5ème édition - Avril 2025
Cette 5ᵉ édition du Meet-up NLP Santé s’est intéressée à l’argumentation computationnelle appliquée au domaine médical, avec une présentation des méthodes d’extraction d’arguments et de génération d’explications pour renforcer la compréhension et la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.
Trois cas d’usage concrets ont ensuite illustré les applications du NLP en santé :
- évaluation de la santé mentale à travers des Speech Foundation Models ;
- conception d’IA conversationnelles adaptées aux cas d’usage médicaux ;
- utilisation de LLM pour la reconnaissance multimodale des émotions.
Présentation Recherche : Argumentation pour la médecine - extraction d’arguments et génération d’explications pour une meilleure compréhension humaine
Intervenant : Serena Villata
Serena Villata, directrice de recherche (DR2) au CNRS au sein du Laboratoire I3S, titulaire d'une chaire de l'Institut 3IA Côte d'Azur depuis 2019 et directrice scientifique adjointe de l'institut depuis 2021.
Elle est responsable de l'équipe de recherche MARIANNE à Inria. En novembre 2021, elle a reçu le Prix « Jeunes chercheurs et jeunes chercheuses » d'Inria - Académie des Sciences. Elle a reçu en 2010 le diplôme de doctorat de l'Université de Turin (Italie) pour ses travaux sur l'argumentation computationnelle en Intelligence Artificielle. Son domaine de recherche est l'intelligence artificielle (IA), et ses travaux actuels portent sur l'argumentation computationnelle, avec un accent particulier sur les textes juridiques et médicaux, les débats politiques et le contenu nuisible des réseaux sociaux (langage abusif, désinformation). Son travail conjugue des cadres de raisonnement basés sur l'argumentation avec des arguments en langage naturel extraits de textes.
Résumé
La croissance rapide de l'accès aux textes cliniques a conduit à une expansion sans précédent de la disponibilité de grands ensembles de données cliniques. Dans ces applications, les technologies de traitement automatique du langage naturel (NLP) ont joué un rôle crucial, car une grande partie des informations détaillées sur les patients, les symptômes et les éléments PICO sont intégrés dans des documents cliniques. Entre-temps, un certain nombre de systèmes de traitement du langage naturel ont été développés et utilisés pour extraire des informations utiles de divers types de textes cliniques, tels que des notes cliniques, des essais cliniques et des rapports cliniques. Au cours de cet exposé, je présenterai quelques applications réelles du NLP, en mettant l'accent sur l'extraction d'arguments et les méthodes de XAI pour la médecine.
3 cas d’usages NLP en santé
Callyope
Évaluation de la santé mentale à travers des Speech Foundation Models.
Intervenant : Rachid Riad (CTO/CSO)
Aliae
Comment concevoir des IA conversationnelles adaptées aux cas d’usage en santé ?
Intervenants : Philippe Jolivet (CEO) et Anna Liednikova (Research engineer)
Emobot
Leveraging LLMs for multimodal emotion recognition.
Intervenant : Hugo Thimonier (AI Research Scientist)
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