■ Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes - LS2N

Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes - LS2N Digital Sciences Lab of Nantes - LS2N

UMR publique (Université de Nantes, Centrale Nantes, IMTAtlantique, CNRS, Inria) créée en 2017, le LS2N est la plus grosse unité en Pays de la Loire avec près de 500 personnes dont 220 permanents. Chaque année il forme plus de 40 docteurs, produit plus de 600 publications et totalise 8 M€ de ressources contractuelles. A public UMR (University of Nantes, Centrale Nantes, IMTAtlantique, CNRS, Inria) created in 2017, the LS2N is the largest unit in the Pays de la Loire region with nearly 500 people, including 220 permanent staff. Each year it trains more than 40 PhDs, produces more than 600 publications and has total contractual resources of €8 million.

Activités LS2N / Activities LS2N

Inventer les systèmes complexes de demain : c’est l’objectif des 24 équipes de recherche structurées autour de 5 pôles (automatique, robotique, interfaces homme-machine/signal, données, informatique) et 5 thèmes transverses alignés sur les grands défis sociétaux dont les sciences du vivant. À l’interface entre la biologie, la médecine et les sciences de l’environnement, la trentaine de chercheurs travaillant sur ce thème développent des applications en santé au travers de deux volets que sont le traitement de la donnée (avec l’enjeu de récupérer les informations cachées pertinentes à partir d’ensembles brouillés et anonymisés) et le traitement des systèmes (modélisation des processus biologiques, ingénierie pour la santé). En interaction grandissante avec le monde de la santé, le LS2N participe à la plateforme BIRD de bio-informatique (analyse de données génomiques), la chaire Milcom avec le CHU de Nantes (imagerie médicale), la chaire Artist (tuteurs cognitifs pour la formation des infirmières en chirurgie) et à divers « clusters » de l’I-SITE NExT (Facteurs humains dans les technologies médicales, Apprentissage profond en santé, bio-informatique pour la médecine systémique…). Aujourd’hui le LS2N est bien placé pour tirer parti des opportunités soulevées par la médecine personnalisée et de précision. Aide au diagnostic, suivi clinique et analyse de données médicales multimodales… Autant de voies prometteuses pour ce laboratoire qui s’intéresse aussi aux applications en santé de projets environnementaux tels que le programme TARA : les données sur le plancton recueillies lors d’une campagne récente concernent aussi les virus. Un sujet brûlant d’actualité. I nventing tomorrow’s complex systems: this is the objective of the 24 research teams structured around 5 poles (automatic control, robotics, human-machine/signal interfaces, data, computer science) and 5 cross-cutting themes aligned with the major societal challenges, including the life sciences. At the interface between biology, medicine and environmental sciences, the thirty or so researchers working on this theme are developing health applications through two aspects: data processing (with the challenge of recovering relevant hidden information from scrambled and anonymised sets) and systems processing (modelling of biological processes, engineering for health). In growing interaction with the health world, the LS2N participates in the BIRD bioinformatics platform (genomic data analysis), the Milcom chair with the CHU of Nantes (medical imaging), the Artist chair (cognitive tutors for training nurses in surgery) and in various «clusters» of the I-SITE NExT (Human factors in medical technologies, deep learning in health, bioinformatics for systemic medicine, etc.). Today, the LS2N is well placed to take advantage of the opportunities raised by personalized and precision medicine. Diagnostic assistance, clinical monitoring and multimodal medical data analysis are all promising avenues for this laboratory, which is also interested in the health applications of environmental projects such as the TARA programme: the data on plankton collected during a recent campaign also concern viruses. A hot topic today.

LS2N Université de Nantes – Faculté des Sciences et Techniques (FST) Bâtiment 34 - 2, chemin de la Houssinière - BP 92208 F-44322 Nantes Cedex 3 Tél. : +33 (0)2 51 12 58 69 E-mail : claude.jard@univ-nantes.fr https://www.ls2n.fr/

Valoriser les données de santé au service de traitements innovants

Un entretien avec Mme Stéphanie COMBES,

Directrice du Health Data Hub (HDH)

Pourriez-vous nous présenter les missions du Health Data Hub ?

Créé par la Loi du 24 juillet 2019 relative à l’organisation et la transformation du système de santé, le Health Data Hub est une structure publique partenariale dont l’objectif est de permettre aux porteurs de projet d’accéder facilement à des données non nominatives accessibles sur une plateforme sécurisée, dans le respect de la réglementation et des droits des citoyens. Ils pourront y croiser les données et les analyser pour améliorer la qualité des soins et l’accompagnement des patients. Les données mises à disposition par le Health Data Hub seront celles du Système National des Données de Santé historique (feuilles de soins de l’Assurance Maladie, données de facturation hospitalière, causes médicales de décès) ainsi qu’un “catalogue de données” (cohortes, registres, extraction d’entrepôts hospitaliers), porté par un arrêté pris après avis de la CNIL et construit de manière progressive et itérative en collaboration avec les collecteurs des données. L’enjeu principal consiste à valoriser cet effort de collecte et de mise en qualité des bases de données, en particulier de recherche, afin que leur partage plus large ne soit pas vécu comme une dépossession par les acteurs qui en sont à l’origine. Ce partage permettra d’enrichir les sources en favorisant leurs croisements et de multiplier les projets de réutilisation de ces données à des fins d’amélioration de la qualité des soins.

