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Atelier 6 - de 11h00 à 12h30
IA et calcul scientifique : accélérer l’innovation dans les domaines académiques et industriels
Présidé par Eric Petit, Research engineer, HPC application specialist, Intel and Michaël Krajecki, Agence de l’Innovation de Défense (AID)
Comment le Deep Learning est devenu l'outil de choix pour IA niveau de radiologue professionnel
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Le Deep Learning comme une paradigme et une famille vaste de méthodes en apprentissage automatique est passé par une série d'évolutions pour enfin devenir l'outil de choix dans plusieurs domaines émergeant importants.
Dans cette présentation nous allons d'abord essayer de comprendre ce que le Deep Learning est réellement, de discuter quelles opportunités cela représentent pour le business et ensuite de se concentrer sur l'exemple de Therapixel, une start-up française qui a développé un logiciel très performant pour la détection du cancer du sein.
L'entreprise a été créée par une équipe de chercheurs et de développeurs logiciel qui travaillaient ensemble à l'Institut National de Recherche INRIA. Dès le début, Therapixel s'est spécialisé sur les données médicales et grâce à notre premier logiciel de visualization sans contact Fluid nous avons aujourd'hui un important réseau d'hôpitaux partenaires. Depuis 2016 nous avons développé progressivement notre équipe de recherche en IA et finalement décidé de concentrer nos efforts sur la création d'un produit industriel pour le dépistage du cancer du sein MammoScreen. Son origine remonte à notre prototype de recherche d'un réseau de neurone profond qui a gagné en 2017 le "Digital Mammography Data Challenge" organisé grace aux efforts communs avec Amazon, IBM et plusieurs instituts de recherche américains. En trois ans, le code est passé d'un prototype de recherche à un produit industriel connecté à notre cloud sécurisé pour les données médicales, simple d'installer dans n'importe quel hôpital dans le monde. Il nous manque encore une dernière clé : l'autorisation d'accès au marché par les commissions de régulations et nous y sommes presque.
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Biographie : Yaroslav Nikulin est un chercheur franco-russe en IA spécialisé sur l'application de modèles basés sur Deep Learning aux problèmes d'imagerie médicale. Avant de joindre Therapixel en 2016 il a fait un parcours de 8 ans assez riches à travers de deux universités en Russie et en France et plusieurs stages de recherche et développement notamment chez Siemens Corporate Research et Philips Healthcare. Pendant ces stages il a pu acquérir des compétences assez variées qui lui ont permit de concevoir et implémenter la solution gagnante de Digital Mammography DREAM Challenge, une compétition que Therapixel a remporté en 2017. Depuis ce temps il travaille avec l'équipe d'ingénieurs et de chercheurs IA sur la création d'un produit industriel pour le dépistage du cancer du sein MammoScreen. En 2019 il a participé à une étude clinique qui a démontré l'augmentation de la performance des radiologues avec MammoScreen et sa performance autonome du même niveau que les radiologues professionnels spécialisés en lectures des mammographies." |
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