L’École de technologie supérieure (ÉTS) vient de lancer deux nouvelles chaires de recherche : la Chaire de recherche ÉTS sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale ainsi que la Chaire de recherche ÉTS en optoélectrique térahertz (THz). Dirigées respectivement par les professeurs Ismail Ben Ayed et François Blanchard, ces deux chaires recevront chacune 100 000 $ sur trois ans de la part de l’ÉTS.
De gauche à droite : M. Pierre Dumouchel, directeur général de l'ÉTS, François Blanchard, titulaire de la Chaire de recherche ÉTS en optoélectrique térahertz (THz), Ismail Ben Ayed, titulaire de la Chaire de recherche ÉTS sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale, et Sylvain Cloutier, directeur des affaires professorales, de la recherche et des partenariats. Créé en 2011, le programme de chaires ÉTS vise à augmenter le potentiel des titulaires d’obtenir une chaire financée par des fonds externes. « Notre programme tient véritablement ses promesses : quatre des sept chaires qui ont été inaugurées depuis sa création sont devenues des chaires industrielles ou des Chaires du Canada », a expliqué avec fierté Sylvain Cloutier, doyen de la recherche.
Chaire de recherche ÉTS sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale
Si les radiologistes, les chirurgiens et autres professionnels de la santé pouvaient reconnaître ou confirmer les anomalies plus facilement à l’aide d’outils performants en mesure d’analyser des milliers d’images, les patients obtiendraient des traitements plus rapides et plus précis. Ils pourraient même, dans certains cas, éviter une chirurgie inappropriée. Or, le diagnostic par imagerie se base essentiellement sur l’interprétation humaine. De plus, la quantité d’information à compiler et à traiter est incalculable pour les cliniciens. L’intelligence artificielle pourrait toutefois venir à leur rescousse.
Telle est la prémisse d’Ismail Ben Ayed, professeur au Département de génie de la production automatisée de l’ÉTS et titulaire de la Chaire ÉTS sur l’intelligence artificielle en imagerie médicale.
Grâce à ses travaux, le professeur Ben Ayed compte développer des outils diagnostics qui amélioreront le traitement des millions d’images générées par les appareils de résonance magnétique, de tomographie, d’échographie et de radiographie, pour ne nommer que ceux-ci.
Et pour y arriver, il compte se pencher sur l’apprentissage-machine, l’optimisation et l’algorithmique.
D’après le professeur Ben Ayed, beaucoup reste à faire dans le domaine du traitement de l’imagerie médicale. Selon lui, les outils dont disposent les cliniciens répondraient à moins de 10 % des besoins cliniques actuels.
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