Institut de recherche en biophysique appliquée à la santé (équipe Multiscale Physics of Morphogenesis): Développement d'algorithmes d'IA pour l'analyse multimodale des données embryonnaires - ITLeads Public : Votre Source d'Opportunités Stratégiques

Contexte Stratégique : Institut de recherche en biophysique appliquée à la santé (équipe Multiscale Physics of Morphogenesis)

Service / Projet concerné : Équipe interdisciplinaire de recherche en IA appliquée à la santé reproductive

Enjeux de Transformation : Développement d’approches avancées d’apprentissage profond pour améliorer la sélection embryonnaire en FIV, combinant données d’imagerie 3D, données de santé patientes et paramètres d’incubation, afin d’optimiser les résultats cliniques.

Enjeu Majeur Identifié : Optimiser la sélection des embryons pour améliorer les taux de réussite en FIV grâce à l’IA multimodale.

Indice clé : « …sélection du meilleur embryon à transférer reste un enjeu majeur de recherche… »

Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale

Analyse de l’Opportunité Commerciale

La Douleur (Pain Point)

Les approches actuelles n’exploitent pas pleinement les données 3D et temporelles ni ne combinent ces données avec les paramètres cliniques, limitant la performance des modèles prédictifs.

Élément déclencheur : « …Le ou la candidat·e retenu·e développera plusieurs approches d’apprentissage profond sur différentes modalités de données (vidéos, texte, séries temporelles)…… »

L’Accroche (Hook)

Proposez des solutions d’apprentissage profond intégrant imagerie 3D, vidéos et données cliniques pour une meilleure prédiction de l’implantation embryonnaire.

Le Sésame (Door Opener)

Comment envisagez-vous d’intégrer les données multimodales dans vos modèles pour améliorer la précision de la sélection embryonnaire ?

Analyse BANT Détaillée

Besoin: Critique
Le projet vise à combler une lacune majeure dans l’exploitation des données disponibles pour améliorer un enjeu clinique fondamental.

Autorité: Directeur de l’équipe de recherche / Responsable du projet IA
Le poste est rattaché à l’équipe dirigeante scientifique qui pilote les développements technologiques.

Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Le contrat renouvelable jusqu’à 18 mois et la nature de la recherche impliquent un horizon pluriannuel.

Budget: À construire
Projet de recherche financé par subventions et contrats à durée limitée, nécessitant des ajustements budgétaires selon les résultats.

Technologies, Solutions & Plateformes

Python
C/C++
Apprentissage profond (Deep Learning)
Vision par ordinateur
Analyse d’images médicales 3D
Analyse multimodale
Séries temporelles

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Focus Sur

Conseil Départemental des Bouches-du-Rhône: Déploiement de cas d’usage IA pour la transformation des services publics (Potentiel à Court Terme)

Ville de Maisons-Alfort: Modernisation du processus de recrutement RH (Potentiel à Court Terme)

CNMSS – DSI: Modernisation de l’architecture data et valorisation des données (Potentiel à Court Terme)

Direction de programme IA (DPIA) du Ministère: Développement et fine-tuning de modèles IA adaptés au secteur public (Potentiel à Court Terme)

Institut d’Astrophysique de Paris (IAP): Intégration de solutions d’IA et calcul haute performance pour l’analyse cosmologique

Institut de Biologie Structurale (IBS): Développement d’un pipeline IA pour la conception protéique

Direction Générale des Entreprises (DGE): Structuration d’un réseau d’ambassadeurs IA pour l’accompagnement des entreprises et administrations (Potentiel à Court Terme)

SNE (Service National de l’Enquête, Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes – DGCCRF): Déploiement de solutions IA et data science pour l’enquête et la protection des consommateurs (Opportunité Urgente)