Offre D'un Stage M2/cycle D'ingénieur en Ia

**Intelligence artificielle générative et classification d'images pour l'aide au diagnostic du cancer du sein à partir de mammographies**

**Encadrante**:
**Nawel Ben Chaabane**

**Contexte**

Le cancer du sein est un problème majeur de santé publique en France. Selon la Ligue contre le cancer, en 2023, environ 61 214 nouveaux cas ont été diagnostiqués, faisant de cette maladie le cancer le plus fréquent chez les femmes, représentant 33 % de l'ensemble des nouveaux cas de cancer.

Le dépistage précoce par mammographie est essentiel pour améliorer les chances de survie. Cependant, l'interprétation de ces images est complexe et peut-être sujette à des erreurs humaines, ce qui souligne l'importance de solutions basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour assister les radiologues.

**Les objectifs du stage**

L'objectif principal du stage est de développer une IA générative capable d'assister les radiologues dans l’analyse des mammographies. L’outil vise à améliorer la précision, la rapidité et l’efficacité du processus diagnostique, tout en réduisant les erreurs humaines.

Pour ce faire, un système de classification automatique des mammographies sera développé pour aider les radiologues à identifier les anomalies. Les lésions détectées seront classées selon leur degré de suspicion (bénignes, suspectes, malignes), ce qui permettra aux radiologues de concentrer leur attention sur les cas potentiellement les plus graves et ainsi mieux les prioriser pour un examen approfondi. Ce processus de classification d'images repose sur des modèles d’apprentissage profond qui analysent des caractéristiques spécifiques telles que les formes, les tailles, les textures et les distributions des masses ou des microcalcifications.

Dans le cadre de ce stage, l’IA générative prend la forme d'un chatbot conçu pour non seulement effectuer une classification automatique des images, comme décrit précédemment, mais aussi pour expliquer et discuter les résultats obtenus. Ce chatbot pourra générer des suggestions basées sur l'analyse des images, orienter le radiologue vers des pistes pertinentes et fournir des informations contextuelles pour faciliter la prise de décision. De plus, il constituera une interface interactive où les radiologues pourront poser des questions sur les images. En cas d'incertitude ou d'ambiguïté, il sera capable de proposer des hypothèses, de clarifier des points spécifiques et de suggérer des examens complémentaires ou des actions cliniques.

**Les tâches à réaliser**

**Développer un chatbot basé sur l’IA générative**:
Concevoir une interface interactive pour permettre aux radiologues d’interagir avec le chatbot.

Intégrer des capacités de réponse adaptées aux questions des radiologues sur les mammographies.

Implémenter des fonctionnalités pour expliquer les résultats d’analyse d’images.

**Implémenter un système de classification automatique des mammographies**:
Entraîner des modèles d’apprentissage profond pour détecter et classifier les anomalies dans les images mammographiques.

Classer les images en fonction de leur niveau de suspicion (bénignes, suspectes, malignes).

Valider la précision et la robustesse du système de classification sur des bases de données d’images mammographiques.

**Enrichir le chatbot avec des scénarios cliniques divers**:
Alimenter le chatbot avec des cas d’étude réels ou simulés pour tester et améliorer ses réponses.

Intégrer des recommandations basées sur des protocoles diagnostiques standards.

**Les supports fournis**

**Données et ressources techniques**:
Base de données d'images mammographiques annotées.

Environnement de travail : accès à une infrastructure de calcul adaptée.

**Documentation scientifique.**

**Supports organisationnels**:
Plan du projet : une roadmap claire avec des étapes, des objectifs intermédiaires et des échéances.

**Les livrables**

**Livrables techniques**:
Chatbot fonctionnel intégré à une interface utilisateur (code source commenté).

Système de classification (code source commenté).

**Livrables documentaires**:
Documentation technique :une documentation complète sur la conception, le développement, et l’utilisation du chatbot et des modèles de classification, incluant les algorithmes, les données et l’architecture globale.

Guide utilisateur :un manuel simplifié destiné aux radiologues pour leur permettre d'utiliser efficacement le chatbot et ses fonctionnalités.

**Livrables finaux**:
Rapport de stage.

Présentation finale.

**Profil recherché**

Bac +5 dans l’un des domaines suivants:
IA, Science des Données (_Data Science_) ou Informatique.

Vision par ordinateur ou traitement d’images.

Génie biomédical avec spécialisation en IA.

Compétences générales:
Rigueur et organisation.

Esprit analytique.

Travail en équipe.

Autonomie.

**Background nécessaire**

Apprentissage profond.

Pratique avec des frameworks de machine learning comme TensorFlow, PyTorch ou Keras.

Compréhension des modèles génératifs.

Traitement d’images.

Programmatio