Quel premier bilan dressez-vous de l’action du Health Data Hub au regard de sa feuille de route et quelle offre de services prévoyez-vous de développer pour faciliter le traitement et l’usage des données ?

Notre feuille de route a été adoptée par l’Assemblée Générale du Health Data Hub en janvier 2020. Elle se décline en 4 axes. Premier enjeu : décloisonner les bases de données de santé dont les règles d’accès sont souvent hétérogènes et complexes. Second axe : mettre en place des services performants pour accompagner les porteurs de projets. Nos appels à projet ont permis de sélectionner 20 projets pilotes extrêmement innovants mobilisant des techniques d’intelligence artificielle. Troisième axe : positionner la France comme un leader dans l’usage des données de santé. Nous avons d’ailleurs été nommés autorité compétente pour le compte de la France dans le cadre de l’action conjointe lancée par la Commission européenne visant à mettre en place un espace européen de données de santé. Quatrième axe : assurer la participation de la société civile à cette initiative qui les concerne au premier plan par la publication sur notre site internet d’informations claires, directement compréhensibles, et par l’explication de nos engagements pour assurer la protection des données de santé.

Quelles sont les avancées concrètes du Health Data Hub 1 an et demi après sa création ?

Le HDH accompagne aujourd’hui 27 projets pilotes et 15 projets Covid. 5 projets et 3 bases seront sur la plateforme technologique dans le courant de l’été 2021. Plus de 20 partenariats sont en cours de discussion avec des acteurs qui pourront contribuer demain au catalogue de données, dès que les derniers textes réglementaires attendus seront publiés. À ce jour, un certain nombre de projets présentent déjà des résultats concrets. Le projet BACTHUB (AP-HP - Inserm) a pour objet de comprendre le lien entre la prise d’antibiotiques et le développement de bactéries résistantes aux antibiotiques. Le HDH a appuyé l’APHP dans la consolidation des données de 50 000 patients de 37 hôpitaux de l’AP-HP sur un historique de 5 ans. Le projet HYDRO porté par la start-up Implicity a pour but de corréler les données de 27 000 pacemakers connectés avec celles de l’Assurance Maladie pour prévenir les crises d’insuffisance cardiaque. Le HDH a contribué, aux côtés de la CNAM et de l’équipe d’Implicity, à améliorer le taux d’appariement entre ces deux sources de données, prérequis à l’obtention de résultats fiables. Le projet ORDEI porté par l’ANSM vise à automatiser le calcul du taux d’effets indésirables de la prise de médicaments. Le HDH a mis à disposition des compétences en data science pour réaliser une première maquette de l’outil grâce aux données disponibles en open data. Le projet NHANCE porté par l’AP-HP est un outil qui permet d’améliorer l’interprétation des images échographiques des lésions d’organes ventrales. L’équipe dédiée a déjà extrait automatiquement 80 000 images échographiques anonymes alors qu’il aurait fallu deux ans pour réaliser l’extraction manuellement. Au-delà de l’accompagnement des projets d’utilisation des données de santé, le Health Data Hub joue un rôle important dans l’animation de l’écosystème. Cela passe par exemple par l’organisation de grands événements tel que des appels à projet (avec le Grand Défi Santé : améliorer les diagnostics médicaux à l’aide de l’intelligence artificielle, le Datalab Normandie), des data challenges (avec la Société Française de Pathologie), des colloques (avec le ministère des Solidarités et de la Santé), des écoles d’hiver (avec les instituts 3IA et l’AIM), ou encore un symposium sur l’IA et la médecine avec le MIT et l’Académie nationale de médecine.

© Health Data Hub

Making the most of health data for innovative treatments

An interview with Ms Stéphanie COMBES,

Director of the Health Data Hub (HDH)

Could you present the missions of the Health Data Hub?

Created by the Law of 24 July 2019 on the organisation and transformation of the healthcare system, the Health Data Hub is a public partnership structure whose objective is to allow project leaders to easily access non-nominative data accessible on a secure platform, in compliance with regulations and citizens’ rights. They will be able to cross-reference data and analyse them to improve the quality of care and support for patients. The data made available by the Health Data Hub will be those of the historical National Health Data System (Health Insurance treatment sheets, hospital billing data, medical causes of death) as well as a “data catalogue” (cohorts, registers, extraction from hospital warehouses), supported by a decree issued after the opinion of the CNIL and built in a progressive and iterative manner in collaboration with the data collectors. The main challenge is to enhance the value of this effort to collect and improve the quality of databases, particularly research databases, so that sharing them more widely is not perceived as a loss of control by the players who created them. This sharing will make it possible to enrich the sources by encouraging their cross-referencing and to increase the number of projects for reusing these data to improve the quality of care.

