Intelligence Artificielle

05 juil
Du 05/07/2021
au 07/07/2021

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Ecole thématique annuelle : approches multi-disciplinaires en mécanique

Les écoles doctorales MEGA et Matériaux s'associent pour proposer leur école thématique annuelle "Approches Multi-Disciplinaires en Mécanique".

Cette école thématique pour objectif de proposer une formation scientifique à l’intention des doctorants, postdoctorants, enseignants-chercheurs et chercheurs intéressés par les concepts transversaux à la mécanique et combinant des aspects numérique, théorique et expérimental. Les thèmes abordés cette année concerneront en particulier la mécanique du vivant et les matériaux pour le vivant ainsi qu’une journée sur l’intelligence artificielle commune avec la 4e semaine Scientifique Interdisciplinaire de l’EUR MANUTECH SLEIGHT.
 

En savoir plus : Programme détaillé
Inscription gratuite par mail auprès de nadira.matar@insa-lyon.fr ou valery.botton@insa-lyon.fr en indiquant, pour les doctorants, nom, prénom, nom du directeur de thèse, école doctorale de rattachement, rattachement à une EUR.

Informations complémentaires

  • Amphithéâtre du Bâtiment FREYSSINET, INSA Lyon et en co-modal depuis le Campus MANUFACTURE de Saint-Etienne

14 avr
14/avr/2021

Recherche

Covid-19, imagerie médicale et IA : du diagnostic au pronostic

Parmi les outils à disposition des équipes de soignants pour mesurer l’avancée d’une pathologie comme la Covid-19, l’imagerie médicale joue un rôle important. Comment passer du diagnostic au pronostic de l’évolution clinique ? En collaboration avec le CHU de Saint-Étienne, une équipe du laboratoire CREATIS1 s’attelle à développer un programme informatique capable de prédire le risque d’évolution de la maladie chez un patient. Après un an de collecte de données cliniques, biologiques et d’images thoraciques, les chercheurs espèrent pouvoir faire de cette base unique en son genre, nommée « COVID-CTPRED », un outil efficace pour soulager l’accès au soin et la gestion des flux des patients dans les hôpitaux. Explications.

Comprendre la pathologie à travers l’image 
Olivier BernardIl se lit parfois dans le marc de café… Ou dans l’imagerie médicale. Lire l’avenir de l’état de santé d’un patient atteint de la Covid, c’est un peu l’ambition du projet « PROFILE » mené par un groupe-projet du laboratoire CREATIS. Source d’information complémentaire pour poser un diagnostic médical, l’imagerie pourrait aider à prévoir l’évolution clinique des patients touchés par la Covid. « C’est une maladie qui présente des particularités visibles à travers un scanner, comme des lésions en périphérie des poumons. Des études ont montré des signatures, comme des changements de calibre des vaisseaux de l’arbre vasculaire pulmonaire. L’idée du projet est de pouvoir prédire, en fonction des images et d’autres sources de données, l’évolution de la maladie au cours du temps. L’imagerie médicale joue un rôle important, non pas unique, mais la prédiction des risques peut être améliorée grâce à elle », explique Olivier Bernard, enseignant-chercheur de l’INSA Lyon, porteur du projet « PROFILE ». Pour cela, l’équipe de recherche s’est appliquée à récolter, en collaboration avec le CHU de Saint-Étienne, un grand nombre d’informations cliniques et des images des patients. L’objectif final ? Développer une intelligence artificielle capable d’intégrer toutes ces données et en faire un modèle prédictif. 

