Brevet FR3150898A1 — publié le 20250110

METHODE ET DISPOSITIF POUR STRATIFI ER DES SUJETS POUR LE DIAGNOSTIC, PRONOSTIC ET LA REPONSE AU TRAITEMENT L’invention concerne une méthode et un dispositif (200) pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté. La méthode et le dispositif permettent d’obtenir un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par un procédé de spécialisation ; de créer une représentation vectorielles des données médicales; et de regrouper des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. Figure de l’abrégé : Fig. 1 METHODE ET DISPOSITIF POUR STRATIFIER DES SUJETS POUR LE DIAGNOSTIC, PRONOSTIC ET LA REPONSE AU TRAITEMENT DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine de l’intelligence artificielle utilisée dans la médicine de précision, pour l’analyse de données médicales. En particulier, l’invention porte sur l’élaboration et l’entraînement de systèmes d’apprentissage profond (« Deep Learning systems ») pour réaliser des prédictions de résultats médicaux tels qu’un diagnostic ou un pronostic, regrouper ou stratifier des sujets, ou encore pour découvrir des biomarqueurs. ÉTAT DE LA TECHNIQUE La stratification ou regroupement de sujets / patients dans le domaine médical consiste à identifier des groupes de sujets ayant des caractéristiques similaires pour améliorer la prise en charge et l'efficacité des traitements. Ce regroupement, permet également d'optimiser la gestion des ressources et de réduire les coûts associés aux soins de santé. Définir des groupes de sujets pertinents est un challenge récurrent pour la recherche médicale. L’intelligence artificielle a apporté de nouveaux outils pour tenter de résoudre ce problème qui reste un problème clé, particulièrement dans le domaine de l’immunologie et des maladies auto-immunes. En effet, ces maladies ne sont pas encore bien connues car elles ont des mécanismes d’action et des modes d’expression très différents d’un sujet à l’autre. Un regroupement pertinent de sujets atteints de telles maladies permettrait une meilleure compréhension de ces maladies et donc une meilleure prise en charge. Pour cela, certaines études utilisent des modèles non-supervisés pour regrouper des sujets en sous-groupes, mais ce type d’approche ne garantit pas la pertinence des sous-groupes obtenus pour des essais cliniques ou pharmaceutiques, étant donné que ces sous-groupes ne sont pas liés à des résultats cliniques. D’autres études partent de résultats cliniques pour construire un système de prédiction puis trouvent les prédicteurs qui ont permis de mieux diviser les sujets en sous-groupes en interprétant les mécanismes d’actions du système de prédiction. L'utilisation d'un système prédictif pour extraire des sous-groupes garantit que les sous-groupes sont cliniquement pertinents, mais nécessite l'utilisation d'algorithmes simples avec un pouvoir prédictif limité pour deux raisons. La première est que l'algorithme utilisé doit être explicable pour extraire facilement des sous-groupes. La seconde est que les cohortes de patients/sujets ou les essais cliniques sont souvent relativement petits, en particulier dans l'auto-immunité, ce qui rend impossible l'utilisation d'un système prédictif complexe nécessitant de nombreuses données pour s'entraîner. Ainsi, ces deux obstacles limitent le pouvoir prédictif des algorithmes et, par conséquent, la pertinence et la précision des sous-groupes dérivés. Un des buts de la présente invention est de fournir une méthode et un dispositif de regroupement de sujets, aussi appelé stratification, en groupes homogènes, qui surmontent les problèmes précédemment cités tout en facilitant le diagnostic de certaines pathologies, le pronostic, à savoir l’évolution voire l’aboutissement de maladies, ou encore l'identification de traitements personnalisés et de nouvelles cibles thérapeutiques par la prédiction de réponses à ces traitements. RÉSUMÉ L’invention concerne un dispositif pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté, le dispositif comprenant au moins un processeur configuré pour : recevoir un modèle de fondation (appelé « foundation model » en anglais) pré-entraîné, ledit modèle de fondation pré-entraîné ayant été préalablement obtenu en entrainant, par un apprentissage auto-supervisé (appelé « self-supervised learning » en anglais), un modèle de fondation de type modèle d’apprentissage profond (appelé « deep learning model » en anglais), sur un jeu de données génériques non-labellisées ; recevoir un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée ; obtenir un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie (appelé « pathology-specific model » en anglais) par un procédé de spécialisation via apprentissage par transfert (appelé « transfer learning » en anglais), ledit procédé de spécialisation étant constitué de : l’entraînement dudit modèle de fondation pré-entraîné sur le jeu de données spécifiques (opération appelée « fine-tuning » en anglais) ou l’adaptation dudit modèle de fondation pré-entraîné par l’ajout d’un adaptateur (appelé « adapter » ou « adaptor » en anglais) audit modèle de fondation pré-entraîné, ledit adaptateur étant constitué d’un premier réseau de neurones entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; recevoir des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe ; créer une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues ; et regrouper des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. L’obtention d’un modèle spécifique à une pathologie par transfert d’apprentissage et à partir d’un modèle de fondation pré-entraîné sur un jeu de données génériques non-labellisées a plusieurs avantages. D’une