What is your initial assessment of the Health Data Hub’s action in relation to its roadmap and what services do you plan to develop to facilitate the processing and use of data?

Our roadmap was adopted by the Health Data Hub General Assembly in January 2020. It is broken down into 4 areas. The first challenge is to decompartmentalise health databases whose access rules are often heterogeneous and complex. Secondly, to set up efficient services to support project leaders. Our calls for projects have made it possible to select 20 extremely innovative pilot projects using artificial intelligence techniques. Thirdly, to position France as a leader in the use of health

© Health Data Hub

data. We have also been appointed as the competent authority on behalf of France for the joint action launched by the European Commission to set up a European health data area. Fourthly, to ensure the participation of civil society in this initiative, which concerns them first and foremost, by publishing on our website clear, directly understandable information and by explaining our commitments to ensure the protection of health data.

What concrete progress has the Health Data Hub made 1.5 years after its creation?

The HDH is currently supporting 27 pilot projects and 15 Covid projects. 5 projects and 3 databases will be on the technological platform in the summer of 2021. More than 20 partnerships are under discussion with actors who will be able to contribute to the data catalogue tomorrow, as soon as the last expected regulatory texts are published. To date, a number of projects are already showing concrete results. The BACTHUB project (AP-HP - Inserm) aims to understand the link between antibiotic use and the development of antibiotic-resistant bacteria. The HDH supported the APHP in consolidating data on 50,000 patients from 37 AP-HP hospitals over a 5-year period. The HYDRO project led by the start-up Implicity aims to correlate the data of 27,000 connected pacemakers with those of the Health Insurance to prevent heart failure attacks. The HDH has contributed, alongside the CNAM and the Implicity team, to improving the matching rate between these two data sources, a prerequisite for obtaining reliable results. The ORDEI project supported by the ANSM aims to automate the calculation of the rate of adverse drug reactions. The HDH has provided data science skills to create a first model of the tool using data available in open data. The NHANCE project supported by the APHP is a tool to improve the interpretation of ultrasound images of ventral organ lesions. The dedicated team has already automatically extracted 80,000 anonymous ultrasound images, whereas it would have taken two years to extract them manually. In addition to supporting health data use projects, the Health Data Hub plays an important role in animating the ecosystem. This is done, for example, by organising major events such as calls for projects (with the Grand Défi Santé: improving medical diagnoses using artificial intelligence, the Datalab Normandie), data challenges (with the French Pathology Society), colloquia (with the Ministry of Solidarity and Health), winter schools (with the 3IA institutes and AIM), or a symposium on AI and medicine with MIT and the National Academy of Medicine.

La recherche fondamentale en IA, une ouverture vers de nombreuses applications en santé

Un entretien avec le Pr Isabelle RYL,

Quels sont les chiffres-clés et les partenaires du 3IA PRAIRIE ?

Lancé le 1er septembre 2019, PRAIRIE a été fondé par cinq institutions académiques (CNRS, Inria, Institut Pasteur, PSL, Université de Paris) et 14 partenaires industriels. Il s’appuie aujourd’hui sur 48 titulaires de chaires (34 chercheurs mondialement reconnus et 14 jeunes chercheurs) et a bénéficié de 21,51 M€ de l’ANR pour un budget prévisionnel total de 71,22 M€. Le jury international qui a présidé à notre sélection a recommandé que la contribution de l’État soit portée à 25 M€ sous couvert d’une évaluation à mi-parcours fin 2021.

Pourriez-vous nous parler de vos activités de recherche et en particulier de votre collaboration avec les industriels ?

La recherche est portée par les titulaires des chaires : au 3 décembre 2020 ils avaient signé 241 publications et participé à de nombreuses conférences de haut niveau. Certains ont notamment constitué des groupes de travail sur le transport, l’astronomie ou encore l’imagerie médicale. Nous privilégions une recherche fondamentale ouverte soutenue par un club de mécènes industriels qui finance l’ensemble des chaires, sans exclusivité. Ce territoire non concurrentiel favorise le dialogue entre les industriels mais aussi la recherche visant à lever les verrous technologiques qui ont un impact dans toutes les applications par exemple pour une IA plus sobre énergétiquement, nécessitant moins de cas d’usage pour son apprentissage et permettant d’expliquer les choix faits par les algorithmes d’apprentissage profond.

Pourriez-vous nous donner quelques exemples de projets de recherche en cours dans le domaine de la santé ?