Exemple de signatures caractéristiques de la COVID sur des images issues de scanner par rayon X- pavage fissure sur l'image de gauche et vaisseaux périphériques dilatées sur l'image de droite

Exemple de signatures caractéristiques de la Covid sur des images
issues de scanner par rayon X - pavage fissure sur l'image de gauche et vaisseaux périphériques dilatées sur l'image de droite

L’intelligence artificielle pour prédire et pronostiquer
Avant de pouvoir faire fonctionner une intelligence artificielle capable de pronostic, un travail de longue haleine a occupé l’équipe pendant près d’un an : la collecte d’informations pour alimenter une base de données qui soit suffisamment complète et prometteuse pour produire de réelles avancées. Les chercheurs et médecins collectent d’ailleurs cette semaine les dernières données nécessaires, celles du 800
e patient volontaire. « Travailler avec une IA suppose de constituer une base de données solide. La richesse de notre base se situe dans la pertinence et la complémentarité des informations que nous avons récoltées, en plus de chacune des images. Nous sommes conscients que l’image n’est pas suffisante : la qualité de vie du patient, ses antécédents médicaux et son profil de santé sont des informations à considérer dans notre modèle prédictif. Nous prenons en compte près de 400 champs, en plus des données issues de l’image », ajoute le responsable de l’équipe MYRIAD2.

Croiser les sources d’image
Grâce à des liens forts avec le CHU de Saint-Étienne, les chercheurs du laboratoire CREATIS ont étayé leurs données d’imagerie, avec un protocole particulier auquel les patients volontaires ont accepté de se soumettre. « Aujourd’hui, les scanners à rayons X sont l’une des imageries recommandées pour déterminer l’état des patients atteints de la Covid. Si notre base de données est assez singulière, c’est qu’elle permet d’exploiter différents types de scanner X. En plus d’un scanner classique, si le patient le peut, les médecins doublent les examens avec des acquisitions scanner angiographique en fin d’inspiration et d’expiration. Le scanner classique permet de voir les lésions dans les poumons et localiser les embolies ; l’angiographie permet d’extraire l’arbre vasculaire grâce à des produits de contraste ; et la combinaison des clichés pris en fin d’inspiration et d’expiration permet de caractériser la capacité respiratoire des patients. Toutes ces données prises ensemble renforceront le pouvoir prédictif de notre outil informatique. Chaque détail compte pour un système d’IA efficace », poursuit le chercheur. 

Exemple d'un arbre vasculaire pulmonaire extrait à partir d'une acquisition scanner angiographique
Exemple d'un arbre vasculaire pulmonaire extrait à partir d'une acquisition scanner angiographique

Un projet « open science » pour répondre à l’urgence
Aujourd’hui en deuxième phase d’évaluation par l’Agence Nationale de la Recherche pour financer le reste des travaux, le projet peut aussi compter sur l’entièreté de la communauté scientifique. « Nous voulons ce projet le plus ouvert possible. En plus de notre collaboration avec le CNAM et l’Université de Bourgogne pour étendre la base de données, nous avons mis en place une plateforme web collaborative pour permettre à tous les chercheurs publics français qui le souhaitent, de travailler sur le sujet, hors cadre de partenariat de recherche. Ce service, rendu possible par un premier financement national, nous permet d’anonymiser les données personnelles et médicales récoltées avant qu’elles ne soient manipulées. Cela répond à l’un des principaux enjeux éthiques de notre démarche : la protection des données personnelles des patients ayant participé à l’étude ». 

Quid de la vaccination ? 
Alors que la campagne de vaccination progresse, une question légitime se pose : le projet « PROFILE » a-t-il encore son utilité ? Pour le chercheur du laboratoire CREATIS, cela ne fait aucun doute. « Nous ne sommes jamais à l’abri d’une mutation d’un virus qui pourrait rendre les vaccins inefficaces. Ce sont des mots certainement difficiles à accepter lorsque la société toute entière n’attend qu’une sortie de crise, mais il est envisageable que cette pandémie soit la première d’une longue série. Et au-delà de la crise actuelle, rien n’est jamais perdu en matière de recherche scientifique. Toutes les méthodes que nous développons en imagerie aujourd’hui pourront être utiles pour d’autres pathologies. Ça n’est jamais du temps perdu, mais du temps gagné » conclut Olivier Bernard.

