Valentin Gautier a obtenu un doctorat en traitement du signal et de l’image en 2025 pour ses travaux sur la construction des images TEP/IRM assistée par intelligence artificielle. Il a récemment rejoint le SIRIC ILIAD en tant que post-doctorant au sein de l’équipe SIMS du LS2N. Ses travaux portent sur les réseaux neuronaux, avec pour objectif de prédire la réponse au traitement chez les patients touchés par le cancer. À travers ses recherches, soutenues par le SIRIC ILIAD, il contribue à faire avancer les connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée au myélome multiple.
Nous lui avons posé trois questions pour mieux comprendre ses travaux et les enjeux de ce projet.
Quelle est votre thématique de recherche au sein du SIRIC ILIAD ?
« Mes travaux portent sur plusieurs hémopathies malignes, en particulier : le myélome multiple et le lymphome diffus à grandes cellules B. Pour les étudier, j’utilise les données cliniques issues de patients suivis au CHU de Nantes, telles que l’âge, le sexe et les caractéristiques cliniques de leur maladie. Ces données servent à entraîner une intelligence artificielle (IA) que je développe, avec un double objectif :
- Etablir des connexions entre les patients basées sur la similarité de l’évolution de la maladie. C’est ce qu’on appelle de l’apprentissage de graphe.
- Utiliser le graphe ainsi créé pour prédire l’évolution potentielle de la maladie chez de nouveaux patients. Ce type d’IA apparient à la famille des « réseau de neurones graphique ».
Bien que ces approches soient étudiées depuis de nombreuses années, leur utilisation dans des applications médicales s’est accélérée depuis des avancées majeures aux alentours de 2016. »
Quelle en est la finalité ?
« Les objectifs sont multiples. Il s’agit d’abord d’identifier dès l’admission les patients à risque, afin d’adapter au plus tôt leur prise en charge, un enjeu décisif pour leur survie. Au-delà de la performance prédictive, nous tenons à ce que nos modèles restent interprétables : pouvoir expliquer pourquoi un patient est jugé à risque et dans quelle mesure cette prédiction est fiable. »
Selon vous, quelles sont les avancées majeures et perspectives futures dans ce domaine ?
« Le challenge principal reste d’extraire un maximum d’informations utiles à partir des données disponibles. Les avancées de l’IA concernant son apprentissage des données sont donc très importantes dans le domaine, afin d’améliorer la qualité des prédictions. De plus, les données acquises pour chaque patient sont de plus en plus variées, rendant ainsi les avancées sur la multimodalité dans le domaine de l’IA d’autant plus intéressantes. Ces avancées permettront probablement d’être bien plus précis sur la prédiction du risque chez les patients. »
À travers le soutien à de jeunes chercheurs comme Valentin Gautier, le SIRIC ILIAD poursuit son engagement en faveur d’une recherche innovante au service des patients.