Certains chercheurs ont conjugué leur expertise en médecine, réseaux sociaux et traitement automatique des langues pour analyser des textes médicaux tels que les rapports d’intervention et les messages publiés dans les forums de discussion de patients, très instructifs en matière d’interactions médicamenteuses et d’effets secondaires. En outre, une étude a été lancée sur le diagnostic sur les images de scanner de la sarcopénie, se caractérisant par une diminution de la masse musculaire, pouvant diminuer l’efficacité du traitement dans le cancer. Citons également les travaux de l’ICM pour une prédiction plus précoce de la maladie d’Alzheimer pour, dans un premier temps, un meilleur ciblage des cohortes pour des essais cliniques, des travaux sur la Covid-19 (collaboration Inria-SAMU pour exploiter les données de régulation du SAMU et fournir une cartographie quotidienne de l’apparition des cas pour cibler les moyens, ou encore « Face au Virus » étude des données de mobilité, suite à une sollicitation de la mairie de Paris), les travaux de recherche en génomique pour la caractérisation moléculaire des tumeurs à l’Institut Curie Cancer… de bourses d’étude pour appuyer la croissance du nombre d’étudiants à l’Université de Paris et à PSL. Douze bourses ont été accordées en 2019, 30 en 2020 et nous espérons atteindre une moyenne annuelle de 60 à partir de 2021. Des « masterclasses » ont été proposées à des internes en médecine – des formations de trois jours pour les initier aux technologies liées à leur spécialité, par exemple l’analyse d’images médicales par l’IA en radiologie et leur permettre de les utiliser à bon escient. Nous avons également mis sur pied une école d’été avec le 3IA de Grenoble à destination de doctorants et post-doctorants avec 14 nationalités représentées pour la 1ère édition, et environ 300 participants, 52 nationalités et 27 % de femmes pour l’édition 2021, et intervenons régulièrement dans des événements plus ou moins grand public (Cité des sciences et de l’industrie, Nuit des idées, Ministère des Finances, Conseil d’État, Interpol…) pour diffuser la connaissance scientifique sur l’IA. Enfin trois chercheurs ont créé une start-up, dont deux dans le domaine de la santé. AVATAR MEDICAL est née des travaux de Jean-Baptiste Masson, spécialiste de physique statistique appliquée à la biologie à l’Institut Pasteur. Cette start-up développe un assistant de réalité virtuelle pour les chirurgiens. Pour sa part, Sonio, co-fondée par Stéphanie Allassonnière, vise à aider les praticiens en échographie à optimiser cet examen en les aidant à détecter les maladies rares. Une aide au diagnostic bienvenue quand on connaît le nombre élevé de paramètres à considérer !

Quel premier bilan dressezvous de l’impact socio-économique de votre activité ?

PRAIRIE s’implique beaucoup dans la formation afin d’accroître le nombre d’étudiants formés à l’IA et aux métiers concernés par icelle. À cette fin il a mis en place une politique

Basic research in AI, an opening towards numerous health applications

Interview with Prof. Isabelle RYL,

Interpretation of brain images of Alzheimer’s patients - ARAMIS team / Interprétation d’images cérébrales de patients atteints de la maladie d’Alzheimer - équipe ARAMIS AVATAR MEDICAL: capture of a surgeon exploring a breast MRI in virtual reality / AVATAR MEDICAL : capture d’un chirurgien explorant une IRM mammaire en réalité virtuelle

© Inria / Photo C. Morel

What are the key figures and partners of 3IA PRAIRIE?

Launched on 1 September 2019, PRAIRIE was founded by five academic institutions (CNRS, Inria, Institut Pasteur, PSL, University of Paris) and 14 industrial partners. Today it is supported by 48 chairholders (34 world-renowned researchers and 14 young researchers) and has received €21.51M from the ANR (French National Research Agency) for a total estimated budget of €71.22M. The international jury that presided over our selection recommended that the State’s contribution be increased to €25 M under cover of a mid-term evaluation at the end of 2021.

Could you tell us about your research activities and in particular your collaboration with industry?

Research is carried out by the chairholders: as of 3 December 2020 they had signed 241 publications and participated in numerous high-level conferences. Some of them have set up working groups on transport, astronomy or medical imaging. We favour open fundamental research supported by a club of industrial patrons who finance all the chairs, without exclusivity. This non-competitive territory favours dialogue between industrialists but also research aimed at removing the technological barriers that have an impact on all applications, for example for more energy-efficient AI, requiring fewer use cases for its learning and making it possible to explain the choices made by deep learning algorithms.

Could you give us some examples of current research projects in the field of health?

Some researchers have combined their expertise in medicine, social networks and automatic language processing to analyse medical texts such as intervention reports and messages published in patient discussion forums, which are highly informative in terms of drug interactions and side effects. In addition, a study has been launched on the diagnosis on CT images of sarcopenia, characterised by a decrease in muscle mass, which can reduce the effectiveness of treatment in cancer. Also worth mentioning is the ICM’s work on earlier prediction of Alzheimer’s disease for, initially, better targeting of cohorts for clinical trials, work on Covid-19 (Inria-SAMU collaboration to exploit SAMU regulation data and provide daily mapping of the appearance of cases in order to target means, or “Facing the Virus”, a study of mobility data, following a request from the Paris City Council), genomics research work for the molecular characterisation of tumours at the Institut Curie Cancer...