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1 Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (INSA Lyon/UCB-Lyon 1/UJM/CNRS/Inserm)
2 MYRIAD: modeling & analysis for medical imaging and diagnosis

 

Pour aller plus loin sur le sujet : 
Podcasts « Les cœurs audacieux » - Saison 2 / Épisode 3 - 9 février 2022
 

Mots clés

16 déc
16/déc/2020

INSA Lyon

Hublo : un diplômé INSA réinvente le pressing 

Commerces dits « essentiels » pendant le confinement, les pressings font partie de ces commerces de proximité qui animent les centres villes et quartiers. Pourtant régulièrement sommée d’anti-écologique malgré les nombreuses tentatives de rendre la filière plus durable, l’activité peine à se renouveler et surtout, à minimiser son empreinte carbone. 

Stéphane Cohen est un ingénieur INSA diplômé de 1994. Après une vingtaine d’années au service de multinationales américaines, il revient à la vie locale et reprend deux pressings parisiens. Depuis 7 mois, Hublo propose ses services et promet de belles années de nouveauté aux artisans blanchisseurs. Entre machines et quelques kilos de linge, se profile le portrait d’un homme qui a décidé de mettre la technologie au service de l’environnement et du lien social. Interview.

En 2020, vous vous êtes lancé dans le grand défi de l’entrepreneuriat. Késako Hublo ?

Hublo est une entreprise de pressing dont l’objectif est simple : réduire l’empreinte carbone du nettoyage textile tout en soutenant l’économie de proximité. Pour le client, il s’agit de confier son linge à notre équipe de professionnels à travers l’application mobile dédiée ou déposer son linge en main propre, et on s’occupe de tout ! Une fois récolté et lavé grâce à des techniques de nettoyage écoresponsables, le linge est livré en triporteur électrique jusqu’à la porte du client s’il le souhaite. Il faut dire que l’activité de pressing traîne encore une image incompatible avec l’enjeu environnemental notamment à cause de certains solvants utilisés par le pressing traditionnel. Je veux proposer une transformation de l’activité tout en faisant de mon entreprise, une actrice du changement vers un monde plus vert et socialement responsable. 

Vous avez passé près de vingt années à travailler pour les plus grands noms de la tech mondiale. Vous ont-elles inspiré pour créer Hublo ? Ou êtes-vous au contraire vacciné contre leurs façons de voir le monde ?

Je crois que je n’ai gardé que deux choses. La première, c’est une vision. Après être passé par IBM, Motorola et Google, j’avais rejoint une entreprise un peu plus petite dont le patron était finalement quelqu’un de particulièrement humain, et cet homme m’a marqué. Sa vision était très éloignée des valeurs financières que j’avais connues auparavant. En créant Hublo, j’avais envie d’implémenter ce que j’avais appris de ce dernier directeur. La seconde chose que j’ai acquise de mon expérience, c’est l’outil technologique. Hublo est fondée sur une application et implémente des principes d'intelligence artificielle qui permettent d’optimiser les process, depuis le dépôt de linge, en passant par le lavage et le retour chez le client. Mais au-delà de ça, je souhaite utiliser cette IA pour exploiter les données produites par l’activité pressing pour une chose en particulier : minimiser l’empreinte carbone. Finalement, c’est peut-être ça dont j’ai surtout hérité de ces grosses entreprises : j’ai acquis la conviction que la technologie n’est pas une fin en soi, mais qu’elle doit être au service de valeurs sociétales. J’ai donc choisi que ma société soit au service de l’environnement, de l’être humain, et du développement de l'industrie et de l'artisanat français. Hublo est une société à mission : ces valeurs sont inscrites dans ses statuts.

En somme, vous souhaitez redonner un coup de jeune à un vieux métier grâce à la technologie ?

