Brevet FR3142032A1 — publié le 20240517

Ce projet de recherche appliquée d’Intelligence Artificielle, initié par Laurent MEDEA, a pour principal objectif de trouver une solution numérique pour lutter contre le diabète et la tension artérielle afin de prévenir tous les risques d’Accident Vasculaire Cérébral et de crise cardiaque. L’idée est de créer un outil pour offrir un mieux-être au niveau de la santé et un outil d’auto-observation qui permettrait de modifier le comportement des personnes par la prévention et par un système d’alerte. E-2H2AI by F.J Laurent MEDEA Présentation du porteur de projet Description succincte du parcours du fondateur Depuis le lycée Laurent MEDEA fait du Cinéma, de la Communication et du Marketing avant de poursuivre ses études pendant 5 ans en Angleterre où il effectue un Doctorat de Sociologie à Warwick. Après avoir été chercheur pendant 3 ans à l’Université de Cape Town, il retourne à La Réunion en 2005 où il effectue un post-doctorat de deux ans, et réalise des recherches appliquées. Devenu consultant, spécialisé en politiques publiques, il conseille toutes les institutions publiques et territoriales de La Réunion. Il a été pendant plus de dix ans, gérant et dirigeant de la société de production cinématographique et de Jeux Vidéo la plus prolifique de la Réunion. Il est le concepteur de ce projet d’Intelligence Artificielle et E-Santé et le manager général du projet qu’il codirigera avec le Dr. Jérôme Corré, cardiologue, spécialiste de la Tension Artérielle au CHU de Bellepierre à l’île de La Réunion. Nature de l’activité, marchés actuels de l’entreprise (principaux produits et/ou procédés propres … commercialisés ou en cours de développement) Expertis Réunion est une entreprise individuelle créée par Laurent MEDEA en 2005 pour faire du consulting en politiques publiques. Il est en cours de changement de statut pour ce projet de recherche sur l’Intelligence Artificielle et le E-Santé dont l’objet propre est de réunir des chercheurs afin de réaliser des observations et des expériences, ainsi que toute autre activité scientifique liée à l’innovation pour le compte de la Société ou de tiers. Nous avons d’ailleurs choisi le code APE 6311Z pour « Traitement de données, hébergement et activités connexes ». Récemment créée pour porter le développement de la solution par les experts puis pas la suite la commercialisation une fois la solution agréée, nous ne pouvons par conséquent fournir la répartition du chiffre d’affaires par produits, par clients ou encore par zones géographiques. Pour information nous contractualiserons avec Blue Island Studios qui est un studio d’effets visuels et d’animations pour des films de standard mondial pour toute animation des projets de R&D en réalité virtuelle. Les figures 1 à 10 représentent une variante de réalisation de l’invention Présentation du projet Objectifs du projet Dans le cadre du concours d’innovation i-NOV de la BPI France et de la montée en puissance de l’intelligence artificiel dans le domaine de la santé illustrée dans le rapport du Mathématicien et Député Cédric Villani « Donner du sens à l’intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne », nous avons souhaité inscrire notre projet qui a un caractère innovant dans cette perspective. En effet, ce projet a pour ambition de répondre à une problématique de santé publique dans les territoires d’Outre-mer en premier lieu et en particulier à La Réunion sur les maladies du diabète et cardio-vasculaire. Pour rappel, en Outre-mer et singulière à La Réunion, le taux de diabète est 3 fois plus élevé qu’en France hexagonale. Après validation et obtention de l’agrément par l’ARS, la solution e-santé fera ensuite l’objet d’un développement au niveau national et dans les pays confrontés à ces pathologies en Afrique et en Indes avec un gros potentiel en termes de marché. Cette solution d’Intelligence artificielle de santé sur cette pathologie a pour objectif d’anticiper les facteurs déclencheurs de ces maladies et de mieux accompagner les patients dans leur parcours santé à leur domicile et de fournir aux médecins et experts médicaux un outil complémentaire facilitant la prise en charge de leur patient. Ce projet de territoire à une dimension inclusive car il permet également la montée en compétence dans le domaine de l’IA de jeunes Réunionnais ayant des compétences en informatique, sélectionnés qui seront formés à l’IA Santé pour le traitement des données de la solution qui sera mise en place. Sur le plan environnemental, il permettra aux patients de disposer à partir de leur domicile d’une solution technologique réduisant ainsi la mobilité à travers l’usage des transports avec un gain positif sur l’empreinte carbone du territoire. Les informaticiens Data Scientist du projet exploiteront les données santé de notre partenaire à partir de la base de données du Health Data Hub afin de construire les premiers algorithmes dans un cadre sécurisé. Ce projet d’innovation de rupture répond par conséquent à l’axe numéro 1 : Numérique Deep Tech consistant à traiter un large volume de données dans le domaine de la santé sur les maladies du diabètes et tensions artérielles à l’aide des nouvelles méthodes numériques, IoT E-Santé, Machine Learning , Deep Learning pour proposer aux patients de nouveaux services santé numériques. Présentation équipe projet Présentation de l’équipe projet : noms des personnes, postes, compétences et répartition des tâches. Description générale du projet Etat de l’art et limite des solutions actuelles L’intelligence artificielle, en particulier les méthodes dites de « Machine Learning », a retenu l’attention du monde médical au cours des dernières années, utilisée notamment pour analyser avec précision des images médicales, souvent à un niveau expert humain. Parmi ces méthodes, l'examen de l’œil est une technique non invasive qui consiste à évaluer les vaisseaux sanguins de l'œil à partir d'une image. L’importance de ces images réside dans les informations qu’elles contiennent, car certaines études médicales ont mis en évidence qu'elles pouvaient permettre d'identifier différentes pathologies, à savoir le diabète de type rétinopathie ou une tension artérielle élevée, signe de risque d'accident vasculaire cérébrale (AVC). Par ailleurs, la récente émergence des smartphones et des objets connectés a révolutionné le mode de vie des utilisateurs. Ces dispositifs ubiquitaires et équipés de plusieurs capteurs et interfaces sans fil de communication, sont rapidement devenus indispensables dans la vie quotidienne des utilisateurs avec une utilisation intensive. Il est devenu aujourd'hui très simple de prendre des photos de bonne qualité avec un smartphone. Verrous à lever (techniques, organisationnels…) C'est dans ce contexte que le projet innovateur E-2H2AI voit le jour. Le premier objectif, par le biais d'une phase de recherche, est de lier "Intelligence Artificielle" et données de l'œil des patients prises par l'appareil photo de smartphones afin de détecter et d'évaluer deux types de pathologies : la rétinopathie diabétique ainsi que la tension artérielle. Actuellement, des techniques de plus en plus complexes voient le jour afin de déterminer la possibilité de détecter des pathologies plus ou moins graves à partir d'objets connectés (smartphone, smartwatch...). Dans l'ensemble des recherches faites en amont de ce projet, beaucoup de ces méthodes utilisent des outils externes afin d'arriver aux résultats souhaités. Notre projet à