What is your initial assessment of the socio-economic impact of your activity?

PRAIRIE is very involved in training in order to increase the number of students trained in AI and the trades concerned. To this end it has set up a scholarship policy to support the growth in the number of students at the University of Paris and PSL. Twelve scholarships were granted in 2019, 30 in 2020 and we hope to reach an annual average of 60 from 2021. “Masterclasses” have been offered to medical interns - three-day courses to introduce them to technologies related to their speciality, such as AI medical image analysis in radiology, and enable them to use them to good effect. We have also set up a summer school with the 3IA in Grenoble for doctoral and post-doctoral students with 14 nationalities represented for the 1st edition, and around 300 participants, 52 nationalities and 27% women for the 2021 edition, and regularly speak at events for the general public (Cité des sciences et de l’industrie, Nuit des idées, Ministry of Finance, Council of State, Interpol...) to disseminate scientific knowledge about AI. Finally, three researchers have created a start-up, two of them in the health field. AVATAR MEDICAL was born from the work of Jean-Baptiste Masson, a specialist in statistical physics applied to biology at the Pasteur Institute. This start-up is developing a virtual reality assistant for surgeons. For its part, Sonio, co-founded by Stéphanie Allassonnière, aims to help ultrasound practitioners optimise this examination by helping them detect rare diseases. A welcome diagnostic aid when you know the high number of parameters to be considered!

de l’innovation en santé

Un entretien avec Mme Marie-Christine JAULENT1 ,

Directrice du Laboratoire d’informatique médicale et ingénierie des connaissances pour la e-santé (LIMICS, unité 1142 Inserm / Sorbonne Université / Université Sorbonne Paris Nord), Directrice de recherche Inserm

Pourriez-vous nous présenter les chiffres-clés et l’expertise du LIMICS en e-santé ?

Le LIMICS est une unité de recherche mono-équipe et interdisciplinaire en informatique et informatique médicale axée sur le développement de systèmes décisionnels innovants. Placé sous la tutelle de l’Inserm, Sorbonne Université et Université Sorbonne Paris Sud, le laboratoire compte 55 membres dont 38 permanents et 12 postdoctorants. Il collabore en outre avec 5 sites de l’AP-HP (hôpital Tenon, hôpital Avicenne, hôpital Rothschild (DSI APHP), hôpital La Pitié Salpêtrière, hôpital Trousseau) et accueille l’équipe du CHU de Rouen en charge du développement du CiSMeF (catalogue et index des sites médicaux de langue française) et de HeTOP (health terminology – oncology portal).

Quels sont vos principales thématiques de recherche ?

Nous travaillons selon deux grands axes : l’ingénierie de connaissances et les systèmes d’information en santé d’une part, l’aide à la décision et l’intelligence artificielle d’autre part. L’ingénierie des connaissances en santé nous conduit à formaliser des guides de bonnes pratiques et à élaborer des ontologies de domaine en médecine qui permettent d’annoter des données de santé, qu’elles soient enfouies dans des sources explicites (articles scientifiques, livres de références, dossiers de patients…) ou implicites (nées de l’observation). Cette formalisation rend les données de santé exploitables par les algorithmes. À titre d’exemple, nos travaux ont contribué à des projets européens de recherche sur les personnes atteintes de plusieurs pathologies chroniques. L’objectif était de réconcilier les guides de bonne pratique et de faire dialoguer les différentes spécialités médicales au bénéfice du patient pour élaborer des plans de soins consensuels et optimiser les traitements. Quant aux ontologies informatiques (des modèles de données représentatifs d’un ensemble de concepts dans un domaine et des relations entre ces concepts), elles sont utiles pour décrire des connaissances à des fins comparatives et permettent aux algorithmes d’intégrer des données hétérogènes. Il s’agit de donner du sens aux données pour pouvoir les partager et les réutiliser correctement. Pour ce faire, les données sont « entreposées » et annotées à partir de connaissances plus générales. Elles peuvent notamment être réutilisées pour faire de la recherche et raccourcir le temps de l’innovation en affinant les critères d’inclusion d’un essai clinique. C’est de l’interopérabilité sémantique : on donne du sens aux données dans un contexte différent de celui de leur production.

Quid de la valorisation des connaissances implicites ?

