ANR - AI by / for Human, Health and Industry [AIby4]

AIby4

Financement : ANR
Début et Durée : août 2020 - 60 Mois

Porteur : Monsieur Harold Mouchère (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes-LS2N - Université de Nantes)
 
Résumé : Les quatre fondateurs de i-Site NExT (Université de Nantes, Centrale Nantes, INSERM et CHU) travaillent sur une feuille de route commune pour structurer l'IA nantaise en cohérence avec les objectifs de NExT (Santé et Industrie du Futur). La vision commune comprend deux niveaux :
1) développer sa propre recherche de façon interdisciplinaire pour aborder la valeur de l'IA dans deux secteurs appliqués ;
2) capitaliser sur sa propre recherche avec les écosystèmes et les industries. La feuille de route scientifique commune du premier niveau s'articule autour de la devise "AI made by Humans for Humans".

La conception et l'évolution de cette feuille de route sont notamment soutenues par les clusters financés par l' i-Site NExT. Les clusters NExT sont pour la plupart des "think tanks" visant à identifier et structurer la recherche et l'éducation autour de thèmes clés. Quatre clusters NExT existants (financés à hauteur de 250 000 euros chacun) sont connectés à la feuille de route de l'IA :
DELPHI : A DEep Learning Proposal for Health sciences & Innovation,
GENDER : From gender studies in humanities and social sciences to emerging health and digital issuess,
FAME : Human Factors for Medical Technologies,
IBD : Precision Medicine for Chronic Inflammatory Bowel Diseases.

La feuille de route scientifique combine 4 axes de recherche principaux :
- 2 axes théoriques : AI par Human & AI pour Human
- 2 applications : L'avenir de la santé et de l'industrie

Ces axes s'appuieront sur l'expertise locale en matière d'IA, les plateformes d'acquisition de données, en incluant celle des données biomédicales sécurisées. A travers cette feuille de route, nous espérons développer une approche holistique de l'IA, pour cibler les deux domaines d'applications combinant les forces locales en :
- Méthodes d'IA : apprentissage profond, réseaux bayésiens, analyse de données topologiques, traitement du signal, vision par ordinateur, traitement du langage naturel.
- Applications médicales et industrielles : Génomique, imagerie médicale, données cliniques et de soins, robotique, fabrication intelligente, ville et composants
- Sciences humaines : Préjugés sexistes, acceptabilité et impact social de l'IA, réglementation et GRPD, gouvernance transparente des données et des algorithmes

Du point de vue de la mise en œuvre, deux points clés sont visés :
- l'ambition de sélectionner et de soutenir au moins une cohorte de 20 projets de doctorat interdisciplinaires pour le développement de nouvelles méthodes qui prennent en compte l'aspect humain et l'impact sociétal de l'IA tout en répondant aux questions scientifiques dans les deux principaux domaines d'application.
- le développement d'une formation conjointe et d'une animation scientifique autour de la cohorte de doctorants, renforçant non seulement l'interaction et la diffusion mais aussi la structuration de l'IA pour Nantes à l'échelle de nombreux laboratoires et écoles doctorales locales.

A noter que la proposition actuelle, celle d'Alby4 vise à cofinancer partiellement cette feuille de route de premier niveau (15 doctorants de la cohorte et 100% de la formation). Le soutien demandé à l'ANR est limité à la cohorte de l'UN (15 demi-thèses). L'autre cofinancement de la cohorte est garanti par l'Initiative NExT et Centrale Nantes et sera complété par des financements à obtenir par d'autres partenaires. Le financement de la formation et de l'animation est déjà entièrement consolidé.

Membre DCS impliqué

Sonia Desmoulin, CR CNRS - Expert "AI for Human"
Mis à jour le 18 mai 2021.
https://dcs.univ-nantes.fr/fr/recherches-scientifiques/anr-ai-by-for-human-health-and-industry-–-aiby4