Cette journée d’étude, dédiée aux liens entre intelligence artificielle et recherche en cancérologie, a pour objectif de sensibiliser et d’acculturer les chercheurs et chercheuses aux usages de l’IA dans leurs pratiques scientifiques.
Elle vise à réunir des acteurs et actrices issus de différentes disciplines – biologistes, clinicien·nes, chercheur·ses en informatique et en science des données – afin d’échanger autour des apports de l’intelligence artificielle dans la recherche sur le cancer, mais aussi de ses limites et des questions qu’elle soulève.
Le programme ambitionne ainsi de démystifier l’intelligence artificielle, d’illustrer ses usages actuels en cancérologie à travers des exemples concrets, et d’encourager une réflexion collective sur les enjeux scientifiques, éthiques et sociétaux associés à ces outils.
La journée permettra également de partager retours d’expérience, démonstrations d’outils et perspectives de recherche, afin d’aider les chercheurs à mieux comprendre comment ces technologies peuvent être mobilisées dans leurs projets.
Le programme prévisionnel s’articulera autour de trois grandes sessions complémentaires, suivies d’une table ronde. Chaque session sera composé d’une présentation théorique permettant de poser les bases méthodologiques, et d’une intervention illustrant ces approches à travers des applications concrètes.
- L’I.A. pour l’imagerie
Cette session abordera les applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’imagerie biomédicale et de l’anatomopathologie. Les présentations introduiront les principes généraux des méthodes d’apprentissage appliquées aux images, ainsi que l’utilisation de modèles pré-entraînés permettant d’automatiser certaines analyses. - L’IA pour les analyses omiques
Cette session sera consacrée aux applications du machine learning aux données omiques (génomique, transcriptomique, multi-omique) dans le contexte de la recherche sur le cancer. Les intervenants présenteront différentes approches permettant d’exploiter ces données complexes et de grande dimension, notamment les méthodes d’apprentissage automatique. Seront également abordées les approches d’intégration multi-niveaux, qui permettent de combiner différents types de données. - Les LLM appliqués à la cancérologie
La troisième session portera sur les modèles de langage de grande taille (LLM) et leurs applications potentielles dans la recherche et en santé. Les présentations exploreront notamment leur utilisation pour structurer et analyser des données non structurées, faciliter l’accès à l’information scientifique ou encore développer des assistants numériques destinés à accompagner les chercheurs dans certaines tâches. - Table ronde : enjeux et perspectives
La journée se conclura par une table ronde consacrée aux enjeux associés à l’utilisation de l’intelligence artificielle en cancérologie. Les échanges porteront notamment sur les questions éthiques et réglementaires, l’importance de la qualité et de l’annotation des données, l’impact environnemental des infrastructures de calcul, ainsi que les conditions nécessaires pour favoriser l’accès aux ressources et le développement de collaborations entre disciplines.
Comité scientifique : Jean-Charles Cadoret (Institut Jacques Monod), Marc Deloger (Gustave Roussy), Pierre Gestraud (Institut Curie), Lorette Noiret (Sorbonne Université), Nicolas Servant (Institut Curie).
