Deemea Research Talks - Intelligence artificielle hybride et explicable pour l'interprétation d'images médicales - avec Pr Isabelle Bloch
Pour cette première édition des Deemea Research Talks, nous accueillons Isabelle Bloch, professeure à Sorbonne Université (CNRS, LIP6, Paris).
Intelligence artificielle hybride et explicable pour l'interprétation d'images médicales
Cette présentation portera sur l'IA hybride et explicable, plus particulièrement dans le domaine du raisonnement spatial et de l'interprétation d'images médicales. L'interprétation des images bénéficie de la modélisation des connaissances à la fois sur la scène observée et sur les objets qu'elle contient, ainsi que sur leurs relations spatiales. Nous montrons dans ce contexte la contribution de l'intelligence artificielle hybride, qui combine différents types de formalismes et de méthodes, et associe les connaissances aux données, tirant ainsi le meilleur parti des deux approches dans un but d'explicabilité.
Biographie
Isabelle Bloch est diplômée de l'École des Mines de Paris en 1986, et a obtenu un master de l'Université Paris 12 en 1987, un doctorat de l'École nationale supérieure des télécommunications (Télécom Paris) en 1990, ainsi que l'habilitation à diriger des recherches de l'Université Paris 5 en 1995. Elle a été professeure à Télécom Paris jusqu'en 2020 et est aujourd'hui professeure à Sorbonne Université.
Ses thèmes de recherche théorique portent sur l'intelligence artificielle symbolique, hybride et explicable, la morphologie mathématique 3D et floue, la morpho-logique, les graphes et hypergraphes, la modélisation des relations spatiales, la fusion d'informations, le raisonnement spatial et les logiques spatiales, ainsi que l'interprétation d'images. Ses thèmes de recherche appliquée portent sur l'imagerie médicale 3D, l'intégration des connaissances dans les méthodes d'apprentissage, les humanités numériques et les représentations symboliques de la musique.
Format : 40 minutes de présentation, suivies de 20 minutes de questions-réponses ouvertes au public.
Public : chercheurs, mathématiciens, informaticiens et professionnels de l'IA en santé. Participation gratuite, en ligne.