part, cela permet de raccourcir la durée d’entraînement, grâce au fait que le modèle de fondation a déjà été pré-entraîné et aux connaissances acquises lors de ce pré-entraînement. D’autre part, cela permet d’obtenir de meilleures performances sur un nombre réduit de données d’entraînement, sachant qu’il est très difficile, surtout dans le domaine de l’immunologie et des maladies inflammatoires à médiation immunitaire, d’avoir des données et des informations sur des sujets ou des résultats d’essais cliniques. L’obtention d’un modèle spécifique à une pathologie par l’ajout d’un adaptateur présente également des avantages notamment celui de ne pas avoir à réentraîner le modèle de fondation pré-entraîné (ses couches étant gelées). En effet, l’adapteur correspond à une surcouche de neurones qui, une fois entraînés, vont adapter le modèle de fondation pré-entraîné à ladite tâche prédictive prédéterminée. Seule cette surcouche de neurones nécessite d’être entraînée sur le jeu de données spécifiques labellisées. Cela permet ainsi de gagner en efficacité puisque réentraîner le modèle de fondation est long et coûteux. De plus, il est possible de rajouter autant d’adaptateur différent que de tâche prédictive prédéterminée différente, en ayant entraîné chacun des adaptateurs séparément, cela sans aucun impact sur le modèle de fondation pré-entraîné. Cette solution est donc totalement modulable ainsi que simple, rapide et économique à mettre en œuvre. La représentation vectorielle permet quant à elle d’identifier facilement des sujets ayant des points communs relatifs à la(les) pathologie(s) étudiée(s), grâce à l’entraînement réalisé le jeu de données spécifiques labellisées selon la tâche prédictive prédéterminée et relative à la(les) pathologie(s) étudiée(s), et ainsi de les regrouper en un ou plusieurs sous-groupes. Cette représentation vectorielle permet également de réduire la dimension de l’espace des données médicales relatives auxdits sujets du groupe reçues en entrée, qui permet de trouver des sous-groupes plus facilement. Ainsi, le présent dispositif permet, pour une pathologie donnée, de regrouper de manière efficace, pertinente et explicable des sujets en sous-groupes, cela sans nécessite une quantité importante de données d’entraînements issues de résultats d’essais cliniques. Dans le cas de maladies ou pathologies inflammatoires à médiation immunitaire ou toute autre pathologie dont la connaissance scientifique est limitée et/ou la prise en charge médicale est complexe, ce dispositif de regroupement pertinent de sujets atteints d’une telle maladie/pathologie peut apporter énormément d’informations telles que des clés de compréhension concernant les mécanismes d’action, l’identification de symptômes spécifiques ou de biomarqueurs, ainsi que l’identification de traitements qui semblent fonctionner sur une certaine catégorie de sujets. Ainsi, pour un sujet en attente d’un diagnostic ou bien d’un traitement pour la pathologie relative à ladite tâche prédéterminée, une partie de ses données médicales ou bien son dossier médical complet pourra être injecté en entrée du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie, ce qui permettra de classer le sujet étudié dans un sous-groupe. Puis, en fonction de ce sous-groupe et de la représentation vectorielle de remonter aux informations communes tels que les traitements qui ont été appliqués aux sujets dudit sous-groupe, les traitements qui ont fonctionné ou non sur ces sujets dudit sous-groupe, l’évolution ou pronostic, l’identification d’un ou plusieurs biomarqueurs, etc. Les données médicales peuvent comprendre au moins deux modalités prédéterminées différentes. Dans ce cas-là, le processeur est également configuré pour, pour chaque modalité prédéterminée, encoder les données médicales de la modalité prédéterminée considérée séparément des données médicales ayant une autre modalité, cet encodage étant réalisé par un modèle spécifique à la modalité prédéterminée considérée (appelé « modality-specific model » en anglais), ledit modèle spécifique à la modalité prédéterminée considérée ayant été préalablement entraînée de manière auto-supervisée. Les dossiers médicaux des sujets ou patients comprennent souvent des données ayant des modalités (i.e. des formats) bien différentes telles que : du texte libre comme sur les comptes-rendus médicaux, des tableaux de données numériques comme les résultats de laboratoire, des images issues de différents appareils d’imagerie médicale (ex : radiographies, scanners, IRM, échographies…), ou bien encore des données omiques (ex. : des séquences ADN). L’avantage d’encoder de manière spécifique chaque modalité permet de pouvoir gérer plusieurs types d’informations différentes et donc d’enrichir et améliorer la pertinence du regroupement des sujets en sous-groupes. La plupart des réseaux de neurones et de système d’apprentissage profond ne travaillent qu’avec un seul type de données d’entrée comme des images uniquement ou bien juste du texte. Trouver un format commun et encoder chaque modalité/type de données différente de manière spécifique est ainsi un moyen de contourner le problème et de profiter au mieux des performances du modèle spécifique à la(les) pathologie(s) étudiée(s). Dans le cas où les données médicales comprennent au moins deux modalités prédéterminées différentes et où les données médicales de chaque modalité prédéterminée sont encodées séparément des données médicales ayant une autre modalité, il peut être avantageux de fusionner lesdites données médicales encodées en utilisant un modèle de fusion de modalités, tel qu’un second réseau de neurones avec mécanisme d’attention par exemple (appelé « attention-based neural network » en anglais. La fusion des données encodées permet de découvrir ou conserver des liens/relations entre les données médicales de modalités différentes comme, par exemple, entre une image ou un scanner et le compte-rendu médical écrit qui lui est associé. Dans un mode de réalisation avantageux, la création de ladite représentation vectorielle des données médicales utilise un algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie, et la représentation vectorielle des données médicales est représentative d’informations de contributions comprises dans les données médicales ayant servi à regrouper les sujets dans ledit au moins un sous-groupe. Ce sont ces informations de contributions qui vont permettre d’encore mieux comprendre les mécanismes de la(des) pathologie(s) étudiée(s) et de pouvoir effectuer un meilleur diagnostic, un pronostic ou encore l'identification de traitements personnalisés et de nouvelles cibles thérapeutiques pour cette(ces) pathologie(s). Par exemple, l’algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie peut être un algorithme d’explicabilité d’intelligence artificielle (appelé « Artificial Intelligence - AI - explicability algorithm » en anglais), ce qui permettra d’avoir une représentation vectorielle explicable, c’est-à-dire de comprendre le résultat obtenu à savoir pourquoi avoir créé une telle représentation vectorielle et pas une autre. Cela permettra également de faire plus facilement les liens entre les données médicales des sujets du groupe et les raisons qui ont conduit le modèle spécifique à ladite au moins une pathologie à regrouper les sujets d’une certaine façon dans l’au moins un sous-groupe. Dans un mode de réalisation avantageux, le dispositif comprend, après le regroupement des sujets en au moins un sous-groupe, l’identification d’au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement par la création d’un modèle de prédiction d’appartenance à un sous-groupe permettant de prédire l’appartenance, pour chacun des sujets du groupe, audit au moins un sous-groupe, ledit modèle de prédiction d’appartenance utilisant au moins un parmi : un test statistique, un modèle de règles ou un modèle d’arbre de décision, préalablement entraîné de manière non-supervisée En particulier, ladite au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement est au moins un biomarqueur associé avec ledit sous-groupe de sujets. L’identification d’un tel biomarqueur pour la(les) pathologie(s) étudiée(s) permettra de mieux diagnostiquer cette(ces) pathologie(s) et d’améliorer la prise en charge des sujets atteints, que ce soit par un meilleur suivi de son(leur) évolution, le développement de traitements spécifiques ou bien la prédiction de réponse à un traitement. Selon un mode de réalisation avantageux, chaque modalité prédéterminée est l’une des suivantes : dossiers de santé électroniques, notes cliniques, résultats de laboratoires, images médicales, données omiques, données histopathologiques. Selon un mode de réalisation avantageux, la tâche prédictive prédéterminée est l’une des suivantes : prédiction de diagnostic d’une maladie, prédiction du pronostic d’un sujet et/ou prédiction de réponse à un traitement. Afin de garantir la pertinence des sous-groupes et aussi le bon fonctionnement du dispositif, le dispositif peut également comprendre un processus de validation du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie. Dans le cadre de l’utilisation et l’application du présent dispositif au domaine de l’immunologie, il est avantageux que le jeu de données spécifiques comprenne les données médicales de sujets ayant été diagnostiqués ou suspectés d’avoir une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, et que ladite au moins une pathologie à laquelle est associée la tâche prédictive prédéterminée soit une maladie inflammatoire à médiation immunitaire. Selon un mode de réalisation avantageux, ladite au moins une pathologie est une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, et la tâche prédictive prédéterminée comprend la prédiction d’un score d’activité de ladite maladie, qui est représentatif de la prédiction du pronostic d’un sujet. Selon un aspect alternatif de l’invention, un dispositif pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté, le dispositif comprenant au moins un processeur configuré pour : recevoir un modèle de fondation de type modèle d’apprentissage profond non entraîné et un jeu de données génériques non-labellisées ; pré-entraîner, par un apprentissage auto-supervisé, le modèle de fondation non-entraîné reçu sur ledit jeu de données génériques non-labellisées; recevoir un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée ; obtenir un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par un procédé de spécialisation par apprentissage par transfert, ledit procédé de spécialisation comprenant : l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné sur un jeu de données spécifiques labellisé (opération appelée « fine-tuning » en anglais) ; ou l’adaptation dudit modèle de fondation pré-entraîné par l’ajout d’un adaptateur audit modèle de fondation pré-entraîné, ledit adaptateur étant constitué d’un premier réseau de neurones entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; recevoir des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe ; créer une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues ; et regrouper des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne une méthode mise en œuvre par ordinateur pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté, la méthode comprenant : la réception d’un modèle de fondation (appelé « foundation