pour but d'identifier les lacunes des appareils actuels et proposer un nouvel outil performant capable d'identifier des pathologies telles que le diabète de type rétinopathie ou encore une forte tension artérielle. Solutions mises en œuvre, avantages concurrentiels visés Pour ce faire, l'intérêt pour les méthodes de "Machine Learning" accroît de jour en jour. De nombreuses entreprises du secteur pharmaceutique au secteur militaire utilisent ces méthodes pour détecter les informations pertinentes parmi un sous-ensemble de données. Dans notre contexte, le challenge sera de pouvoir déterminer quelles méthodes vont être utiliser selon les différents types de scénarios afin d'obtenir des résultats pertinents et précis. De plus les compétences que nous avons à notre disposition sont transversale dans les techniques de l'IA. Certains profils ont une forte compétence pour les domaines du traitement de la langue et d'autres dans l'analyse des données. En outre, une attention particulière sera apportée à la sécurité des données de santé qui représentent depuis ces dernières années un enjeu de plus en plus primordial. A cet effet, une phase de développement sera consacrée à la sécurisation des données stockées en base, au contrôle des droits d’accès en s’assurant que ces derniers soient correctement distribuées ainsi qu’à la protection des flux de données envoyés du smartphone des utilisateurs vers notre architecture. Cette étape s’effectuera en adéquation avec les nouvelles réglementations adoptées (PGSSI-S, RGPD,...) pour assurer une sécurité optimale des données de santé des patients. Produits / services développés par le partenaire De plus, pour aller au-delà de l'existant, nous souhaitons associer ces éléments aux différentes données publiques des patients (Ex : "Health Data Hub") qui permettront, par la suite, de déterminer les patients à haut risque d'AVC. Une seconde étape serait de coupler l'ensemble de ces données avec les informations remontées par les objets connectées des utilisateurs afin de développer un outil préventif qui permettrait d'alerter et de conseiller les patients en fonction de leur mobilité ou de leurs habitudes alimentaires. Pour ce faire, la conception d'une application mobile est envisagée où le smartphone des patients serait au cœur de notre écosystème. Niveau de maturité technologique en début et en fin de projet Pour apporter une meilleure précision à l'évaluation de nos algorithmes, une analyse plus poussée de la rétine des patients peut être envisagée. De ce fait, l'implémentation de bornes placées à des points stratégiques (pharmacie, accueil des hôpitaux, cabinets de médecins) d'une ville, connectées à notre système, où le patient pourra prendre une photo plus précise de sa rétine, est une solution à prendre en compte. Enfin, les avancées technologiques liées au monde médical sont en constante évolution. À cet effet, le projet E-2H2AI se consacre de prime abord à l'étude de la rétine des patients. Cependant, ce projet possède une vision à plus long terme. Une étape supplémentaire consisterait à analyser si d'autres parties du corps humain permettraient de prédire différentes pathologies. Localisation des activités du projet, site d’expérimentation Le déroulement des activités de ce projet aura lieu au Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques (LIM) situé au Pôle Technologique Universitaire (PTU) de la Réunion. Pour mener à bien nos expérimentations, l'équipe sera en contact permanent avec différents experts médicaux locaux. Le projet E-2H2AI a pour objectif de développer ses compétences sur le territoire local ainsi que dans l'océan indien, mais aussi sur le plan national et international. ELEMENTS CLES DU PROJET E-2H2AI : Les démarches scientifiques Contexte Ce document présente la démarche scientifique qui sera abordée dans le cadre du projet E-2H2AI. L'objectif de ce projet est de pouvoir détecter deux pathologies cibles : une forte tension artérielle et le diabète rétinopathie qui sont facteurs de risques d'Accident Vasculaire Cérébral (AVC), en analysant grâce à l'Intelligence Artificielle (IA) l'œil des utilisateurs aux travers de photos prises par leurs smartphones. L'architecture que nous souhaitons mettre en place se compose d'une base de données, d'un serveur dédiée à l'exécution d'algorithmes liées à l'IA et d'une application mobile. En premier lieu, nous discuterons de la création de la base de données et de sa gestion. Par suite, nous détaillerons les étapes nécessaires à l'exécution de méthodes de Machine Learning pour analyser les images d'œil des utilisateurs afin de détecter la présence de pathologies. Enfin, la troisième partie présentera les différentes étapes au développement de l'application mobile. Base de données La construction de la base de données va consister à la récolte d'un nombre important de clichée d'œil de personnes seines et malades. C'est une étape primordiale qui aura un rôle important lors de l'application des algorithmes de Machine Learning, notamment pour alimenter notre réseau de neurones. En pratique plus la taille de la base est grande avec des données robustes, mieux est la cohérence et résultats. Pour récolter les données, plusieurs solutions sont possibles : collecter les données à partir d'entrepôt de données existant tel que le Health Data Hub ou collecter ces données à des points stratégiques tels que les hôpitaux ou les centres d'ophtalmologies. Lors de l'inscription sur l'application qui sera conçue, l'utilisateur devra entrer des informations personnelles qui viendrons se greffer aux bases de données utilisateurs du projet. Ces informations comprendrons des données relatives à sa connexion sur l'application mais surtout des données relatives à sa santé (âge, poids, taille,...). En utilisant ces informations de santé, il sera possible d'améliorer la précision des algorithmes de détection et de donner de meilleurs conseils personnalisés grâce à l'application. D'autres informations peuvent être demandées par la suite. Il faudra se référer aux médecins associés au projet afin de déterminer les informations pertinentes lors de la création de la base de données. Bien entendu ces données seront synthétisées, uniformisées et respecteront la vie privée de l'utilisateur, par exemple en suivant les normes "RGPD" et en s'adaptant à chacune des réglementations qui feront leurs apparitions dans un futur proche. Intelligence Artificielle Cette section se décompose en deux parties. La première met en avant les méthodes permettant d'extraire les données de l'œil d'une image et de la transformer en données exploitables. La seconde partie détaille les différentes parties à l'application des méthodes de Machine Learning dont le but sera de prédire si une personne présente des pathologies en analysant l'image de ses yeux. Traitement de l’image Le traitement de l'image est décomposée en 4 étapes avant l'insertion des différentes données en base : l'acquisition, la segmentation, la normalisation et l'extraction. Acquisition L'acquisition d'image est la toute première étape de la reconnaissance de l'iris. La taille et la couleur de l'iris de chaque personne peuvent varier ceux qui les rend très difficile à analyser. Segmentation La segmentation d'image est le processus qui consiste à repérer toutes les différentes parties de l'œil comme le diamètre de la pupille, les cils, la paupière, la sclérotique, la partie rétinienne de l'œil, la partie intérieure et extérieure de l'œil et supprime tous les