[Retour sur] Data Science & Artificial Intelligence DAY – 3eme Edition

La communauté Datascience et IA de Systematic Paris-Region, s’est retrouvée le 3 novembre dernier, autour de nombreux experts pour traiter de 3 thématiques actuelles et essentielles de l’Intelligence Artificielle : l’IA et la santé, les infrastructures Hardware de l’IA, l’intégrité des données traitées par l’IA.
Bertrand Braunschweig, Président du Hub Data Science & AI du Pôle Systematic a introduit la journée.

En 4 séquences, nous retiendrons plus particulièrement :

Table ronde « L’IA dans la santé et dans la crise liée à la COVID »

Avec, Pr Abdelhamid Mellouk, Directeur du Département Ingénierie et Technologie pour la Santé, UPEC/ EPISEN, Pr Mehdi Khellaf, Chef de Service URGENCES et Département d’AVAL des URGENCES, CHU Henri MONDOR, APHP, Dr Éric Lecarpentier, Chef de service, SAMU 94, Gael Varoquaux, Directeur de Recherche, INRIA, Dr Sami Souihi, Maitre de Conférences, UPEC
L’intelligence artificielle de par ses composantes a révolutionné le traitement de l’information dans le domaine de la santé, notamment dans l’analyse automatique des images médicales, la détection de pathologies, la combinaison des données imageries et génétique pour l’aide à la détection des maladies. Ces avancées ouvrent de nouveau champs de recherche et d’application pour une médecine.
Quels serait les besoins des services hospitaliers en terme de soutien par l’Intelligence Artificielle ?
Pour les urgences, on recense des besoins pour l’optimisation des flux, l’optimisation des diagnostics …. On pourrait par exemple envisager un soutien de l’IA pour :

• Une aide à la décision : choisir parmi toutes les capacités de réponses la meilleure réponse possible
• Assistance au diagnostic lors des appels du 15 : décryptage, grâce à l’IA des données et informations non verbales, (respiration de l’appelant, débit, inquiétude, intonation). Il y a plusieurs éléments qui pourraient être des indicateurs de degré de gravité qui inciteraient à creuser ou abréger l’interrogatoire
• Une capitalisation de l’historique de l’activité pour optimiser le parcours de soin
• Une gestion prédictive des flux. L’IA peut-elle modéliser le cycle irrégulier des pics entrants de patients selon les jours et les services et permettre ainsi de mieux discerner les capacités de prise en charge.

On retiendra également de cette table ronde santé : ce qu’on attend de l’IA c’est qu’elle nous apporte des choses qu’on ne perçoit pas qui nous permettront de changer nos diagnostics de demain. Que l’IA nous apporte des compréhensions sur des choses qu’on ne comprend pas, souligne Mehdi Khellaf.

Keynote « Les enjeux du hardware de l’IA avec Olivier Ezratty

Olivier nous a partagé son analyse exhaustive du hardware de l’IA actuel avec un focus sur :

• Enjeux pratique du hardware de l’IA
• Enjeux économiques
• Besoins en calcul pour ML/DL,
• Comment accroître la capacité de calcul
• Coût énergétique VS mémoire
• Fonction d’IA dans les smartphones
• Neuromorphique = inspiré par le cerveau
• les français du hardware de l’IA

Table ronde « Neuromorphic Computing »

Marc Duranton, Chercheur, CEA Teodora Petrisor, Senior Research Engineer in Data-driven AI, Thales
Nos experts ont partagé leur vision à travers les questions soumises par Juliette Mattioli, Co-présidente du Hub Data Science et AI :

• Quelles sont les architectures les mieux adaptées au défi de l’embarqué ?
• Est-ce que la recherche de compromis énergétique (latence, autres propriétés) n’induit pas une nouvelle conception énergétique et des nouveaux concepts d’implémentation ?
• Acteurs en France/Europe de l’embarqué, au niveau de la recherche notamment. Qu’est-ce qu’il faudrait pousser en France ou en Europe dans cette dynamique de l’embarqué ?

Table ronde « IA et intégrité des données »

Modérateur : Najah Naffah, CEO, BLOCKCHAIN SECURE Teddy Furon, Chercheur, INRIA Rennes Charles-Antoine Giuliani, Président-Fondateur, SYNAPLUS Jamal Atif, Chargé de mission Science des données et intelligence artificielle, INS2I
L’IA est finalement un tryptique réunissant algorithmes, infrastructures et données

• Qu’est-ce qu’on entend par intégrité de données dans un contexte d’intelligence artificielle ?
• Qu’en est-il des attaques dans l’IA, quel type d’attaques, comment se défendre ?

La vulnérabilité des données au cours du temps, pas forcément due à des attaques volontaires. La donnée est vulnérable dans son cycle de vie, mais que peut-on faire pour détecter ce type de vulnérabilité ? Quelle solution appliquer pour conserver la fiabilité des données ?

Conclusion de Juliette Mattioli, Co-présidente du Hub Data Science et AI et Intelligence, Senior Expert in Artificial Intelligence & Segment leader of Key Technology Domain on Algos, Thales.