Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Thèse en co-tutelle de Niama assia EL JOUDI

Surveillance intelligente de la santé grâce à l’apprentissage profond et à l’intelligence artificielle

Date de début : 17 février 2023
Mots clés : Intelligence Artificielle – Apprentissage Profond - Santé intelligente – Réseaux de Neurones Convolutifs – Imagerie médicale - Optimisation
Encadrement :

L’intelligence artificielle a pu impacter positivement plusieurs domaines comme l’agriculture, l’automobile, et bien d’autres. Récemment et surtout avec l’apparition du Covid, cette technologie a connu une utilisation importante dans le domaine médical. L’IA est composé de différents sous-domaines, les plus populaires sont le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL).

Les algorithmes du ML permettent aux ordinateurs d’apprendre de manière autonome à partir des données afin d’accomplir une tâche particulière. Cependant, pour la vision par ordinateur, ces techniques traditionnelles nécessitent une intervention humaine pour l’extraction de features. Ainsi, l’automatisation de cette phase est réalisée avec le développement du deep learning. Son architecture inspirée du cerveau humain lui permette de traiter les problèmes les plus complexes.

L’innovation dans les technologies de l’IA ne cesse d’apporter des nouvelles applications automatisées qui améliorent le domaine médical. Les modèles du deep learning comme le CNN peuvent analyser de différents types de radio et ainsi détecter et classifier plusieurs maladies comme le cancer, le glaucome, etc. Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) prédominent les problèmes complexes de la vision par ordinateur grâce à leur architecture flexible et sophistiquée. Néanmoins, cette architecture doit être optimisée afin d’aboutir à des résultats surprenants. Les applications d’IA vont aider à améliorer la qualité du diagnostic en détectant rapidement et précocement les maladies infectieuses et mortelles, recommander un traitement ainsi que faciliter et assister les praticiens à la prise de décision.

Thèmes scientifiques impliqués :

Domaines d'application impliqués :

Soutenance

Soutenance ayant eu lieu le

Jury :