détails non pertinents comme le montre la . Normalisation La normalisation fait référence à la préparation d'une segmentation d'images pour le processus d'extraction des différentes parties de l'œil. Cette étape améliore la détection de zones autour de l'iris. La localisation des bords de l'iris dans une image oculaire peut être considérée comme une étape essentielle de ce système. Plusieurs méthodes existent avec notamment l'utilisation d'un algorithme connu sous le nom d'algorithme de Daugman. Extraction Les caractéristiques des images d'entrées sont extraites par méthode circulaire de filtrage symétrique. Ce processus d'extraction améliore l'efficacitée et l'exactitude du système de reconnaissance des pathologies liées à l'œil à l'aide du pré-traitement de l'image et de la représentation des caractéristiques. Machine Learning Le Machine Learning est une technologie d'intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d'apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, ils ont besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. Réseaux de neurones Un réseau de neurones est un système dont le fonctionnement est similaire à des neurones du cerveau humain. Il repose sur un grand nombre d'opérations s'exécutant en parallèle et organisés par niveau. Le premier niveau reçoit les entrées d'informations au format brute, comme pour le cas des nerfs optiques de l'être humain lorsque celui-ci traite des signaux visuels. Par la suite, chaque niveau reçoit les sorties d'informations du niveau précédent. On retrouve ce même processus chez l'être humain, lorsque les neurones reçoivent des signaux en provenance des neurones proches du nerf optique. Le dernier niveau, quant à lui, produit les résultats du système comme l'illustre la . Dans notre contexte, nous allons implémenter un réseau de neurones qui prendra en entrée l'œil d'un utilisateur et qui prédira en sortie si cet individu possède des pathologies. Pour améliorer la robustesse de ce modèle, il faut de prime d'abord l'entraîner grâce a des modèles d’entraînement. Modèles d'entraînement Par le biais de différentes méthodes, le réseau de neurones va apprendre à partir de nouvelles données. On distingue principalement trois méthodes d'apprentissage : l'apprentissage supervisé, non-supervisé et l'apprentissage renforcé. Dans le premier cas, l'algorithme s'entraîne sur un ensemble de données étiquetées et se modifie jusqu'à qu'il soit capable de traiter l'ensemble des données pour obtenir le résultat souhaité. Dans le second cas, l'étiquetage des données n'est pas utilisé. Le réseau de neurones va analyser l'ensemble de données, et une fonction-coût est calculé en lui indiquant dans quelle mesure il est éloigné du résultat voulu. Le réseau s'adapte alors pour augmenter la précision de l'algorithme. Enfin, avec la méthode de l'apprentissage renforce, le réseau de neurones est renforcée à chaque résultat positif et sanctionne à chaque résultat négatif. C'est ce qui lui permet d'apprendre au fil du temps, de la même manière qu'un humain apprend progressivement de ses erreurs. Dans le cadre ce projet, l'objectif est d'entraîner le réseau de neurones en utilisant chacune de ses méthodes afin d'analyser les résultats obtenus et d'utiliser la méthode la plus adaptée. Développement mobile Cette section présente les différentes étapes à l'élaboration de l'application mobile dans le cadre de ce projet. Cette application aura pour objectif de prendre en photo les yeux des utilisateurs et de les remonter les fichiers vers nos serveurs. Notre système, après application de méthodes de Machine Learning va pouvoir prédire si cet individu présente ou non des pathologies. L'application aura  également pour but de devenir un outil préventif et de conseils pour les utilisateurs. Technologies Pour le développement de l'application, nous allons appliquer une méthode de développement agile permettant de s'adapter à d'éventuelles modification du cahier des charges suite aux différentes veilles technologiques menées durant la phase de développement. Le développement de l'application mobile se fera grâce à une technologie de développement cross-plateform afin de toucher tous les utilisateurs de smartphones. De nombreux frameworks existent pour ce type de développement, tels que Ionic ou ReactNative, tous les deux bas es sur du JavaScript et plus précisément sur Node.js. Il sera primordial que l'application soit utilisable par le plus d'appareils possible, mais également qu'elle soit compatible avec les technologies les plus performantes et les plus récentes. L'application devra donc être développée de fa con à être le plus réactif ("responsive") par rapport à l'appareil de l'utilisateur. Application et fonctionnalités L’application pourra être décomposée en plusieurs parties : Page de chargement La page de chargement de l'application qui permet, en tache de fond, de se connecter aux différents serveurs de traitements, d'échanger les données entre l'utilisateur et les serveurs si l'appareil est connecté à internet. Hors connexion, l'utilisateur ne pourra consulter que les informations de son profil et des tests déjà réalises. Inscription d'un utilisateur La phase d'inscription apparaîtra à chaque ajout d'un nouvel utilisateur. Lors de cette phase, l'utilisateur donnera des informations usuelles (nom, prénom, coordonnées, Age, mail, ...) et des informations sur sa santé (poids, taille, ...). Il pourra aussi être amené à choisir des photos de sa galerie pour les ajouter à son profil afin qu'elles soient analysées (détection de maladie). Liste des utilisateurs On aura sur cette page les différents utilisateurs enregistres sur ce smartphone. On pourra à partir de cette page, supprimer ou ajouter un nouvel utilisateur. Il sera fait en sorte que les informations de chaque utilisateur soit chiffrées et des mesures seront prises afin d'assurer que ces données restent privées (mots de passe, pas de partage de données, communication chiffrées avec les serveurs,...). Page de l’utilisateur sélectionné La page de l'utilisateur sélectionné comprendra ses informations sur sa santé et le bouton permettant de lancer un nouveau test. L'utilisateur pourra  a tout moment consulter ces informations, les modifier, en ajouter, etc. Mais il devra être connecte à internet pour que les mises à jour soient faites du coté serveur. Il aura aussi besoin d'une connexion à internet pour prendre des clichés de son œil et avoir des résultats. Prise de photo Sur l'application on utilisera un prise de cliché améliore afin d'aider l'utilisateur a prendre des clichés de bonne qualité: nets, centres sur l'œil, avec assez d'éclairage,... On pourra mettre en place des guides pour prendre les cliches afin qu'ils ne soient pas trop volumineux et qu'ils n'impactent pas de manière trop conséquente la connexion internet de l'utilisateur mais  également pour ne pas saturer nos espaces de stockages. Après avoir pris plusieurs photos, l'application les enverra au serveur de traitement qui pourra par la suite communiquer les résultats. Page de résultats La page de résultat donne un \diagnostique" afin de savoir si l'utilisateur a des risques d'avoir une des maladie qui peut être détectable par l'application (liste des maladies). On donne l'information visuellement pour une meilleure compréhension avec une description écrite et enfin des conseils (consultation d'un médecin, amélioration de l'alimentation, se remettre au sport, ...) Récolte de données Après avoir exposé à  l'utilisateur