À l’UVSQ, l’image médicale devient une mesure

L’UVSQ relaie une distinction consacrée à un travail rarement visible: transformer les images médicales en mesures fiables. Irène Buvat, directrice de recherche CNRS et directrice du laboratoire IRIS, rattaché notamment à l’UVSQ, reçoit le George Charles de Hevesy Nuclear Pioneer Award 2026, remis par la Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging.

En cancérologie, une image TEP/TDM ne sert pas seulement à repérer une tumeur. Elle peut aussi donner des indices sur son activité métabolique, son évolution, sa réponse à un traitement ou la dispersion des lésions dans l’organisme. À condition que le chiffre extrait de l’image dise quelque chose de solide.

La difficulté commence quand deux examens varient sans que la maladie soit forcément la cause: l’appareil, le protocole ou la reconstruction de l’image peuvent aussi changer le résultat. Pour une équipe clinique, cette incertitude peut brouiller le suivi. Pour une étude menée dans plusieurs hôpitaux, elle rend les comparaisons fragiles. Pour l’intelligence artificielle médicale, elle rappelle une évidence souvent oubliée: un modèle ne compense pas magiquement des données mal harmonisées.

Depuis plus de trente ans, les travaux d’Irène Buvat s’attaquent à cette couche cachée de la médecine nucléaire. Physicienne de formation, elle travaille à l’interface de l’imagerie médicale, de l’informatique et de l’oncologie. Ses recherches ont porté sur les biais qui affectent la quantification en TEP et en SPECT, puis sur les méthodes permettant de les corriger et d’extraire des images des marqueurs utiles pour caractériser les tumeurs.

Le logiciel LIFEx donne une idée concrète de cette contribution. Gratuit et multiplateforme, il permet de calculer des caractéristiques radiomiques à partir d’images TEP, SPECT, IRM, scanner ou échographie. Son site revendique aujourd’hui 11 345 comptes utilisateurs et 1 169 publications associées. Ce n’est pas un traitement. C’est un outil de recherche pour que médecins, chercheurs et ingénieurs parlent le même langage lorsqu’ils transforment une image en données.

La Clé Publique avait déjà raconté comment les images médicales apprennent à parler en données à l’UVSQ. Le prix d’Irène Buvat donne à cette question un visage et une profondeur: avant de faire de l’IA, de la médecine personnalisée ou des biomarqueurs, il faut savoir si les nombres que l’on compare sont comparables.

L’ancrage local demande de la précision. IRIS est installé dans les sites de l’Institut Curie, notamment au centre de recherche d’Orsay, mais le laboratoire est soutenu par l’Inserm, le CNRS, l’Institut Curie et l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. Son rattachement à l’UFR Simone Veil - Santé, à Montigny-le-Bretonneux, place l’UVSQ dans une recherche médicale qui dépasse les limites administratives de Paris-Saclay.

Pour les Yvelines, le sujet n’est donc pas un trophée à accrocher au mur. Il montre comment une université du département participe à une compétence scientifique internationale, moins visible qu’un bâtiment neuf mais essentielle: produire des images assez fiables pour que la médecine nucléaire puisse comparer, suivre et mesurer.