Colloque ESSI sur le thème de "l’Intelligence Artificielle pour l'Homme et sa santé", organisé à ETOILE, campus de l'Institut Mines-Télécom Business School et Télécom SudParis, le 6 décembre 2018
Le jeudi 6 décembre s’est tenu à Évry le colloque annuel d’Évry-Sénart Sciences et Innovation, association regroupant les forces vives du territoire dans les domaines de la recherche et l’enseignement supérieur. Placé cette année sous le thème de « l’intelligence artificielle pour l’Homme et sa santé », l’événement a permis de présenter les avancées réalisées en matière de recherche et d’innovation, et faire émerger de nouvelles pistes de réflexion sur ce sujet à fort enjeu pour notre société.
Ouverture par Jean-Marc Grognet, Président d’ESSI et Christophe Digne, Directeur Télécom SudParis
Keynote Lecture 1 par Jean Charlet – INSERM/APHP
IA et Santé : Définitions, réalisations et considérations éthiques
Mathilde Mougeot – ENSIIE
Apprentissage et suivi des modes de vie à partir d’objets connectés
Grazia Cecere – Institut Mines-Télécom Business School
Biais des algorithmes et discrimination
Sylvia Franc – CERITD/CHSF
Le diabète : comment la machine pense l’Homme ?
Kurosh Madani – UPEC
La robotique cognitive et le maintien à domicile des personnes âgées dépendantes : peut-on humaniser le regard des robots ?
F. Zehraoui et N. Abchiche-Mimouni – Université d’Évry
Méthode d’ensemble transparente basée sur la négociation multi-agents pour personnaliser le suivi de patients hypertendus
Yann Ferguson – Icam
Les impacts de l’IA sur les professionnels de santé
Keynote Lecture 2 par Nicolas Pécuchet – Dassault Systèmes
Renaissance du système de soins soutenue par l’intelligence artificielle
Christophe Ambroise – Université d’Évry
Apprentissage statistique pour les études d’association et d’interaction omiques
Bertrand Thirion – INRIA
L’inférence statistique en grande dimension : applications aux e-sciences
Amel Bouzeghoub – Télécom SudParis
Reconnaissance d’activités humaines à partir d’informations issues de capteurs
Véronique Stoven – MINES ParisTech
Bioinformatique et machine learning pour la santé
Blaise Hanczar – Université d’Évry
Deep learning et santé : application à la prédiction de phénotype à partir de données d’expression de gènes
Christine Balagué – Institut Mines-Télécom Business School
Enjeux de l’IA Responsable en santé
Catalin Fetita – Télécom SudParis
Remise du prix ESSI et clôture du colloque par Line Magne, vice-présidente de Grand Paris Sud chargée de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation.
Lauréate du prix ESSI du meilleur poster : Sendi Neziha (UEVE)
TransDeep: Transparent Deep ensemble method based on argumentation for classification
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