À Caen, neuf équipes essaient de transformer des problèmes de santé en prototypes d’IA

Depuis le 4 septembre, neuf groupes d’étudiants de l’Université de Caen Normandie travaillent avec le CHU, le Centre François Baclesse, Cyceron, ETAP-LAB, la MAS Ikigaï et le Gérontopôle Normandie. Ils ont deux mois pour travailler sur les sujets confiés par ces partenaires avant une restitution publique le 26 novembre.

Le dispositif a grossi vite. La première édition réunissait trois équipes en 2024. Elles étaient six en 2025, autour de deux partenaires : le Centre François Baclesse pour des travaux d’analyse et de valorisation de données liés notamment à la recherche en cancérologie, et la start-up Responsibio pour des projets technologiques liés au bien-être animal. En 2026, six structures participent, de l’hôpital au médico-social en passant par la recherche biomédicale.

Les sujets exacts confiés cette année aux neuf groupes ne sont pas encore publics. Le fonctionnement prévu par l’appel à candidatures permet néanmoins de comprendre où se situe la difficulté. Un établissement pouvait arriver avec des données anonymisées, structurées ou non, mais aussi simplement avec un problème de terrain. Les étudiants doivent alors examiner et organiser les données disponibles, développer un algorithme ou construire un prototype d’application. Lorsqu’aucune donnée interne ne peut être fournie, des bases publiques peuvent servir de matériau.

Cette étape est décisive en santé. Une question utile pour un soignant ou un chercheur ne peut être traitée par l’IA que si elle peut être formulée à partir de données réellement disponibles et exploitables. Celles-ci peuvent être dispersées, difficiles à structurer ou impossibles à déplacer. Le challenge prévoit donc plusieurs configurations : travail sur les serveurs universitaires, recours au CRIANN, qui figure parmi les hébergeurs de données de santé certifiés, accès distant aux serveurs du partenaire ou travail directement dans ses locaux.

La maturité attendue est celle d’un prototype, pas d’un produit médical achevé. En deux mois, l’exercice consiste surtout à déterminer si les données et la question de départ permettent de construire quelque chose qui fonctionne assez bien pour mériter une suite.

À Caen, le master « Intelligence artificielle, sciences des données et santé » forme précisément à ce passage du besoin aux données puis au modèle. Il associe informatique, apprentissage automatique et compréhension des problématiques médicales, avec des projets menés avec des établissements de santé. Les challenges ajoutent à cette formation une contrainte utile : partir non d’un exercice préparé par un enseignant, mais d’un besoin apporté par une structure extérieure.

La restitution du 26 novembre permettra donc de mesurer ce que les neuf groupes auront réussi à faire entre le problème reçu en septembre et le prototype présenté à Caen. Les lecteurs qui souhaitent assister aux présentations peuvent réserver une place pour le Forum IA & Santé.