les termes d'utilisations de l'application et les documents relatifs à la sécurité et à la confidentialité, l'application pourra remonter les différentes informations tout en respectant les différentes règles en vigueur lors de son déploiement. Il sera impératif d'assurer la sécurité des échanges entre l'application et les serveurs de l'application. Il sera  également propose à l'utilisateur de verrouiller les données de son application directement sur son smartphone. RESSOURCES HUMAINES ET TECHNOLOGIQUES Le projet se compose de 33 équivalents temps pleins (ETP) répartis en trois équipes dirigées par un directeur de projet. On distingue une équipe support (9 ETP) en charge des tâches administratives, suivi et pilotage du projet, l’équipe technique (24 ETP) assurant le développement informatique de la solution e-Sante et une équipe expert métier dans le secteur médical qui sera pas à plein temps mais mobilisée pour les évaluations des données médicales de la solution et comité de pilotage pour décision. Le développement de la solution avec l’équipe technique se déroulera au CUBE espace dédié au Start Ups au parc Technor et pour quelques expérimentations au sein du Laboratoire d’Informatique et de Mathématiques (LIM) l’Université de la Réunion. Une salle de travail avec les ressources informatiques hardwares et softwares sera équipée pour le développement de la solution e-santé. Le Chef de projet sera le lien pour la coordination et le suivi des développements en phase avec le planning déterminé. Il assurera le pilotage à l’aide des experts techniques et médicaux des différents points pour un Reporting lors des COPIL. L’équipe support sera composée d’un Responsable Comptable Administrative et Financier, une Secrétaire Comptable, un Responsable de la Communication et Marketing et un Business et Product Developer qui seront en charge de l’organisation administrative et préparation du développement commercial de la solution. LES EQUIPES PRESSENTIES Rôle du Directeur du Projet : L aurent MEDEA Description du poste Le directeur sera en charge du management général du projet, il fixe la stratégie et donne la vision globale du projet. Il est en contact avec les partenaires financiers, représente le projet à l’extérieur (avec le chef de projet et un représentant de l’équipe R&D) et dirige la politique globale de la structure. Il définit les objectifs et arrête les moyens et méthodes de mise en œuvre de ce projet. Il impulse de nouvelles pratiques en accord avec les objectifs définis pour le projet. Il supervise le recrutement et la gestion des ressources humaines de cette équipe pluridisciplinaire. Il dirige également le comité de pilotage en bonne gouvernance avec l’équipe. Parcours et CV succinct du Dr. Laurent MEDEA, Co-directeur du projet Depuis le lycée il fait du Cinéma, de la Communication et du Marketing avant de poursuivre ses études pendant 5 ans en Angleterre où il effectuera un Doctorat de Sociologie à l’Université de Warwick. Après avoir été enseignant-chercheur pendant 3 ans à l’Université de Cape Town en Afrique du Sud, il se dote d’une expérience professionnelle d’une année au Mozambique, au Cambodge et en Inde. Il retourne à La Réunion en 2005 où il effectue un post-doctorat de deux ans, (le 1er de la faculté des Lettres) et réalise des recherches appliquées. Devenu Consultant, spécialisé en politiques publiques, il conseille toutes les institutions publiques et territoriales de La Réunion. Il a été pendant plus de dix ans gérant et dirigeant de la société de production cinématographique et de jeux vidéo la plus prolifique de La Réunion. Il a par ailleurs, à son actif dirigé de nombreux projets dans les secteurs de l’environnement, de l’économie circulaire et du digital. Il est le concepteur de ce projet d’Intelligence Artificielle et E-Santé et le co-manager général du projet. Rôle du Chef de Projet : Description de poste Le Chef de Projet aura pour mission principale, d’assurer le suivi global et opérationnel du projet en cohérence avec le planning déterminé. L’objectif sera de suivre le développement de la solution d’Intelligence Artificiel Santé de façon globale et d’anticiper les risques inhérents en mobilisant les experts techniques et métiers pertinents. Il sera en charge également de la coordination des travaux de développement, de l’animation des instances de pilotage et du pilotage du budget de développement. Parcours et CV Succinct de Frédéric ROUSSEAU Frédéric ROUSSEAU est doté d’une expérience professionnelle de 10 ans à l’international sur un périmètre Finance et SI. Consultant Project Manager, chez DXC.technology à Paris, il a accompagné de nombreux projets de mise en place de solution technologique et finance au sein de directions financières de grands groupes (TOTAL, Vinci, Crédit Agricole SILCA, Crédit Foncier, …). Installé désormais à La Réunion, il rejoint l’équipe projet en tant que Chef de Projet afin d’accompagner le directeur du Projet dans le pilotage du développement de la solution Intelligence Artificielle E-santé. Frédéric ROUSSEAU, est diplômé d’un Master en Finance spécialisé en Audit, Contrôle de gestion et Système d’information de SKEMA Business School et d’un Bac+5 Manager de Projets Internationaux : Coopération Internationale des Outre-mer et Environnement de l’ILERI (Ecole des Relations Internationales). Experts Medicaux : Expertise Diabète David MÉTÉ est médecin addictologue, Chef du service d'Addictologie au CHU Félix Guyon depuis 2006. Dr. Mété a plusieurs diplômes universitaires (Doctorat à Strasbourg, accueil Urgences Pédiatriques, médecine de gérontologie, addictions, médecine tropicale). Il a publié plusieurs articles sur la problématique des addictions à La Réunion. Il est également président de la Fédération Régionale d'Addictologie de La Réunion et membre de la Société Française d'Alcoologie. Auteur d'une thèse sur les nouvelles technologies, il est particulièrement intéressé par l'apport de ces outils en pratique médicale. Dr. Mété sera en charge de la coordination de travaux et test médicaux sur le diabète en lien avec le développement de la solution E-santé afin de valider la pertinence des données générées. Christian DAFREVILLE est médecin, Diplôme d’État de Docteur en Médecine de l’Université de Bordeaux, Praticien attaché au service d’Addictologie au CHU de La Réunion et expert en Troubles du Comportement Alimentaire. Dr DAFREVILLE participera à la coordination des actions santé sur la pathologie diabète avec le Dr. METE avec un regard particulier sur l’exploitation des données pour l’étude des troubles et comportement alimentaire. Vincent APPAVOUPOULLÉ est médecin endocrinologue, Diplôme d’État de Docteur en Médecine de l’Université de Bordeaux. Il est depuis 9 ans au Groupe Hospitalier Est Réunion au sein du service Diabètologie et il est spécialiste des maladies métaboliques. Il est engagé dans différentes actions et fait très régulièrement des actions de prévention et de sensibilisation auprès de la population réunionnaise. Le Dr. Vincent Appavoupoulé est auteur d’une thèse sur les liens entre la nutrition et le diabète en milieu insulaire et post-esclavagiste. Il sera en charge de la partie prévention et nutritionnel du projet de l’application. ( A confirmer sa spécialité…) Expertise Cardiovasculaire – AVC et Tension Artérielle Jérôme François CORRÉ Après avoir été major de sa promotion des deux premières années d’étude de Médecine à l’université de la Réunion, il a continué ses études à l’université