Internship position: Master 2 in artificial intelligence/Machine learning/Data analysis for diagnosis/prognosis of SLA

Sujet du stage : “Utilisation de techniques d’apprentissage automatique dans le contexte de données décrites dans un espace à grande dimension et avec données manquantes, pour le diagnostic/pronostic de la sclérose latérale amyotrophique”

Employeur : ATOS (Orléans)

Grade : Stagiaire ingénieur de 5ème année, ou M2 

Rémunération : sera déterminée par ATOS

Environnement hiérarchique : Le stagiaire sera sous la responsabilité d’ATOS et associé au LIFAT/RFAI pour la partie scientifique (http://www.rfai.lifat.univ-tours.fr)

Interlocuteurs : Laurent Garriga (ATOS), Nicolas RAGOT (LIFAT-Tours), Julien Olivier (LIFAT Blois)

Poste à pourvoir : stage à temps plein d’une durée de 4 à 6 mois.

Qualifications souhaitées : le candidat doit être en M2 ou en 5ème année d’un diplôme d’ingénieur dans le domaine de l’informatique avec une expérience solide analyse de données/statistique et des connaissances en machine learning. Une bonne expérience en deep learning et des outils associés est un véritable plus. 

Compétences requises :

· Qualités relationnelles, ouverture et curiosité afin de dialoguer et comprendre les chercheurs en médecine

· Sens de l’initiative et force de proposition

· Sens de l’organisation, autonomie

· Capacité à faire du reporting

Candidatures : envoyé Lettre de motivation, CV, notes et recommandations par courrier électronique à nicolas.ragot [at] univ-tours.fr et julien.olivier2 [at] insa-cvl.fr avant le 27/01/2023. Une deuxième phase de sélection aura lieu avec ATOS.

Contexte du stage :

Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet OPTIMEDIAS qui vise à développer des outils d’IA pour structurer et exploiter des données de santé massives dans un but d’aide au diagnostic, pronostic et à la décision thérapeutique, notamment pour les Troubles du Neuro-Développement (TND), les Troubles du Spectre de l’Autisme (TSA), la Sclérose Latérale Amyotrophique (SLA) et la Pneumopathie Acquise sous Ventilation Mécanique (PAVM). Ce projet, financé par la région Centre, fait intervenir le CHRU de Tours, l’INSERM, Le LIFAT (Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours), le LIFO (Laboratoire d’informatique Fondamental d’Orléans) et ATOS. Ce stage, financé par ATOS et codirigé par le LIFAT, donnera la possibilité de candidater pour une poursuite en thèse CIFRE en octobre 2023, toujours dans le cadre du projet OPTIMEDIAS. Le stage se concentrera sur la SLA.

L’objectif sera de reprendre les données existantes et de voir quelles méthodes de l’état de l’art peuvent permettre de rajouter des variables tout en prenant en compte les contraintes telles que le faible nombre de patients et l’absence de certaines données. Par extension, on s’intéressera aux méthodes d’apprentissage machine plus récentes comme les mécanismes d’attention par exemple dans les transformers pour voir l’aptitude de ces modèles à traiter des espaces de description larges

Description complète :