model » en anglais) pré-entraîné, ledit modèle de fondation pré-entraîné ayant été préalablement obtenu en entrainant, par un apprentissage auto-supervisé (appelé « self-supervised learning » en anglais), un modèle de fondation de type modèle d’apprentissage profond (appelé « deep learning model » en anglais), sur un jeu de données génériques non-labellisées ; la réception d’un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée ; l’obtention d’un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par un procédé de spécialisation par apprentissage par transfert (appelé « transfer learning » en anglais) , ledit procédé de spécialisation comprenant : l’entraînement dudit modèle de fondation pré-entraîné sur le jeu de données spécifiques; ou l’adaptation dudit modèle de fondation pré-entraîné par l’ajout d’un adaptateur audit modèle de fondation pré-entraîné, ledit adaptateur étant constitué d’un premier réseau de neurones entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; la réception des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe la création d’une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues ; et le regroupement des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, entraîne l’ordinateur à mettre en œuvre la méthode pour regrouper un groupe de sujets selon l’un quelconque des modes de réalisation précédemment décrits. Selon un quatrième aspect, un support de stockage lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le support est lu par un ordinateur, entraîne l’ordinateur à mettre en œuvre la méthode pour regrouper un groupe de sujets selon l’un quelconque des modes de réalisation précédemment décrits. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres objets et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation particuliers donnés à titre illustratifs, non limitatifs, la description étant faite en relation avec les dessins annexés dans lesquels : La est une représentation d’étapes d’une méthode pour regrouper un groupe de sujet dans au moins un sous-groupe selon un mode de réalisation à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe. La est une représentation les étapes d’une méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîné. La est une représentation d’étapes de pré-traitement de données médicales lorsque celles-ci comprennent plusieurs modalités différentes. La illustre une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper en sous-groupe, et obtenue au cours de la méthode illustrée à la . La est une représentation d’un dispositif pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe selon un mode de réalisation. Sur les figures, les dessins ne sont pas à l'échelle et les éléments identiques ou similaires sont désignés par les mêmes références. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente description illustre les principes de la présente divulgation. Il est donc évident que les personnes compétentes dans ce domaine pourront concevoir divers arrangements qui, bien qu'ils ne soient pas explicitement décrits ou illustrés dans le présent document, concrétisent les principes de la divulgation et sont compris dans son esprit et son champ d'application. Tous les exemples et les termes conditionnels cités dans le présent document sont destinés à aider le lecteur à comprendre les principes de la divulgation et les concepts apportés par l'inventeur à l'avancement de l'art, et doivent être interprétés comme n'étant pas limités aux exemples et conditions spécifiquement cités. En outre, tous les énoncés de principes, d'aspects et de réalisations de la divulgation, ainsi que les exemples spécifiques, sont destinés à englober les équivalents structurels et fonctionnels de ces derniers. En outre, il est prévu que ces équivalents comprennent à la fois les équivalents actuellement connus et les équivalents développés à l'avenir, c'est-à-dire tout élément développé qui remplit la même fonction, indépendamment de la structure. Ainsi, par exemple, les personnes de l'art apprécieront que les schémas fonctionnels présentés ici peuvent représenter des vues conceptuelles de circuits illustratifs incorporant les principes de la divulgation. De même, il sera apprécié que tous les organigrammes, diagrammes de flux et autres représentent divers processus qui peuvent être substantiellement représentés sur un support lisible par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou ce processeur soit ou non explicitement représenté. Les fonctions des divers éléments illustrés dans les figures peuvent être assurées par l'utilisation d'un matériel dédié ou d'un matériel capable d'exécuter un logiciel en association avec un logiciel approprié. Lorsqu'elles sont assurées par un processeur, les fonctions peuvent être assurées par un seul processeur dédié, un seul processeur partagé ou plusieurs processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. Il convient de comprendre que les éléments illustrés dans les figures peuvent être mis en œuvre sous diverses formes de matériel, de logiciel ou de combinaisons de ceux-ci. De préférence, ces éléments sont mis en œuvre dans une combinaison de matériel et de logiciel sur un ou plusieurs dispositifs polyvalents programmés de manière appropriée, qui peuvent comprendre un processeur, une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. La présente divulgation concerne une méthode mise en œuvre par ordinateur pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté. La présente divulgation concerne également un dispositif configuré pour mettre en œuvre la méthode, ce dispositif sera détaillé après la description de la méthode. Le terme « sujet » fait référence à un animal, y