de Bordeaux. Devenu médecin cardiologue, il a été diplômé d’État de Docteur en Médecine et DES Cardiologie et Maladies Vasculaires il y a presque dix ans. Actuellement Praticien Hospitalier en Cardiologie au CHU de La Réunion, Dr. CORRÉ est très intéressé sur les pathologies de Tension Artérielle. Il sera en charge de coordonner et de tester la pertinence des données de la solution E-Santé sur les pathologies cardiovasculaires. Jean-Pierre SERVEAUX est médecin neurologue, Diplôme d’État de Docteur en Médecine et chef du service de neurologie au CHU de La Réunion depuis 15 ans Au sein de son unité, il est le spécialiste des maladies d’Alzheimer depuis son installation à La Réunion où il a mené plusieurs recherches pratiques notamment avec l’association France Alzheimer. Mais depuis quelques années il s’intéresse également aux pathologies de tension artérielle et neuro-cérébrovasculaires et il joue un rôle central dans le traitement des patients souffrant d’AVC. Il sera en charge de la supervision sur les systèmes d’alerte et de conseils de l’application. Patrick N’ Guyen est médecin-chirurgien en ophtalmologie, Diplôme d’État de Docteur en Médecine depuis 12 ans et il est installé à La Réunion depuis 4 années. Il est le correspondant sur l’île du Centre de Référence des Maladies Rares en Ophtalmologie. Il s’intéresse de plus en plus à la rétinopathie diabétique et au dépistage et à la surveillance de cette maladie. Il sera en charge de superviser les solutions de diagnostique avec les développeurs en informatique mais aussi sur les systèmes d’alerte et de conseils de l’application avec le Dr. Jean-Pierre Serveaux. Rôle du Chef de Projet de recherche Description du poste Le Chef de Projet de Recherche aura pour mission principale de planifier et de mettre en œuvre toutes les démarches scientifiques à l’élaboration de la phase recherche qui lie le domaine de l’e-santé et de l’intelligence artificielle. Il sera en contact direct avec l’équipe de développement pour l’implémentation d’outils dans le but de mener à bien les différents protocoles expérimentaux. Il sera en charge de valoriser les travaux de recherche par le biais d’articles scientifiques. Parcours et CV succinct de Taher ISSOUFALY Passionné par les domaines de la sécurité informatique et des objets connectés, Taher ISSOUFALY a travaillé ces quatre dernières années sur le thème du « Physical Tracking », l’étude de la mobilité des utilisateurs grâce aux informations émises par leurs smartphones et autres objets connectés où il a publié deux articles scientifiques relatant de ces travaux. Il travaille actuellement sur l’implémentation de systèmes multi-agents pour la mise en place de stratégies intelligentes de gestion de l’énergie dans le cadre du projet « GYSOMATE ». Il rejoint l’équipe projet en tant que chef de projet de recherche pour le pilotage de la phase de recherche pour la solution Intelligence Artificielle E-santé. Taher ISSOUFALY est diplômé d’un Doctorat en Informatique dans le domaine du « Physical Tracking » et d’un Master 2 Informatique (Mention Très Bien, Major de promo) obtenus à l’Université de la Réunion. Rôle de l’ingénieur de recher che spécialisé en IA (Intelligence Artificielle) Le Chef de Projet de recherche sera accompagné d’un Ingénieur de recherche spécialisé en IA avec pour mission principale de participer à toutes les démarches scientifiques de la phase de recherche. Il sera amené à rédiger une étude bibliographique du domaine de recherche lié au projet. De plus, il sera en charge de développements dans le cadre de la validation des différents protocoles expérimentaux. Il sera en lien avec l’équipe de développement et le chef de projet de recherche afin d’apporter son expertise dans le domaine de l’IA. Ce dernier sera diplômé d’un Doctorat en informatique avec une spécialisation en IA, Deep et Machine Learning avec une expérience sur les sujets de e-Santé. Rôle de l’Ingénieur d’études et de développement Description du poste L’Ingénieur d’études et de développement a pour mission principale de développer les applications en suivant les consignes données dans le cahier des charges, et en respectant les deadlines pour la livraison des produits. Parcours et CV succinct de Heritiana Norddinah AVOTRINIAINA Heritiana Norddinah AVOTRINIAINA possède une expérience de plus de 6 ans en développement informatique en Entreprise. Étant un développeur Java de la société ValueIT à Madagascar (filiale de la société WorkIT Software en France) de 2013 à 2016, Puis devenu Unit Manager dans la même société de 2016 jusqu’à mi-août 2018 avant de s’installer à La Réunion depuis fin août 2018 pour approfondir ses études en Informatique à l’Université de La Réunion. Actuellement, il rejoint l’équipe projet en tant qu’Ingénieur d’études et de développement afin de renforcer l’équipe sur le développement des applications du projet Intelligence Artificielle E-santé. Heritiana Norddinah AVOTRINIAINA est diplômé récemment (en 2019) en Master Informatique de l’Université de La Réunion, grâce à une bourse d’Excellence de l’Université de La Réunion. En 2017, il a obtenu un diplôme de Master Recherche en Informatique au sein de l’École Nationale d’Informatique (ENI) de l’Université de Fianarantsoa, Madagascar suite à sa soutenance et à son suivi de formation en Diplôme d’Études Approfondies (DEA) en Informatique et Mathématiques appliquées à l’ENI pendant 2 ans (2011 – 2012). En 2010, il a obtenu son diplôme d’Ingénieur en Informatique toujours dans la même école. Rôle de l’Ingénieur d’étude et de développement spécialisé en Intelligence Artificielle : Description de poste L’Ingénieur d’étude et de développement aura pour rôle principal de concevoir les différentes applications qui seront définies dans le cahier des charges. Il aura pour mission de s’assurer de choisir les technologies les plus cohérentes pour le projet et devra assurer le bon fonctionnement des livrables sur de multiple plateforme. Il devra également participer au développement d’algorithmes optimisés utilisant de l’intelligence artificielle. Parcours et CV Succinct de Christopher De Boisvilliers Christopher De Boisvilliers est diplômé en 2018, d’un Master en informatique de l’Université de La Réunion au cours de la même année a poursuivi un Master en Data Science, Naturel Language processing de l’Université de Laval. Cette expertise lui a permis de développer des compétences approfondies dans tous les aspects de l’Intelligence artificielle. Il est actuellement Ingénieur en Technologie Digital dans le média Antenne Réunion en charge du développement de la plateforme digital multicanal en continue. Passionné des nouvelles technologies, Christopher De Boisvilliers sera accompagné de Valentin DAMOUR, Ingénieur Data Scientist, spécialisé en IA et IoT. Parcours et CV Succinct de Valentin DAMOUR DAMOUR Valentin est diplômé, en 2019, d’un master en informatique dans les thématiques principales s’orientent autour du réseau, du traitement de la donnée massive et du développement de services connectés et sécurisés. La dernière année du master informatique pouvant se faire en alternance il a pu accompagner un projet de recherche au sein de l’IFREMER, projet pendant lequel il a participé à l’étude d’un mode de communication encore inutilisé dans le domaine maritime, le LoRa. Il a aussi pu suivre des formations supplémentaires, comparé à la M2 en parcours initiale, concernant les thématiques de sécurité, d’internet des objets et d’intelligence