux dimensions. Ces derniers ont cependant une limite : celle de passer à côté de certaines chutes. Selon la position de la personne par exemple, le modèle peut penser que celle-ci est assise. De plus, si la chute intervient hors champs, il ne pourra la détecter. En travaillant sur des modèles 3D de détection des chutes, Guillaume Fortier et son équipe développent des solutions permettant d’alerter d’une chute aussi bien en détectant une présence humaine, qu’en analysant ses postures ou l’environnement dans lequel elle se trouve. Ces recherches ont été effectuées avec l’appui d’un ensemble de données de l’Université de Montréal composé de 24 enregistrements, 8 caméras, 1 à 2 chutes par vidéo et 42 confusions.
À la suite de cela, Jean-Pierre MERLET, Directeur de Recherche pour l’INRIA, a expliqué comment l’intelligence artificielle peut être utilisée pour développer des outils d’assistance à la mobilité et de monitoring médical. Il a ainsi présenté un système autonome permettant de soulever et déplacer une personne de son lit à un autre endroit de la pièce et rappelé l’importance, dans la conception, de prendre en considération de nombreuses hypothèses quant à la tension produite par le corps sur les câbles de l’appareil et les évènements pouvant survenir durant le déplacement. C’est ici qu’entre en jeu l’intelligence artificielle. Grâce à une formule prenant en compte une multitude de paramètres, il est possible de concevoir un outil permettant à son utilisateur une autonomie maximale tout en s’assurant de sa sécurité.
Olivier Humbert, médecin et Professeur à Université Côte d’Azur en Médecine Nucléaire & Biophysique, disposant d’une chaire en recherche et enseignement dans le 3IA Côte d’Azur, a ensuite animé la session IA & Health de l’après-midi.
Une première présentation a permis de découvrir comment l’intelligence artificielle pouvait permettre de lutter contre la fraude aux organisations de santé. Zoubeirou A Mayaki Mansour du Laboratoire d’Informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis, de l’ I3S (Université Côte d’Azur – CNRS) et de l’équipe MAASAI, a d’abord rappelé la définition de la fraude médicale et son impact financier. Une étude montre, en effet, qu’à l’échelle européenne, cela représente 13 milliards d’euros pour les contribuables. En France, le nombre de fraudes détectées depuis 2005 serait d’au moins 2,4 milliards. D’où l’urgence de trouver une solution. Celle-ci peut trouver sa source dans l’intelligence artificielle. Grâce au machine learning, les données de santé peuvent être examinées de manière beaucoup plus rapide et en prenant en compte beaucoup plus de paramètre qu’il ne pourrait se faire avec un traitement manuel. In fine, identifier les fraudes et les combattre, optimise également la qualité des systèmes de santé et des soins.
Juliette Raffort-Lareyre, médecin biologiste au laboratoire de biochimie du CHU de Nice et titulaire d’une Chaire 3IA (Institut 3IA Côte d’Azur), a ensuite, présenté ses travaux sur les applications dérivées de l'IA pour les patients atteints de maladies vasculaires, principalement sur l'anévrisme aortique. Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès prématuré dans les pays développés. L'anévrisme de l'aorte abdominale (AAA) est devenu un important problème de santé publique dans le monde entier avec des taux de mortalité extrêmement élevés en cas de rupture. Le seul traitement curatif repose sur la chirurgie et les cliniciens sont confrontés à un manque critique d'outils pour évaluer les résultats des patients. Les recherches de Juliette Raffort-Lareyre et se son équipe permettent d'utiliser des techniques innovantes en biologie et en imagerie pour identifier de nouveaux modèles et pour évaluer l'évolution des patients en créant un système d'aide à la décision qui permettra une caractérisation entièrement automatique de la morphologie de l'AAA mais aussi une caractérisation entièrement automatique de la morphologie de l'AAA, une fonction pour la planification chirurgicale fournissant un dimensionnement automatique des vaisseaux, un score objectif des résultats de l'AAA en intégrant le risque d'expansion de l'AAA, de rupture et le risque de complications post- opératoires.
L’IA au service de la gestion des épidémies a également été une thématique forte des sessions AI & Health.
Tout d’abord avec la présentation de Davide La Torre, de la SKEMA Business School, sur l’approche probabiliste de l'évolution des épidémies prenant en compte les interactions sociales des individus, leur taux d’infection et de guérison selon leur âge ou leur état médical. David Le Torre a ainsi parlé de son modèle probabiliste Susceptible-Infectieux-Remis (SIR) et comment celui-ci, sur des graphes, permet de comparer la charge d'infection et le coût indirect des scénarios de contrôle par confinement, vaccination et leurs combinaisons ou encore la diffusion de l’épidémie.
Puis avec l’intervention de Léa Longepierre, Data Scientist de la société Kiro, sur la prédiction des cas graves de COVID-19 chez les patients hospitalisés à l'aide des résultats de laboratoire et de l'analyse des données. En partenariat avec l'AP-HM (le troisième plus grand système hospitalier de France), Kiro a conçu un algorithme permettant de prédire jusqu'à trois semaines à l'avance l'évolution vers une forme sévère de COVID-19 pour les patients hospitalisés. Cela peut conduire à une diminution des coûts et de la charge, mais aussi à une réduction des séquelles pour le patient. L’étude de Kiro, qui s’étend de janvier 2020 à avril 2021 (permettant de ne pas inclure les cas de variants et à la suite d’une potentielle vaccination), s’est intéressée, à partir de données de plus de 150 000 patients, à un échantillon de 18 697 individus majeurs.
Enfin, la session AI & Health s’est clôturée par une keynote inspirante de Francesca Rossi, IBM fellow et IBM AI Ethics Global Leader intitulée « Thinking Fast and Slow in AI ». Selon Francesca Rossi, les systèmes d'IA ont connu des progrès spectaculaires ces dernières années, apportant de nombreuses applications réussies qui envahissent notre vie quotidienne. Cependant, l'IA manque encore de nombreuses capacités qui seraient naturellement incluses dans une notion d'intelligence ; par exemple, si nous comparons ces technologies d'IA à ce que les êtres humains sont capables de faire : généralisation, robustesse, explicabilité, analyse causale, abstraction, raisonnement de bon sens, raisonnement éthique ou encore 'intégration complexe et transparente de l'apprentissage et de l'intelligence. Elle soutient qu'une meilleure compréhension de la façon dont les humains évoluent, et ont évolué pour obtenir, ces capacités avancées peut inspirer pour doter les systèmes d'IA de ces compétences. Elle a ainsi fait un parallèle avec la théorie Thinking Fast and Slow de Kahneman.
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