compris un être humain. Au sens de la présente divulgation, un sujet peut être un patient, à savoir une personne recevant des soins médicaux, subissant ou ayant subi un traitement médical, ou surveillée dans le cadre du développement d'une maladie. Le groupe de sujets comprend au minimum un sujet. Le terme « donnée médicale » fait référence à toute information relative à la santé d’un sujet à savoir : des dossiers médicaux électroniques (appelés « Electronic Health Records » ou EHR en anglais) au format texte tels que des comptes-rendus médicaux écrits, des prescriptions médicales, des informations sur le sexe du sujet, son âge, son lieu de résidence et/ou d’activité professionnelle, sa situation professionnelle, ou toute autre information écrite pouvant avoir un lien avec l’état de santé du sujet ou ses prédispositions comme ses antécédents personnels ; des informations au format « tableau », telles que des résultats d’analyse contenant des tableaux de valeurs numériques ; des images issues d’appareil d’imagerie médicale comme, par exemple : une échographie, une radiographie, un scanner, une imagerie par résonance magnétique (IRM), une tomographie, une tomodensitométrie, ou bien des images d’histopathologie ; des données « omiques », telles que des informations génomiques, transcriptomiques, protéomiques ou bien métabolomiques, par exemple. Ces différents types/formats de données sont appelés par la suite « modalités ». La tâche prédictive prédéterminée fait quant à elle référence à une tâche qu’un personnel médical qualifié pourrait réaliser ou superviser, ou bien qu’il a réalisé ou supervisé, comme fournir un résultat de santé. Par exemple, mais sans être limitatif : l’établissement d’un diagnostic ou la prédiction d’un diagnostic d’une maladie ; la prédiction du pronostic d’un sujet comme avec le calcul d’un score d’activité (comme celui de la polyarthrite rhumatoïde – « Disease Activity Score » – DAS 28, ou bien le score relatif au syndrome de Gougerot-Sjögren le « EULAR Sjogren’s Syndrom Patient Reported Index » ou ESSPRI) ; et/ou la prédiction de réponse à un traitement ou la réponse à un critère de traitement (comme la réponse EULAR – « European League Against Rheumatism » - dans la polyarthrite rhumatoïde, ou le critère STAR – « Sjögre,’s tool for assessing response » - dans le syndrome de Gougerot-Sjögren). Ainsi et de manière avantageuse, lorsque la au moins une pathologie est une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, la tâche prédictive prédéterminée comprend la prédiction d’un score d’activité de ladite maladie, qui est représentatif de la prédiction du pronostic d’un sujet. Concernant la pathologie, la présente méthode peut s’appliquer à tout type de pathologie, et quel que soit le système (ex : immunitaire, nerveux, respiratoire, digestif, cardiovasculaire, endocrinien, reproducteur, urinaire, musculosquelettique ou tégumentaire) ou l’organe concerné. Préférablement, la méthode s’applique aux pathologies ou maladies inflammatoires à médiation immunitaire. Les termes « pathologies / maladies inflammatoires à médiation immunitaire » font référence aux maladies caractérisées par une inflammation chronique et une réponse immunitaire anormale. Parmi ces maladies figurent, de manière non exhaustive : l’arthrite et la polyarthrite rhumatoïde, la maladie de Crohn, la rectocolite hémorragique, le psoriasis, le lupus érythémateux systémique, la spondylarthrite ankylosante, la maladie cœliaque, le syndrome de Gougerot-Sjögren, ou encore la maladie de Behçet. Selon un mode de réalisation préféré illustré sur la , la méthode comprend les étapes principales suivantes qui seront décrites plus en détails par la suite : étape S100 : la réception d’un modèle de fondation pré-entraîné (appelé « foundation model » en anglais) ; étape S200 : la réception d’un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée ; étape S300 : l’obtention d’un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie (appelé « pathology-specific model » en anglais) par un procédé de spécialisation; étape S400 : la réception des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe ; étape S500 : la création d’une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues ; et étape S600 : le regroupement des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. Etape S100 – réception du modèle de fondation pré-entraîné : Le modèle de fondation pré-entraîné est un modèle d’intelligence artificielle de grande taille, qui est pré-entraîné sur une grande quantité de données génériques non labellisées, comprenant des données médicales de nombreux sujets/patients atteints de pathologies diverses et variées. Le modèle de fondation pré-entraîné est un modèle que l’on peut qualifier de « généraliste » car il est adapté à un large éventail de tâches en aval (appelées « downstream tasks » en anglais). La illustre une méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîné. Cette méthode comprend trois étapes principales qui sont : étape S110 : la réception d’un modèle de fondation non-entraîné ; étape S120 : la réception d’un jeu de données génériques non labellisées ; et étape S150 : le pré-entraînement du modèle de fondation non-entraîné sur le jeu de données génériques non labellisées, qui donne en sortie le modèle de fondation pré-entraîné. Un modèle de fondation non-entraîné correspond à un modèle qui n'a pas encore été exposé à des données particulières pour apprendre des modèles, des règles ou des caractéristiques pertinentes. Cela signifie que le modèle n'a pas encore acquis de connaissances ou de capacités spécifiques pour effectuer une tâche donnée. Avantageusement, le modèle de fondation est