artificielle. Rôle du Contrôleur éthique du projet E-2H2AI Description de poste Le contrôleur éthique aura pour mission principale, d’assurer le suivi et mise en œuvre morale et déontologique du projet et du produit fini. Parcours et CV Succinct de Gilles SAGODIRA Gilles SAGODIRA est Docteur en Sciences de l’Éducation et spécialiste de la philosophie de l’Éthique. Il est investi depuis au Cercle Philosophique de la Réunion depuis 15 ans et intervenant dans les forums sociaux à La Réunion et dans l’Océan Indien. Il est aujourd’hui professeur de SII option Sciences Informatique et Numérique, il enseigne au lycée Lislet Geoffroy et à l'IUT de l'Université de La Réunion. Il a publié un manuel grand public, issu de ses travaux de recherche, sur la Guidance entrepreneuriale publiée aux Editions Universitaires Européennes. Gilles a démarré et piloté REU-SIT (Réunion Situation) une des 34 de l'Union des couveuses d'entreprises de France (aujourd'hui 4 unités disséminées sur le territoire) et dirigé l'équipe de suivi des entreprises financées par Réunion Entreprendre, micro-crédit social et solidaire. Il développe actuellement des partenariats avec des instituts de technologies de l'information localisés en Inde pour promouvoir un Quantum Data Center dans l'Océan Indien sur l'axe indo-pacifique et soutenir le développement de l'économie bleu et la transition énergétique. Rôle de la Responsable Administrative et financière Description de poste La responsable administrative et financière apporte sa contribution technique aux travaux administratifs et financiers. Elle rédige des documents administratifs complexes, planifie et assure la gestion des emplois du temps et de la vie de la structure. Elle gère également le personnel sur le plan administratif, les ressources humaines et les domaines de compétences qui y sont rattachés : juridiques et réglementaires. Parcours et CV succinct de Fatemah Meajum, Responsable administrative et financière Fatemah Meajum travaille depuis 25 ans comme responsable administratif et financière avec une très solide expérience en secrétariat administratif et en comptabilité analytique. Durant toutes ces années elle a acquis une très bonne maitrise sur les déclarations sociales et patronales des entreprises indépendantes. Rôle de la Secréta ire Comptable Description de poste La secrétaire comptable assure le secrétariat et la comptabilité du projet avec pour objectif de garantir la fiabilité et la stricte confidentialité des informations sous la responsabilité de la responsable administrative et financière. Avec cette dernière, elle est en charge de co-suivre la trésorerie, la gestion administrative et la comptabilité générale. Parcours et CV succinct de Vanessa Clain, Secrétaire-Comptable Titulaire d’un BTS en Gestion et Assistante Manager PME au Lycée de Bellepierre à la Réunion, Vanessa Clain a plus de 10 ans d’expérience en secrétariat et en comptabilité à la direction d’une entreprise de grande distribution et ces trois dernières années dans une Start-up en développement durable où elle a géré seule toutes les tâches relatives au poste. Rôle de la Responsable de la Communication et du Marketing Description de poste La responsable de la Communication et Marketing participe à la définition de la stratégie de communication, de relations publiques et de marketing de la structure et du produit aux côtés du Directeur du projet et en collaboration avec le Chef de Projet. Elle met donc en œuvre le plan de communication et marketing relatif aux objectifs. Elle est force de proposition pour la créativité en communication, possède une rigueur et le sens de l’organisation et du travail en équipe. Elle aura la responsabilité du suivi de la création graphique du produit final et la conception d’un site web dédié à la communication du projet. Parcours et CV succinct de Laurence Boulon, Responsable de la communication et Marketing Diplômée de l’enseignement supérieur en communication et en marketing (Master 2 à la Sorbonne-CELSA), Laurence Boulon a commencé sa carrière durant 3 ans comme chargée de communication dans le groupe Engie à Paris. Elle s’envoler par la suite pour Montréal où elle a acquis plus d’expérience dans une société d’évènementielle et de communication publique pendant plus de 5 ans. Revenue à la Réunion récemment elle vient de finir une formation continue en community management et communication numérique. Elle maitrise parfaitement les logiciels de création graphique et de design. Rôle du Business & Product Developer Description de poste Le Business & Product Developer a pour mission de trouver de nouveaux leviers de croissance du produit et de la structure. Rattachée au Directeur du projet, elle est le moteur dans la définition de la stratégie commerciale de la structure pour assurer le développement commercial des services et outils dans le monde entier. Elle doit apporter des solutions pour développer le développement de la structure et du produit de manière directe (clients ou produits) avec le Directeur du Projet ou de manière indirecte avec la responsable marketing et communication. Il est à l’écoute du marché, il anticiper les opportunités et il est un fin stratège pour le développement à moyen et long-terme pour la réussite du projet. Parcours et CV succinct de Armelle Bachelet, Business & Product Developer Armelle Bachelet est diplômée de l’INSEEC à Bordeaux depuis 2012. Après plusieurs expériences internationales en tant que Business Developper notamment à Singapour et à Shanghai, elle a participé au lancement, dans ces deux pays, de deux nouveaux produits de marques françaises (automobile et parfum). Parfaitement trilingue et sinophone, elle a effectué une mission de 3 mois dans la plus célèbre société d’application chinoise : WeChat. Armelle sera en charge du développement de la solution sur les marchés Europe, les Amériques, Afrique, Inde et Chine. 1. PLAN DE TRAVAIL La planification de la solution e-Santé sera découpée en 3 lots suivants : 2. BUDGET PREVISIONNEL DU PROJET Décrire les coûts du projet en complétant l’onglet « Annexe financière » de l’annexe 2 (en cohérence avec la décomposition présentée au paragraphe 4 « Plan de travail ») Compléter le tableau de synthèse des coûts du projet ci-dessous (les montants doivent être identiques à ceux de l’onglet « annexe financière » de l’annexe 2) en euros HT 3. RETOMBEES SOCIALES DU PROJET Localisation : Le Projet sera développé au sein de l’espace co-working CUBE dédié aux Start-Ups qui sera situé à la fin de l’année 2019 au Technor, Parc Technologique Nord de la Réunion sur l’intercommunalité de la CINOR. Immeuble dédié à l’innovation numérique de la CINOR. Certaines expérimentations et tests seront en partenariat avec le Laboratoire Informatique et Mathématiques (LIM) de l’Université de la Réunion. Localisation retombées économiques : La première cible de développement et d’expérimentation est l’Ile de La Réunion et territoire les territoires d’Outre-mer. En effet, nous avons choisi ce type de population dans un premier temps afin de construire notre modèle algorithmique car sujette à un niveau élevé par rapport à la moyenne nationale de personnes souffrant du diabète. Ensuite le territoire national et Européen dans un second temps. Puis un développement à l’international aux Etats-Unis puis notamment avec les pays de notre bassin Afrique et Inde ou les maladies du diabète sont en forte recrudescence avec l’appui de partenaires sponsor et recette publicitaires bien-être santé. Sur