Nous recherchons les informations potentiellement intéressantes issues des données collectées pour le soin ou la recherche susceptibles de représenter des connaissances nouvelles. Les données publiques générées par l’e-santé, les dossiers des patients (dont l’imagerie médicale), la silver économie et les objets connectés fournissent la matière première des algorithmes d’apprentissage, transcendant les frontières disciplinaires et géographiques. Il s’agit de systèmes de santé auto-apprenants qui fonctionnent en quatre temps : collecter, annoter et structurer pour rendre les nouvelles données interopérables et intégrables ; puis générer de nouvelles connaissances ; les opérationnaliser dans des systèmes d’aide à la décision ; évaluer l’impact et l’amélioration des pratiques. pharmacovigilance. L’IA est très utile dans ce domaine car elle donne des pistes pour repérer des signaux faibles à partir des témoignages d’internautes sur les réseaux sociaux. Il est cependant délicat de juger de la pertinence d’un tel signal parmi des millions d’autres. Cela dit des études rétrospectives sur le Mediator nous ont permis de déterminer des associations entre ce médicament et ses effets indésirables avant que les premiers cas officiels soient signalés. Dans ce type de sujet, les algorithmes de traitement automatique des langues sont essentiels pour analyser automatiquement des données de santé textuelles.

Quels sont selon vous les principaux défis à relever pour aboutir à des systèmes d’information en santé toujours plus innovants ?

Nous aurons à résoudre des problèmes éthiques dus aux erreurs commises par les algorithmes : qui endosse la responsabilité dans ce cas ? Pour ma part je prône une éthique du numérique pour encadrer l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle. Par ailleurs l’IA est prometteuse pour vérifier l’intérêt thérapeutique de nouvelles molécules mais on est loin de tout maîtriser : les systèmes d’IA sont incapables de dire pourquoi ils ont pris telle ou telle décision et ne peuvent pas davantage découvrir de nouvelles choses par eux-mêmes. En revanche ils peuvent voir ce que l’homme ne voit plus à l’œil nu, du fait de la masse toujours croissante de données à analyser. Ils sont donc d’une aide précieuse pour accélérer la recherche de nouveaux médicaments.

Pourriez-vous nous donner quelques exemples de projets en cours au LIMICS ?

Depuis seize ans nous travaillons avec l’ANSM sur un important projet de

of health innovation

An interview with Mrs Marie-Christine JAULENT2 ,

Director of the Laboratory of Medical Informatics and Knowledge Engineering for e-Health (LIMICS, unit 1142 Inserm / Sorbonne University / Université Sorbonne Paris Nord), Inserm Research Director

Could you present the key figures and LIMICS’ expertise in e-health?

LIMICS is a single-team and interdisciplinary research unit in computer science and medical informatics focused on the development of innovative decision-making systems. Placed under the supervision of Inserm, Sorbonne University and Université Sorbonne Paris Sud, the laboratory has 55 members including 38 permanent staff and 12 post-doctoral students. It also collaborates with 5 AP-HP sites (Tenon hospital, Avicenne hospital, Rothschild hospital (DSI AP-HP), La Pitié Salpêtrière hospital, Trousseau hospital) and hosts the Rouen University Hospital team in charge of developing CiSMeF (catalogue and index of French-language medical sites) and HeTOP (health terminology - oncology portal).

What are your main research themes?

We work along two main lines: knowledge engineering and health information systems on the one hand, and decision support and artificial intelligence on the other. Knowledge engineering in health leads us to formalise guides to good practice and to develop ontologies for medical fields that allow us to annotate health data, whether they are buried in explicit sources (scientific articles, reference books, patient records, etc.) or implicit (born of observation). This formalisation makes the health data usable by the algorithms. As an example, our work has contributed to European research projects on people suffering from several chronic diseases. The aim was to reconcile the guides to good practice and to bring the different medical specialties into dialogue for the benefit of the patient in order to develop consensual care plans and optimise treatments. As for computer ontologies (data models representing a set of concepts in a field and the relationships between these concepts), they are useful for describing knowledge for comparative purposes and enable algorithms to integrate heterogeneous data. The aim is to give meaning to the data so that they can be shared and reused correctly. To do this, the data are “stored” and annotated based on more general knowledge. In particular, they can be reused for research and shorten the time for innovation by refining the inclusion criteria for a clinical trial. This is semantic interoperability: data is given meaning in a context different from that in which it was produced.

What about the valorisation of implicit knowledge?

We are looking for potentially interesting information from data collected for care or research that could represent new knowledge. Public data generated by e-health, patient records (including medical imaging), silver economy and connected objects provide the raw material for learning algorithms, transcending disciplinary and geographical boundaries. These are self-learning health systems that operate in four stages: collecting, annotating and structuring to make new data interoperable and integrable; then generating new knowledge; operationalizing it in decision support systems; and evaluating the impact and improvement of practices.

© LIMICS

Could you give us a few examples of current projects at LIMICS?

We have been working with the ANSM for sixteen years on a major pharmacovigilance project. AI is very useful in this field because it gives leads to identify weak signals from the testimonies of Internet users on social networks. However, it is difficult to judge the relevance of such a signal among millions of others. That said, retrospective studies on the Mediator have enabled us to determine associations between this drug and its adverse effects before the first official cases were reported. In this type of subject, automatic language processing algorithms are essential for automatically analysing textual health data.

In your opinion, what are the main challenges to be met in order to achieve ever more innovative health information systems?