Le pressing est un métier qui a connu beaucoup d'évolutions jusqu’à l’arrivée des machines automatiques domestiques. Bien sûr, le temps de la lavandière qui frottait le linge dans les ruisseaux est dépassé, mais il reste encore beaucoup à faire en matière de responsabilité environnementale. En France, plus de 7 milliards de lessives domestiques sont lancées et 2,3 millions de machines à laver sont vendues chaque année. Les lessives utilisées ne sont pas toujours éco-compatibles, mais surtout, ce sont les microparticules plastiques déversées dans les océans car trop petites pour être filtrées par les stations d’épuration qui rendent l’impact conséquent. Avec Hublo, il s’agit tout d’abord de mutualiser les machines pour réduire le coût carbone par famille. Puis aussi, de faire prendre conscience à nos clients de l’impact de leurs cycles de nettoyage sur l’environnement grâce aux mesures que nous sommes capables de faire avec l’intelligence artificielle. Faire tourner son lave-linge est devenu quelque chose de si machinal qu’on ne s’imagine pas qu’un geste si simple puisse faire autant de dégâts sur la planète. En tant que « société à mission », je crois qu’il est plus que temps de faire passer ce message.

Vous faisiez le parallèle avec les lavandières dont les quotidiens étaient finalement remplis d’échanges sociaux. Le pressing fait partie de ces commerces de proximité qui favorisent le lien social. Est-ce quelque chose d’important pour vous ? 

C’est primordial, même. Je viens de ces grosses boîtes où j’avais rapidement perdu la valeur de proximité et de la force de l’échange local. En m’implantant sur le marché français, c’est une des valeurs que j’ai voulu continuer à cultiver avec les deux pressings. Ici, le lien social est vraiment partout car c’est un métier où la confiance est indispensable entre l’artisan et le client : les gens vous confient une part de leur intimité à travers le linge à laver. Aussi, je crois que si le confinement a révélé de nouvelles habitudes d’achats, notamment en rapprochant les français avec leurs commerçants de proximité, c’est aussi pour ce besoin de confiance et de convivialité. Ce lien est si étroit que parfois, les clients appellent leurs commerçants par leurs prénoms ! C’est important de continuer à le valoriser. Et vous, connaissez-vous le prénom de votre artisan de pressing ?

 

 

Mots clés

27 nov
Du 27/11/2019
au 04/12/2019

Sciences & Société

IN SITU : la semaine de l'innovation de l'Université de Lyon

IN-SITU est une semaine d’événements dédiée à l’innovation et qui a pour objectif de mettre en valeur tous les services, structures et initiatives des établissements d'enseignement supérieur permettant aux acteurs socio-économiques d’innover en partenariat avec l’Université de Lyon.

Cette semaine thématique regroupera plusieurs dizaines d’événements disséminés sur l’ensemble des campus des établissements de l’Université de Lyon, ainsi qu’un challenge d’innovation, un colloque scientifique, une remise des prix ou encore des campus tours.

Nous listons ici les évènements se déroulant sur le campus de la Doua - Villeurbanne où l'INSA Lyon est particulièrement impliqué.

Mercredi 27 novembre 2019

Jeudi 28 novembre 2019

Vendredi 29 novembre 2019

Mardi 2 décembre 2019

Mercredi 3 décembre 2019

Jeudi 4 décembre 2019

 

28 oct
Du 28/10/2019
au 31/10/2019

Sciences & Société

IA2 2019: Intelligence Artificielle pour la Ville Intelligente

L’Institut d’Automne en Intelligence Artificielle (IA2), organisé par le GDR IA, a pour but de proposer une école généraliste en intelligence artificielle, afin d’offrir un panorama des différentes sous-disciplines de l’intelligence artificielle et de leurs principales techniques.

La thématique choisie pour cette école est « intelligence artificielle pour la ville intelligente», faisant écho à l’utilisation massive de techniques d’intelligence artificielle pour ces applications.

