Proposition de th
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2007-11-15
Proposition d'un sujet de thèse
Titre : "Conception d'un système d'aide à la décision dans le cadre de l'insulinothérapie fonctionnelle"
Laboratoire de Recherche : Laboratoire Systèmes et Transports (EA3317) http://set.utbm.fr
Equipe de recherche concernée : ECS
Encadrants : Abdellah Elmoudni, Olivier Grunder (olivier.grunder@utbm.fr)
Durée : 2 à 3 ans
Financement : CIFRE avec la société Actimage de Strasbourg
Description :
L'aide à la décision est un domaine d'étude très vaste dans lequel évoluent plusieurs disciplines scientifiques différentes, dont la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. La recherche opérationnelle regroupe l'ensemble des méthodes scientifiques utilisables pour
élaborer de meilleures décisions. Elle propose pour cela des modèles conceptuels permettant d'appréhender des situations complexes de façon à offrir aux décideurs les choix les plus pertinents. Ses méthodes se scindent en deux catégories : les méthodes exactes qui garantissent
l'obtention d'une solution optimale selon le critère retenu, et les méthodes approchées qui permettent d'obtenir rapidement de bonnes solutions sans la garantie de l'optimalité. Parmi ces
dernières, nous pouvons citer : le recuit simulé, la méthode tabou, les algorithmes génétiques, les colonies de fourmi, etc...
En ce qui concerne l'intelligence artificielle, bien que son fondement même soit de réaliser des tâches similaires aux processus mentaux de haut niveau des êtres humains (notion d'apprentissage), les outils associés peuvent être appliqués dans un contexte d'ingénierie pour
construire des systèmes de plus en plus autonomes. C'est le cas notamment pour les réseaux de neurones qui sont utilisés dans la reconnaissance de forme, et de manière plus générale dans les
problèmes de classification. L'intérêt de cette technique est de pouvoir identifier des situations connues de façon à ce que le système puisse adapter son comportement. Dans le cas où de nouvelles situations non apprises peuvent survenir, d'autres outils peuvent être envisagés
comme la logique floue, qui permet de définir des situations imprécises par un ensemble de règles floues. La logique floue s'appuie sur la théorie mathématique des sous-ensembles flous, introduite par Zadeh en 1965.
Le sujet de thèse proposé s'inscrit dans le cadre du projet INTELIN (http://www.intelin.fr) qui a pour objectif de proposer aux diabétiques des outils intelligents d'aide au traitement à l'insuline.
Ce projet a reçu la labelisation du pôle "Innovations thérapeutiques" en Alsace, et a permis la création d'un consortium formé par la société ACTIMAGE de Strasbourg, le Centre européen
d'étude du Diabète et le laboratoire Systèmes et Transports de l'UTBM.
Les méthodes classiques d'adaptation des doses d'insuline (comme l'insulinothérapie fonctionnelle par exemple) reposent sur des formules mathématiques élémentaires liant la quantité de glucides à la dose d'insuline nécessaire pour "brûler" ces glucides. Ces formules font
intervenir un coefficient qui représente la sensibilité à l'insuline du diabétique. C'est une valeur qui est relativement difficile à évaluer. Elle regroupe l'ensemble des paramètres pouvant modifier
l'action de l'insuline, comme la physiologie du patient par exemple. Ce coefficient est donc fortement lié à la personne et ne peut être déterminé de manière commune.
Cette thèse, qui devra s'inspirer des modèles de l'intelligence artificielle et des méthodes d'optimisation, devra proposer un système d'aide à la décision (SAD) adaptable à chaque patient
pour déterminer automatiquement les doses d'insuline idéales à chaque instant en fonction de différents paramètres liés au patient : alimentation, activité physique, fatigue, etc...
L'objectif principal est donc de concevoir un SAD permettant à partir de caractéristiques du patient de prévoir la dose d'insuline à injecter pour réguler le taux de glycémie dans le sang.
Cependant, cette prévision devra également s'accompagner d'un système dual permettant de vérifier que l'insuline injectée donnera bien le taux de glycémie attendu.
Les travaux menés durant cette thèse devront tenir compte notamment des contraintes liées aux matériels mobiles (ordinateur de poche, PDA, téléphone portable) susceptibles d'embarquer
l'application Intelin et son SAD. Il faudra donc étudier la possibilité de scinder le SAD en 2 parties : une première concernant l'apprentissage des paramètres du SAD, une deuxième mobile
concernant l'utilisation simple du SAD pour prévoir les doses d'insuline.
Des campagnes de validations expérimentales devront ensuite être menées sur une population suffisamment large, pour vérifier les qualités du SAD proposé et la robustesse de ses résultats.
Compétences requises :
Les candidats devront possèder de solides connaissances en informatique et être intéressés par
les Systèmes d'Aide à la Décision. Les candidats ayant des connaissances en optimisation, en techniques d'intelligence artificielle et en systèmes mobiles seront particulièrement appréciés.