pré-entraîné pour réaliser les tâches génériques suivantes : retrouver des informations qui sont masquées en fonction du contexte (aussi appelé « masked language modeling » en anglais), prédire du contenu pour la prochaine visite du patient, prédire une durée d’hospitalisation, prédire l’apparition de maladies dans le futur, par exemple. Dans un mode de réalisation, la méthode de la présente invention pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets comprend la méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîné avec les trois étapes décrites ci-dessus. Il est à noter que l’étape de pré-entraînement S150 peut, de préférence, être réalisée une seule et unique fois, mais elle peut également être réitérer sur un autre jeu de données d’entraînement correspondant. Par exemple, cela peut être un autre jeu de données génériques non labellisées plus large pour augmenter l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné. Dans un mode de réalisation alternatif, la méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîné est implémentée préalablement, et son résultat (i.e., le modèle de fondation pré-entraîné) est stocké dans une mémoire. La méthode de la présente invention pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets est alors configurée pour récupérer / recevoir ce modèle de fondation pré-entraîné préalablement généré et stocké dans la mémoire. Préférablement, le modèle de fondation est un modèle d’apprentissage profond, plus préférablement un Transformateur (appelé « Transformer » en anglais). Le fonctionnement du Transformateur repose sur deux composants principaux : l'attention et les couches d’anticipation (appélées « feed-forward » en anglais). Le fonctionnement du Transformateur est le suivant : e ncodage des données d’entrée : chaque donnée d’entrée est encodée en une représentation vectorielle et associée à un vecteur d’imbrication (appelé « embedding » en anglais) qui capture sa signification sémantique. a ttention : l'attention est la clé du fonctionnement du Transformateur. Elle permet de calculer l'importance relative des différents éléments des données reçues en entrée du modèle par rapport aux autres. Dans une couche d'attention, chaque élément des données d’entrée (appelé "requête") est comparé à tous les autres éléments (appelés "clés") pour déterminer leur importance. Des scores d'attention mesurent à quel point les éléments sont pertinents les uns par rapport aux autres. p ondération des vecteurs d’entrée : les scores d'attention sont normalisés pour obtenir des poids d'attention. Ces poids indiquent l'importance relative de chaque élément par rapport à la requête. Les vecteurs d'imbrication de chaque donnée d’entrée sont alors pondérés par les poids d'attention correspondants et combinés pour obtenir une représentation contextuelle de chaque élément. c ouches d ’anticipation : àprès l'étape d'attention, les vecteurs contextuels obtenus sont transformés par des couches d’anticipation. Ces couches sont généralement composées de réseaux de neurones entièrement connectés et introduisent des non-linéarités dans le modèle. Elles permettent de capturer des relations plus complexes entre les éléments des données d’entrée. p ropagation des informations : le processus d'attention et de transformation par les couches d’anticipation est répété plusieurs fois, formant ainsi une pile de couches (généralement appelée une « pile de transformateurs » ou « transformer stack » en anglais). Cela permet d'itérer et de raffiner progressivement la représentation contextuelle de chaque élément des données d’entrée. Le Transformateur a de multiples avantages. Il permet de capturer des dépendances à longue distance entre les éléments des données d’entrée. Il est capable d’effectuer des calculs d’attention pour différents éléments de manière simultanée (ce qui permet d’accélérer le processus d’entraînement). Il accepte facilement des données d’entrée de longueurs variables. Il offre une certaine interprétabilité grâce aux mécanismes d’attention. Il est performant sur un grand éventail de tâches et peut être entraîné sur de grandes quantités de données de manière non supervisées pour capturer des connaissances générales avant d’être réglé ou ajusté plus finement (appelé « fine-tuning » en anglais) sur une tâche spécifique comme la tâche prédictive prédéterminée. D’autres modèles d’apprentissage profond peuvent être utilisés comme, par exemple : un modèle basé sur des réseaux de neurones récurrents (appelés « Recurrent Neural Networks » ou RNN en anglais), un modèle basé sur les réseaux de neurones convolutifs (appelé « C onvolutional N eural N etworks » ou CNN en anglais), un modèle basé sur les réseaux de neurones pour graphes (appelé « Graph Neural Network » ou GNN en anglais) ou bien encore un modèle hybride utilisant une combinaison de transformateurs, de RNN, de CNN et/ou de GNN. Etape S200 – réception du jeu de données spécifiques labellisées : La labellisation (ou étiquetage) des données consiste à associer un label (ou une étiquette) à chaque donnée. « Le jeu de données spécifiques est labellisé selon la tâche prédictive prédéterminée » signifie que le label associé à chaque donnée porte une information relative à la tâche prédictive prédéterminée. Par exemple : dans le cas où la tâche prédictive prédéterminée est de prédire la réponse au méthotrexate dans la polyarthrite rhumatoïde, selon les critères EULAR, il est possible de savoir, pour chaque sujet, s’il a atteint la réponse EULAR 6 mois après l’initiation du traitement et donc de valider la prédiction par un label dédié. Cette labellisation des données peut être réalisée de manière manuelle ou bien