Informations complémentaires

  • http://ia2.gdria.fr
  • Amphi Claude Chappe, Bâtiment TC, à l’INSA de Lyon, sur le Campus de la Doua.

24 nov
24/nov/2017

Recherche

Créer des images de terrain réalistes grâce aux réseaux neurones

L'équipe GeoMod du Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS - CNRS/INSA de Lyon/Université de Lyon/École Centrale de Lyon), en collaboration avec l'université de Purdue (USA) et Ubisoft, présentera à la conférence SIGGRAPH Asia 2017 (27-30/11/2017) une nouvelle méthode interactive pour concevoir et éditer des images de terrains.

Cette méthode s'appuie sur des résultats récents d'apprentissage profond pour synthétiser des terrains réalistes à partir de croquis simples et intuitifs et peut également simuler approximativement l'érosion de terrain en quelques millisecondes quand les algorithmes classiques de simulation prennent plusieurs minutes. 

Le processus de création d’image de terrain requiert le tracé de lignes et points caractéristiques (lignes de crête, rivières, marquages d’altitude…). À partir de ce tracé grossier et assez peu dense, il est normalement difficile d’inférer un terrain complet, réaliste et respectant les souhaits de l’auteur.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs du LIRIS utilisent des méthodes d’apprentissage profond (deep learning) en apprenant la relation croquis-terrain souhaité à partir d’une base de données qu’ils ont eux-mêmes construite. Toute la difficulté consiste dans la construction de cette base de données. Pour ce faire, ils proposent d’extraire des lignes caractéristiques à partir de données cartographiques de terrains réels, en simulant les écoulements d’eau ou l’érosion des sols. Ainsi ils obtiennent un ensemble de couples croquis-terrain réel, sur lequel ils utilisent ensuite un réseau de neurone appelé conditional Generative Adversarial Network (cGAN) pour apprendre la relation entre les croquis et les terrains.

Un réseau cGAN est un type de réseau de neurones très utilisé composé de deux réseaux : un réseau génératif (G), qui va générer le terrain, et un réseau discriminant (D) qui essaye de détecter si un terrain est un vrai terrain ou un terrain synthétisé par G. Ainsi G est entraîné à tromper D et D est entraîné à détecter la fraude de G. Ce double entraînement permet de maximiser le réalisme du terrain finalement synthétisé.

Même si l’entraînement du réseau peut nécessiter plusieurs milliers d’exemples et quelques heures de calcul, une fois cet apprentissage réalisé, la synthèse de terrain à partir d’un croquis fourni par l’utilisateur ne dure que quelques millisecondes, ce qui rend cette nouvelle méthode utilisable dans une interface interactive.

Publication : LIRIS (Eric Guérin - Julie Digne - Eric Galin - Adrien Peytavie -  Christian Wolf), Department of Computer Science, Purdue University (Bedrich Benes) et Ubisoft (Benoît Martinez) . Interactive Example-Based Terrain Authoring with Conditional Generative Adversarial Networks. ACM Transactions on Graphics (Proceedings of Siggraph Asia 2017), ACM, 2017, 36, Article 228, Nov 2017, 13 pages. 

GeoMod
L'équipe GeoMod du LIRIS développe des algorithmes et des structures de données liés à la modélisation géométrique. Les principaux thèmes de recherche abordés sont : modélisation et reconstruction de formes 3D, génération et manipulation de maillages de qualité, évolution géométrique et topologique, modélisation de scènes naturelles complexes, simulation d'écosystèmes, aspect combinatoire de la compression pour la transmission et la visualisation interactive de maillages, calcul de descripteurs analytiques, prise en compte d'une information de mouvement et gestion de masses de données. Les travaux menés dans l'équipe sont effectués sur deux plateformes : Hybrid pour la modélisation de formes complexes, et Arches pour la représentation de scènes naturelles complexes.

 

 

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