notre produit d’application pour téléphone mobile, tablette et ordinateur le modèles de revenu sera basé sur les recettes publicitaires en ventes directes. L’entreprise Orange est en train de déployer la 5G dans la ville de Saint-Denis de La Réunion, territoire sur lequel « Expertis Réunion Innov Lab » est implanté. La technologie 5G permettra de développer de nouveaux services notamment à travers les IoT connectés à l’application. De nombreux modèles économiques à partir de l’IoT pourront être développés et au fur et à mesure que la technologie sera présente sur toute l’île. Les Retombées territoire : L’écosystème digital de La Réunion est très dynamique et bénéficie du Label French Tech. Ce projet sur l’axe santé contribuera à rendre le territoire très attractif et innovant sur le plan de la e-santé. Il s’agit également de répondre aux enjeux de l’intelligence artificiel (IA) territorial en formant une nouvelle génération aux nouvelles technologies d’avenir qui nécessite un apprentissage à tous les niveaux et dans tous les secteurs d’activité. Le Rapport du Mathématicien et Député Cédric Villani a démontré la nécessité de formation à l’IA au niveau local. Le projet se veut à la fois innovant et inclusif car il s’agira une fois la solution agrée par l’ARS et autres autorités compétentes de passer à une phase de transfert de compétence en formant une génération de Data Analyst e-Santé capable de prendre en main le développement et l’exploitation des algorithmes développés par les experts. Ces Data Analyst auront en charge l’exploitation des données pour les services créent et support des détenteurs applicatif. Ces jeunes seront sélectionnés sur la base d’une première formation initiale et/ou compétence en informatique en ciblant les profils en difficulté d’insertion professionnelle. Les retombés pour le territoire sont les suivants : Création d’emploi locaux dans le secteur de l’IA à destination des jeunes diplômés et étudiants de l’Université en échec avec des compétences en informatique. Ils intégreront notre projet et seront formés à nos méthodes et seront à l’issue de la formation capable de gérer toutes les évolutions de la solution e-santé et services supports. Développement de nouveaux services de proximité dédiés à accompagner les patients : IoT Santé Création de bornes, e-smart auprès de professionnels de santé médical et paramédical Création de fonctionnalité santé, mise en relation patient professionnel de santé, association Accessibilité pour tous à la solutions Outil facilitant la cohésion territoriale sur le sujet de la santé. Exemple pour le diabète : à partir d’une plateforme dédiée, mise en relation, action de solidarité, assistance aux patients, communication sur des actions de préventions Dans notre projet e-Santé, pour la première étape de conception et développement de la solution, nous prévoyons de recruter des experts en Intelligence Artificiel et Data Scientist à La Réunion. Par la suite, dans le cadre de notre programme d’insertion formation, nous recruterons des jeunes avec une première expérience en informatique à travers une formation initiale et/ou expérience professionnelle de La Réunion en fonction de la maturé commerciale de notre solution pour adapter notre offre et services supports aux patients. 4. IMPACT ENVIRONNEMENTAL – ECO-CONDITIONNALITE DU PROJET 5. EXPLOITATION ÉCONOMIQUE ET INDUSTRIELLE DU PROJET Décrire les produits et/ou services issus des résultats du projet et les modèles économiques envisagés Dans un premier temps, une application gratuite à télécharger sur les Smartphones, les tablettes les ordinateurs et les objets connectés et dans un second temps des produits dérivés sur des bornes interactifs. Décrire les principaux marchés visés, leurs tailles estimatives, les acteurs déjà présents et les solutions concurrentes. Le cas échéant, fournir les références des études de marché justifiant ces estimations La solution que nous allons créer n’existe pas et nous n’avons pas de concurrent direct et à ce jour notre position concurrentielle de notre entreprise est unique et donc pas de principaux concurrents nationaux ou internationaux à notre connaissance. La Réunion et les DOM-TOM comme territoire tests mais le véritable marché sera au niveau mondial car avec ces produits il n’y a plus de frontières… Il y a dans le monde, selon l’OMS, plus de 480 millions de personnes qui sont diabétiques en 2018 (3,5 millions en France et presque 100 000 personnes à La Réunion). Par ailleurs, chaque année dans le monde, presque 17 millions de personnes font un accident vasculaire cérébral : 6 millions d'entre elles meurent et 5 millions souffrent d'une incapacité permanente, ce qui représente un poids pour la famille et la communauté, faisant de l'AVC la deuxième cause de décès dans le monde derrière les cardiopathies ischémiques. En 2018 presque un tiers de la population mondiale adulte souffre d'hypertension artérielle soit environ 2 milliards de personnes sur 7,1 milliards de personnes). En 2025, lors des résultats de notre recherche il y a aura dans le monde environ 8 milliards de personne. Aujourd’hui il n’y a pas d’acteurs directs sur ce marché ni donc de concurrents selon les recherches bibliographiques scientifiques. C’est une innovation de rupture. Décrire les choix envisagés pour justifier le positionnement et les avantages compétitifs espérés (cibles de clientèle, zones géographiques, prix, etc.) Le produit sera une application gratuite téléchargeable sur un Smartphone et tablettes mais aussi sur des ordinateurs nouvelle génération avec une caméra nouvelle génération (en 2025). En 2018, il y a eu 2,1 milliards de Smartphones vendus dans le Monde et 7,5 milliards d’abonnements cellulaires. En 2018 il a également été vendu près de 300 millions d’ordinateurs dans le Monde. Autre cible que les pays « occidentaux » dont c’est la première cause de décès, les pays émergeant qui n’ont pas accès au soin immédiat (Ophtalmologue, Cardiologue, Neurologue, etc.). Ensuite les objets connectés dans la maison, la voiture et le travail (au bureau) : Réunion, France, Europe et autres pays Occidentaux. Et dans un second temps les bornes connectés dans les pharmacies, chez les médecins. Préciser la stratégie, l’organisation et le planning d’industrialisation et de commercialisation des résultats du projet Rendre l’application gratuite en vendant ou louant annuellement l’application aux États (Sécurité Sociale) ou à l’Union Européenne par exemple. Faire une pub et diffuser sous forme de pages Sponsorisées l’appli gratuite sur les réseaux sociaux Prendre des pages de pubs dans les revues spécialisées papiers et numériques Mettre sur iOS, AppsStore et autres sur tous les Stores des Smartphones et tablettes ou encore sur Google Play, etc. Créer un partenariat avec iPhone, Huaweï, Samsung, etc pour mettre sur le téléphone direct. Une grosse stratégie de marketing et de communication durant toute la recherche et la fabrication de la solution. Ventes de données des utilisateurs tout en respectant les règles et normes des RGPD Analyser le coût complet de la solution développée (TCO) Les coûts complets de la solution développée résultent essentiellement des charges de développement, salaires mensuels du personnel ingénieurs en Data Scientist et Docteurs en informatique. Ces charges d’expertises résultent du niveau de compétence technique de nos ingénieurs travaillant sur des technologies de pointe. Démontrer le caractère généralisable de la solution innovante développée et la présence d’un marché rendant possible sa diffusion Le caractère généralisable : application gratuite sur iOS, AppStore, GooglePlay et autres supports génériques à partir des plateformes technologiques récentes. Nos experts et développeurs en IA intégreront ce point dans leur cahier des charges afin notre solution tout en étant sécurisé soit évolutif. Le caractère générique de la solution nous permettra d’adresser des marchés plus larges où les infrastructures réseaux sont matures. Marché : Le marché est celui des patients souffrant du diabète et tension artérielle mais peut être utilisé pour un marché dédié à la prévention. Par définition, notre solution e-Santé à vocation à être un outil complémentaire de suivi de parcours de santé pour tous les patients au monde souffrants de ces maladies en fort développement. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DES TACHES Tâche n° : L1.1 État de l’art des techniques actuelles Date de démarrage : T0 Date de fin : T0 + 6 mois Durée (en mois) : 6 mois Objectifs et résultats attendus : Réalisation d’un survey/rapport détaillée Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Réaliser une étude bibliographique portant sur le domaine de la e-santé et des méthodes de machine Learning. Accompagnement d’ingénieurs en informatique et de docteurs Description des coûts : Coût de démarrage matériel IT : 110 000 Euros Achat de l’ensemble du matériel informatique : 7* PCs, Serveur Professionnel et divers installation réseau Principaux achats : Matériel bureautique : Bureaux, Chaises, Papier, Papeterie, Divers abonnements revues scientifiques, livres spécialisés. Investissements à réaliser : Serveur haute performance dédié aux développements d’intelligence Artificiel Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 1.1 Semestre 1 : Rapport détaillé faisant l’état de l’art des domaines abordés par le projet (e-santé, intelligence artificielle, internet des objets, …) Tâche n° : L1.2 Récolte et analyse des données Date de démarrage : T0 + 6 mois Date de fin : T0 + 6 mois Durée (en mois) : 6 mois Objectifs et résultats attendus : Données récoltées traitées et prêtes à l’emploi Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Sécurisation de des stockages internet (machines de stockage des données) Collecte et analyse des données du Health Data Hub et autres sources de données Traitement sur les données afin de les rendre exploitable pour la suite du projet Description des coûts : Salaires : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs) voir Budget en annexe. Sous-traitance : Stockage et sécurisation secondaire des données Principaux achats : Stockages de données (matériel et cloud) Investissements à réaliser : Machine de traitement configuré pour le machine learning, serveur de stockage et de back-up Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 1.2 Semestre 2 : Compte rendu des premières analyses de données suite aux différents traitements réalisés. Tâche n° : L1.3 Innovation et protocole expérimental Date de démarrage : T0 + 6 mois Date de fin : T0 + 18 mois Durée (en mois) : 12 mois Objectifs et résultats attendus : Outrepasser les limitations techniques actuelles Fournir un protocole expérimental permettant la mise en place de la solution Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Collecte et analyse des données du Health Data Hub. Construction de modèles et validations Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 1.3 Semestre 2 : Compte rendu détaillé des résultats des expérimentation et définition exacte de ceux qui vont être appliqués pour la suite du projet Tâche n° : L2.1 Mise en place de stockages de données Date de démarrage : T0 + 18 mois Date de fin : T0 + 20 mois Durée (en mois) : 2 mois Objectifs et résultats attendus : Bases de données fonctionnelles, sécurisées, respectant les normes RGPD Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Création de supports de stockage des données du projet Sécurisation et mise aux normes de la base et des traitements Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 2.1 Semestre 3 : Outils de gestion de donnée avec description des caractéristiques de respect des normes et de confidentialité ainsi que des caractéristiques de sécurité et de robustesse des bases de données. Tâche n° : L2.2 Mise en place des API Date de démarrage : T0 + 20 mois Date de fin : T0 + 26 mois Durée (en mois) : 6 mois Objectifs et résultats attendus : Mise en place de Web-Services permettant l’utilisation des techniques validées lors de la validation expérimentale Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Création d’APIs cognitives utilisant les modèles choisis après validation expérimentale – IA, statistiques, … Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Principaux achats : matériels de test Investissements à réaliser : smartphones, objets connectés, objets connectés santé Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 2.2 Début semestre 5 : API ou Web-Service fonctionnel permettant la réalisation sommaire des fonctions centrales qui seront proposées par l’application finale Tâche n° : L2.3 Pr ototypage Date de démarrage : T0 + 20 mois (T0 = date de démarrage du projet) Date de fin : T0 + 24 mois Durée (en mois) : 4 mois Objectifs et résultats attendus : Création d’un prototype d’application fonctionnelle Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Utilisation du web service Mise en place des fonctions principales Connection entre les API et les bases de données Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 2.3 Semestre 5 (dépendant des l’API) : Prototype d’application réalisant les fonctionnalités principales de l’application finale (gestion d’utilisateur, prélèvement et traitement d’informations, prédictions de pathologies, …) Tâche n° : L2.4 Benchmark UI/Tests Date de démarrage : T0 + 24 mois (T0 = date de démarrage du projet) Date de fin : T0 + 27 mois Durée (en mois) : 3 mois Objectifs et résultats attendus : Mise en place d’une interface utilisateur ergonomique, avec une prise en main simple Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Création d’une interface utilisateur ergonomique Réaliser une étude graphique et fonctionnelle des applications existantes Travail sur l’accessibilité de l’application selon les utilisateurs Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 2.4 Semestre 5 : Interface utilisateur permettant la prise en main de l’application Tâche n° : L3.1 Boucle de test Date de démarrage : T0 + 27 mois (T0 = date de démarrage du projet) Date de fin : T0 + 35 mois Durée (en mois) : 8 mois Objectifs et résultats attendus : Livrer une application terminale pouvant être déployée Travaux réalisés et moyens mis en œuvre : Réalisation d’un cahier de test Faire réaliser les tests de l’application et récolter les remarques Analyser les remarques et améliorer l’application (3 opérations à répéter jusqu’à obtenir une application convenable au marché) Description des coûts : Salaires & Services : Rémunération des équipes techniques (Experts Ingénieurs et Docteurs), Pilotage et supports - voir budget en annexe. Sous-traitance : Tests de l’application Livrables : (numéro de livrable, semestre de disponibilité, description) 3.1.1 Début semestre 6 : Cahier des tests pour validation 3.1.2 Semestre 6 : Application finale prête au déploiement Revendication n°1 Solution E-santé pour pathologies Diabète et Tension Artérielle pour prévenir les risques d’Accidents Cardio-Vasculaire (AVC)