Symposium : L’IA rencontre la statistique : perspectives des données biomédicales

La recherche biomédicale est en pleine mutation grâce à des données d’une ampleur et d’une complexité sans précédent : la génomique à l’échelle de la population, l’imagerie biologique haute résolution et les dossiers médicaux électroniques (DME) exhaustifs sont en train de transformer le développement des médicaments et la médecine de précision. Cependant, les méthodes statistiques et informatiques actuelles peinent à relever les défis liés à l’hétérogénéité, au bruit, à la haute dimensionnalité et à la rigueur réglementaire. Cet atelier réunit des statisticiens, des chercheurs en apprentissage automatique et des scientifiques biomédicaux afin d’établir une base méthodologique commune pour ce domaine émergent. Les thèmes centraux comprennent l’inférence à haute dimension en génomique, l’apprentissage de la représentation pour l’imagerie, la découverte de causes à partir des données des DME et la quantification de l’incertitude pour les applications critiques en matière de prise de décision dans le développement de médicaments. Grâce à des exposés ciblés et à des discussions collaboratives, l’atelier vise à catalyser la recherche à l’intersection des statistiques, de l’IA et de la biomédecine, en traduisant des données complexes en avancées cliniques scientifiques rigoureuses et fiables. Ce symposium sera coorganisé avec le Centre de recherches mathématiques (CRM) dans le cadre de son semestre thématique « Math for Health » (Les mathématiques au service de la santé), qui se tiendra d’août à décembre 2026.

Inscriptions à partir du 2 février.