We will have to solve ethical problems due to errors made by algorithms: who bears the responsibility in this case? For my part, I advocate a digital ethic to govern the use of artificial intelligence systems. Moreover, AI is promising for verifying the therapeutic interest of new molecules but we are far from mastering everything: AI systems are incapable of saying why they have taken such and such a decision and neither can they discover new things by themselves. On the other hand, they can see what man can no longer see with the naked eye, due to the ever-increasing mass of data to be analysed. They are therefore of great help in speeding up the search for new medicines.

Valoriser les innovations à fort impact médical, sociétal ou de santé publique

Un entretien avec Mme Faten HIDRI,

Vice-Présidente de la Région Île-de-France chargée de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (2016-2021)

Quels sont les principaux atouts de l’enseignement supérieur et de la recherche en Île-de-France ?

L’Île-de-France est une région « hors norme » : elle regroupe 15 universités, 70 grandes écoles, 9 regroupements d’universités et d’établissements et de très nombreux autres éta¬blissements d’enseignement supérieur spécialisés, accueillant au total 717 000 étudiants en 2020. C’est 1/4 des étudiants de France. Par ailleurs, la région est riche de ses établissements d’excellence : dans le dernier classement de Shanghai 2020, 1 établissement francilien est dans le top 15 et 3 dans le top 50 des meilleures universités mondiales. Ces établissements sont de véritables parties prenantes au développement économique et social du territoire. Le territoire francilien est aussi une terre d’exception en matière de recherche et d’innovation avec ses 165 000 emplois (publics et privés) dans la recherche, soit 40 % des effectifs nationaux, 40 % des dépenses nationales de R&D, ses chercheurs reconnus mondialement, ses grands organismes de recherche et son leadership européen en nombre de brevets déposés. C’est en outre la première destination mondiale d’investissement en R&D à l’échelle internationale.

Comment la Région agit-elle en faveur de la recherche ?

La Région a investi 230 M€ dans la recherche ces 5 dernières années dans le cadre de sa stratégie régionale pour l’enseignement supérieur, la recherche et l’innovation. Elle se positionne comme facilitatrice auprès des divers acteurs dans une logique de valeur ajoutée. Elle a défini 13 domaines d’intérêt majeur (DIM), des thématiques de recherche avec de forts enjeux économiques et sociétaux, et assure dans ce cadre le financement de projets, d’équipements et d’emplois scientifiques en lien avec les partenaires socio-économiques franciliens. Le DIM Thérapie génique mène des projets de recherche visent à développer des approches thérapeutiques innovantes pour le traitement des maladies neuromusculaires. Le DIM One Health cherche à mieux appréhender les interactions Homme-AnimalEnvironnement dans le contexte actuel d’urbanisation croissante. Le DIM ELICIT a lancé en 2020 un appel à projets portant sur le codéveloppement de technologies et de méthodes innovantes pour combattre le SARS-CoV2. Le DIM Longévité et vieillissement est lui aussi intervenu dans le cadre de la crise sanitaire en s’impliquant dans le suivi de l’évolution des symptômes de la population en EPHAD après les tests PCR/sérologiques positifs. La Région soutient aussi le Genopole d’Evry, le Paris Region PhD portant sur les enjeux numériques des entreprises, les chaires Blaise Pascal, le Paris Region Fellowship Program (projet européen COFUND), le programme Smart Lab…

Pourriez-vous nous présenter l’état d’avancement du projet Paris-Saclay ?

Ce projet de cluster scientifique et technologique prend forme aujourd’hui, avec l’arrivée récente de Centrale Supélec et l’ENS Paris-Saclay (ex Cachan), l’ouverture de nouveaux centres de recherche, l’implantation de nombreux industriels et de plusieurs centres de R&D. L’arrivée des transports en commun toujours retardée reste une difficulté mais de nombreuses lignes de bus internes ont été déployées. De plus plusieurs quartiers de cette zone sont lauréats de l’appel à projets régional « Quartiers innovants et écologiques » visant à faire émerger de nouvelles pratiques d’aménagement alliant logements, emplois, transports, services et nature. Paris Saclay est la 1ère université française à apparaitre dans le top 20 du classement de Shanghai. C’est une université reconnue pour sa formation et sa recherche (avec une forte présence du CNRS et du CEA) en mathématiques, physique et informatique (Inria et CEA) avec un développement massif des projets en intelligence artificielle et de fortes capacités de développement et transfert industriel. Les sciences humaines et sociales sont portées par l’ENS Paris Saclay et l’Université de Versailles Saint-Quentin, qui a vocation à fusionner avec l’université de Paris Saclay en 2025.

Pourriez-vous nous parler du Prix des Innovateurs en Santé 2020 ?