automatique soit parce qu’elle est contenue dans le dossier médical du sujet, soit grâce à un réseau de neurone à propagation avant (appelé « feed-foward neural network » en anglais) ou un modèle d’apprentissage automatique (appelé « machine learning model » en anglais) tel que le « Random Forest » ou le « XGboost » par exemple. Dans le cas de l’application de la présente méthode pour la recherche sur les maladies inflammatoires à médiation immunitaire ou leur prise en charge, il est avantageux que le jeu de données spécifiques comprenne les données médicales de sujets ayant été diagnostiqués ou suspectés d’avoir une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, et où la au moins une pathologie à laquelle est associée la tâche prédictive prédéterminée est une maladie inflammatoire à médiation immunitaire. Ce jeu de données spécifique a été labellisé par rapport au diagnostic des maladies inflammatoires à médiation immunitaire et / ou leur prise en charge. Etape S 3 00 – obtention du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie : L‘obtention du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie en utilisant un apprentissage par transfert (appelé « transfer learning » en anglais) peut se faire de deux manières différentes. Ainsi, le procédé de spécialisation comprend, au choix : l’entraînement dudit modèle de fondation pré-entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; ou l’adaptation dudit modèle de fondation pré-entraîné par l’ajout d’un adaptateur au modèle de fondation pré-entraîné, ledit adaptateur étant constitué d’un premier réseau de neurones entraîné sur ledit jeu de données spécifiques. Dans le premier cas, l’obtention du modèle spécifique se fait par transfert d’apprentissage à partir des enseignements contenus dans le jeu de données spécifiques, en entraînant le modèle de fondation pré-entraîné afin d’en affiner ses poids pour le spécialiser sur la au moins une pathologie associée à la tâche prédictive prédéterminée ayant servi pour la labellisation du jeu de données spécifiques. Cette opération est appelée « fine-tuning » en anglais. L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique qui permet de transférer les connaissances et les compétences d'un modèle préalablement entraîné (i.e., modèle de fondation pre-entraîné) à une nouvelle tâche similaire, facilitant ainsi l'apprentissage sur de nouveaux ensembles de données. Dans le cas présent, la spécialisation est relative à ladite au moins une pathologie dont est atteint au moins un des sujets du groupe. En effet, cette spécialisation est obtenue grâce à l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné réalisé avec le jeu de données spécifiques labellisées selon la tâche prédictive prédéterminée, qui est elle-même relative à ladite au moins une pathologie. Cette approche permet de tirer parti des connaissances préalables et des représentations apprises par le modèle de fondation initial, ce qui conduit à des performances améliorées et à une réduction du temps et des ressources nécessaires pour former un nouveau modèle spécifique à partir de zéro. Dans le second cas, l’utilisation d’un adaptateur permet de ne pas avoir à réentraîner le modèle de fondation pré-entraîné dont les couches peuvent alors être gelées. Le premier réseau de neurones, dont est constitué l’adaptateur, correspond à une sorte de surcouche de neurones qui est ajouté au modèle de transformation pré-entraîné, ce qui va en modifier le fonctionnement en l’adaptant à la tâche prédictive prédéterminée, grâce à l’entraînement de l’adaptateur sur ledit jeu de données spécifiques. De plus, ce mode opératoire est très modulable car, pour chaque tâche prédictive prédéterminée, il est possible d’ajouter un adaptateur correspondant, où chacun des adaptateurs a été préalablement entraîné séparément sur un jeu de données spécifiques à la tâche prédictive prédéterminée correspondante, et cela sans aucun impact sur le modèle de fondation pré-entraîné. Un adaptateur peut alors être ajouté (respectivement activé) ou retiré (respectivement désactivé) facilement et rapidement en fonction des besoins, de la ou les pathologies étudiées, des données médicales disponibles pour le groupe de sujets. L’intégration de l’adaptateur peut se faire de différentes manières : en ajoutant le premier réseau de neurones en sortie du modèle de fondation pré-entraîné, ou bien à l’intérieur du modèle de fondation pré-entraîné via l’ajout de nouvelles couches intermédiaires entre ses différentes couches. Une façon de créer un adaptateur est d’utiliser la méthode LORA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) qui gèle les poids du modèle de fondation pré-entrainé et injecte des matrices entraînables de décomposition de rangs entre chacune des couches du modèle de fondation pré-entraîné. Dans un autre mode de réalisation avantageux compatible avec les deux cas cités, et afin d’améliorer et surtout de valider les performances du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par rapport à la tâche prédictive prédéterminée pour laquelle il est entraîné, la méthode comprend un processus de validation de ce modèle. Par exemple, cette validation peut être une validation croisée à k blocs (appelée « k-fold cross-validation » en anglais), où k est un entier supérieur ou égal à 1, préférablement supérieur ou égal à 5. Ce mode de validation consiste à mettre une partie des données spécifiques labellisées de côté durant l’entraînement pour servir ensuite à évaluer le modèle final obtenu et cela de manière itérative. Une ou plusieurs fonctions de coût peuvent également être utilisées et minimisées durant l’entraînement. Il est également possible