Les candidats intéressés doivent envoyer une lettre de motivation accompagnée d'un Curriculum Vitae détaillé par courrier électronique à olivier.grunder@utbm.fr
Titre : "Conception d'un système d'aide à la décision dans le cadre de l'insulinothérapie fonctionnelle"
Laboratoire de Recherche : Laboratoire Systèmes et Transports (EA3317) http://set.utbm.fr
Equipe de recherche concernée : ECS
Encadrants : Abdellah Elmoudni, Olivier Grunder (olivier.grunder@utbm.fr)
Durée : 2 à 3 ans
Financement : CIFRE avec la société Actimage de Strasbourg
Description :
L'aide à la décision est un domaine d'étude très vaste dans lequel évoluent plusieurs disciplines scientifiques différentes, dont la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. La recherche opérationnelle regroupe l'ensemble des méthodes scientifiques utilisables pour
élaborer de meilleures décisions. Elle propose pour cela des modèles conceptuels permettant d'appréhender des situations complexes de façon à offrir aux décideurs les choix les plus pertinents. Ses méthodes se scindent en deux catégories : les méthodes exactes qui garantissent
l'obtention d'une solution optimale selon le critère retenu, et les méthodes approchées qui permettent d'obtenir rapidement de bonnes solutions sans la garantie de l'optimalité. Parmi ces
dernières, nous pouvons citer : le recuit simulé, la méthode tabou, les algorithmes génétiques, les colonies de fourmi, etc...
En ce qui concerne l'intelligence artificielle, bien que son fondement même soit de réaliser des tâches similaires aux processus mentaux de haut niveau des êtres humains (notion d'apprentissage), les outils associés peuvent être appliqués dans un contexte d'ingénierie pour
construire des systèmes de plus en plus autonomes. C'est le cas notamment pour les réseaux de neurones qui sont utilisés dans la reconnaissance de forme, et de manière plus générale dans les
problèmes de classification. L'intérêt de cette technique est de pouvoir identifier des situations connues de façon à ce que le système puisse adapter son comportement. Dans le cas où de nouvelles situations non apprises peuvent survenir, d'autres outils peuvent être envisagés
comme la logique floue, qui permet de définir des situations imprécises par un ensemble de règles floues. La logique floue s'appuie sur la théorie mathématique des sous-ensembles flous, introduite par Zadeh en 1965.
Le sujet de thèse proposé s'inscrit dans le cadre du projet INTELIN (http://www.intelin.fr) qui a pour objectif de proposer aux diabétiques des outils intelligents d'aide au traitement à l'insuline.
Ce projet a reçu la labelisation du pôle "Innovations thérapeutiques" en Alsace, et a permis la création d'un consortium formé par la société ACTIMAGE de Strasbourg, le Centre européen
d'étude du Diabète et le laboratoire Systèmes et Transports de l'UTBM.
Les méthodes classiques d'adaptation des doses d'insuline (comme l'insulinothérapie fonctionnelle par exemple) reposent sur des formules mathématiques élémentaires liant la quantité de glucides à la dose d'insuline nécessaire pour "brûler" ces glucides. Ces formules font
intervenir un coefficient qui représente la sensibilité à l'insuline du diabétique. C'est une valeur qui est relativement difficile à évaluer. Elle regroupe l'ensemble des paramètres pouvant modifier
l'action de l'insuline, comme la physiologie du patient par exemple. Ce coefficient est donc fortement lié à la personne et ne peut être déterminé de manière commune.
Cette thèse, qui devra s'inspirer des modèles de l'intelligence artificielle et des méthodes d'optimisation, devra proposer un système d'aide à la décision (SAD) adaptable à chaque patient
pour déterminer automatiquement les doses d'insuline idéales à chaque instant en fonction de différents paramètres liés au patient : alimentation, activité physique, fatigue, etc...
L'objectif principal est donc de concevoir un SAD permettant à partir de caractéristiques du patient de prévoir la dose d'insuline à injecter pour réguler le taux de glycémie dans le sang.
Cependant, cette prévision devra également s'accompagner d'un système dual permettant de vérifier que l'insuline injectée donnera bien le taux de glycémie attendu.
Les travaux menés durant cette thèse devront tenir compte notamment des contraintes liées aux matériels mobiles (ordinateur de poche, PDA, téléphone portable) susceptibles d'embarquer
l'application Intelin et son SAD. Il faudra donc étudier la possibilité de scinder le SAD en 2 parties : une première concernant l'apprentissage des paramètres du SAD, une deuxième mobile
concernant l'utilisation simple du SAD pour prévoir les doses d'insuline.
Des campagnes de validations expérimentales devront ensuite être menées sur une population suffisamment large, pour vérifier les qualités du SAD proposé et la robustesse de ses résultats.
Compétences requises :
Les candidats devront possèder de solides connaissances en informatique et être intéressés par
les Systèmes d'Aide à la Décision. Les candidats ayant des connaissances en optimisation, en techniques d'intelligence artificielle et en systèmes mobiles seront particulièrement appréciés.
Les candidats intéressés doivent envoyer une lettre de motivation accompagnée d'un Curriculum Vitae détaillé par courrier électronique à olivier.grunder@utbm.fr