Inscrit dans le cadre de la « Concertation de la filière Santé » initiée en 2019 par la Région avec l’ensemble des acteurs, ce prix consiste à mettre à l’honneur un jeune chercheur talentueux et son équipe pour leurs travaux dans le secteur de la santé avec des résultats à fort potentiel d’innovation. Il met en lumière l’excellence scientifique, technologique et thérapeutique de l’Île-de-France puisqu’il valorise des innovations dont l’impact médical, sociétal ou de santé publique sont particulièrement remarquables. Chaque prix est composé d’une gratification personnelle accordée au chercheur ainsi que d’un budget complémentaire, mis à la disposition de son équipe pour développer son projet de recherche. Nous sommes fiers de nos 3 lauréats 2020 : Amanda Karine Andriola Silva, Alexandre Loupy et Raphaël Rodriguez. Je vous invite à aller découvrir leurs profils et leurs travaux sur le site de la Région. https:// www.iledefrance.fr/prix-des-innovateursen-sante-2020-decouvrez-les-3-chercheurs-laureats.

© Région Île-de-France

Valuing innovations with a high medical, societal or public health impact

Interview with Mrs Faten HIDRI,

Vice-President of the Île-de-France Region in charge of Higher Education and Research (2016-2021)

What are the main assets of higher education and research in Île-de-France?

Île-de-France is an “out of the ordinary” region: it has 15 universities, 70 grandes écoles, 9 groupings of universities and institutions and a large number of other specialised higher education establishments, welcoming a total of 717,000 students in 2020. This is a quarter of all students in France. In addition, the region has a wealth of excellent establishments: in the latest Shanghai 2020 ranking, 1 Paris Region establishment is in the top 15 and 3 in the top 50 of the world’s best universities. These institutions are real stakeholders in the region’s economic and social development. The Paris Region is also a land of exception in terms of research and innovation with its 165,000 jobs (public and private) in research, i.e. 40% of the national workforce, 40% of national R&D spending, its world-renowned researchers, its major research organisations and its European leadership in terms of the number of patents filed. It is also the world’s leading destination for R&D investment.

How does the Region act in favour of research?

The Region has invested €230m in research over the last 5 years as part of its regional strategy for higher education, research and innovation. It positions itself as a facilitator for the various actors in a logic of added value. It has defined 13 major fields of interest (DIM), research themes with high economic and societal stakes, and within this framework ensures the financing of projects, equipment and scientific jobs in connection with the Île-deFrance socio-economic partners. The Gene Therapy DIM conducts research projects aimed at developing innovative therapeutic approaches for the treatment of neuromuscular diseases. The One Health DIM seeks to better understand the interactions between man, animal and the environment in the current context of increasing urbanisation. In 2020, the ELICIT DIM launched a call for projects on the co-development of innovative technologies and methods to combat SARSCoV2. The Longevity and Ageing DIM also intervened in the context of the health crisis by getting involved in monitoring the evolution of the symptoms of the population in EHPAD (Residential institution for dependent elderly persons) after positive PCR/serological tests. The Region also supports the Genopole d’Evry, the Paris Region PhD programme on the digital challenges facing companies, the Blaise Pascal Chairs, the Paris Region Fellowship Program (European COFUND project), the Smart Lab program...

Could you give us a progress report on the Paris-Saclay project?

This scientific and technological cluster project is now taking shape, with the recent arrival of Centrale Supélec and ENS Paris-Saclay (formerly Cachan), the opening of new research centres, the establishment of numerous industrial companies and several R&D centres. The arrival of public transport, which is still delayed, remains a difficulty, but many internal bus lines have been deployed. In addition, several neighbourhoods in this area are winners of the regional call for projects «Innovative and ecological neighbourhoods» aimed at developing new land-use practices combining housing, jobs, transport, services and nature. Paris Saclay is the first French university to appear in the top 20 of the Shanghai ranking. It is a university recognised for its training and research (with a strong presence of CNRS and CEA) in mathematics, physics and computer science (Inria and CEA) with a massive development of projects in artificial intelligence and strong capacities for development and industrial transfer. The human and social sciences are supported by the ENS Paris Saclay and the University of Versailles Saint-Quentin, which is due to merge with the University of Paris Saclay in 2025.

Could you tell us about the 2020 Health Innovators Award?

As part of the Concertation de la filière Santé (Concertation of the health sector) initiated in 2019 by the Region with all the players, this prize consists of honouring a talented young researcher and his or her team for their work in the health sector with results with high innovation potential. It highlights the scientific, technological and therapeutic excellence of the Île-deFrance region by highlighting innovations whose medical, societal or public health impact is particularly remarkable. Each prize consists of a personal bonus awarded to the researcher and an additional budget, made available to his or her team to develop the research project. We are proud of our three 2020 winners: Amanda Karine Andriola Silva, Alexandre Loupy and Raphaël Rodriguez. I invite you to discover their profiles and their work on the Region’s website. https://www.iledefrance.fr/ prix-des-innovateurs-en-sante-2020-decouvrez-les-3-chercheurs-laureats.

© Christophe Hargoues / Genopole

Genopole’s technology platforms in Évry-Courcouronnes / Plateformes technologiques du Genopole d’Évry-Courcouronnes