« L’interdisciplinarité permet de prendre conscience de nouvelles possibilités afin d’introduire ces innovations là où elles auront un impact » insiste Philippe Gesnouin, Responsable du transfert technologique dans la santé, Inria. De fait, de nombreuses collaborations sont mises en place, entre les équipes de recherche Inria et Inserm, mais aussi avec les hôpitaux comme l’APHP ou les CHU locaux, avec d’autres équipes de recherche telles que l’Institut Pasteur ou l’Institut Curie, ou encore avec des industriels de santé. « Les algorithmes d’IA actuels fonctionnent avec des données massives et très propres. Mais souvent les données médicales, c’est tout le contraire, et il y a toutes les chances pour que les algorithmes classiques ne fonctionnent pas. C’est pour cela que nous devons combiner plusieurs approches » décrypte Hugues Berry, Adjoint au directeur scientifique pour biologie et santé numériques, Inria.
Une représentation multi-échelle, évolutive et complète du patient
Ainsi, en associant statisticiens, cliniciens, informaticiens, l’idée est d’extraire les informations issues du suivi du patient pour personnaliser les traitements futurs. Par exemple, « nous travaillons sur une représentation multi-échelle, évolutive et complète du patient : c’est le principe du jumeau numérique. Cela nous permet d’élaborer de nouvelles stratégies pour les essais cliniques de demain » présente Lotfi Senhadji, Directeur du Laboratoire Traitement du Signal et de l’image (Université de Rennes/Inserm). « L’objectif ultime est de pouvoir proposer le meilleur traitement au bon moment à la bonne personne » résume Sarah Zohar, Directrice de Recherche Inserm au Centre de Recherche des Cordeliers.