d’utiliser une validation croisée de type Monte-Carlo ou « boostrap ». Il est à noter que l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné pour obtenir le modèle spécifique à ladite au moins une pathologie, doit être réalisée spécifiquement pour chaque tâche prédictive prédéterminée. En conséquence, cette étape est réalisée pour chaque jeu de données spécifiques labellisées, notamment relative à des pathologies différentes. Alternativement, cet entraînement peut également être répétée avec un autre jeu de données spécifiques labellisées, qui pourrait être labellisé selon une nouvelle tâche prédictive prédéterminée relative à la même pathologie que celle dont au moins un des sujets du groupe est atteint (ou relative à une autre pathologie), de sorte à spécialiser encore plus le modèle spécifique sur la même pathologie (ou le spécialiser sur deux pathologies différentes). Le modèle spécifique à ladite au moins une pathologie obtenu à l’issue de l’étape S300 permet, selon la tâche prédictive prédéterminée, de réaliser une prédiction quant à l’état de santé et/ou au résultat de santé d’un sujet, en fonction des données médicales reçues et relatives audit sujet. Etape S 4 00 – réception des données médicales relatives au groupe de sujets : Comme énoncé précédemment, les données médicales comprennent généralement différentes modalités (ou format) pouvant aller du texte libre comme sur les comptes-rendus médicaux, à des tableaux de données numériques comme les résultats de laboratoire, des images issues de différents appareils d’imagerie médicale (ex : radiographies, scanners, IRM, échographies…), ou bien encore des données omiques (ex. : des séquences ADN) ou histopathologiques. Il peut alors être avantageux, de les prétraiter en encodant séparément les données médicales de modalités différentes. A titre illustratif et selon un mode de réalisation particulier représenté sur la , lorsque le jeu de données génériques non labellisées comprend des données médicales d’au moins deux modalités prédéterminées différentes, pour chaque modalité prédéterminée, les données médicales de la modalité prédéterminée peuvent être encodées séparément des données médicales ayant une autre modalité correspondant à l’étape S130. Cette étape d’encodage est optionnelle et peut s’appliquer de la même manière à chacun des jeux de données reçus lors des étapes de la méthode pour regrouper les sujets d’un groupe, à savoir : après la réception du jeu de données spécifiques labellisées et après la réception des données médicales du groupe de sujets. Ainsi, si cet encodage est appliqué à l’un des jeux de données utilisés dans la méthode, il doit être appliqué aux autres jeux de données afin de traiter les données de manière similaire et surtout dans des formats compatibles. Comme illustré sur la , cet encodage est réalisé par un modèle spécifique à chaque modalité prédéterminée considérée. Ainsi les données médicales de modalité 1 sont encodées par l’encodeur 1, les données médicales de modalité 2 sont encodées par l’encodeur 2 et ainsi de suite jusqu’à N, où N est un entier représentant le nombre de modalités différentes comprises dans le jeu de données considéré. Préférablement, ces encodages sont réalisés par des modèles ayant été préalablement entraînés de manière auto-supervisée. Par exemple : la modalité 1 peut concerner les données médicales au format texte libre, la modalité 2 peut concerner les données médicales au format tableau comme les résultats/analyses de laboratoire, la modalité 3 peut concerner les images médicales en général (i.e. quel que soit le type d’image et/ou l’appareil médical ayant réalisé l’image comme une image IRM, une échographie, un scan, etc.), et la modalité 4 peut concerner les données omiques. Dans un mode de réalisation avantageux, un seul encodeur peut être utilisé pour encoder les informations au format texte libre (comme des dossiers médicaux) et les résultats/analyses de laboratoire structurés dont les formats sont relatives proches. Pour cela, les résultats de laboratoire, comme les tableaux de données, sont convertis en format texte libre (donc dans la même modalité) avant d’être encodés avec les données des dossiers médicaux, elles-mêmes au format texte libre, par un grand modèle de langage (appelé « Large Language Model » en anglais) pouvant comprendre une architecture de type transformateur dont le fonctionnement et les avantages techniques ont été décrits précédemment. Les données de type image, peuvent quant à elles être encodées par un modèle ayant une architecture de type transformateur visuel (appelé « Visual Transformer – ViT » en anglais). Pour cela, chaque image est divisée en une grille régions appelées « patches ». Chaque patch est ensuite aplati en un vecteur et transformé en une séquence de vecteurs d’entrée. Par exemple, les images radiographiques peuvent être rééchantillonnées ou bien redimensionnées afin de correspondre à la taille des images/patches utilisé(e)s lors des (pré)entraînements du modèle spécifique à l’encodage des images (ex : 224 x 224). De la même manière, les images histopathologiques peuvent être divisées en sous-images/patches de même taille (ex : 224 x 224). Avantageusement, chaque vecteur d’entrée est enrichi avec des informations de position pour capturer des relations spatiales. Cela peut être réalisé en ajoutant des coordonnées spatiales absolues ou relatives à chaque vecteur. Ces vecteurs d'entrée enrichis sont ensuite alimentés dans plusieurs couches d'attention comme décrit précédemment, avec le calcul de poids d'importance (ou les scores d'attention) pour chaque paire de vecteurs en se basant sur leurs relations. Cela permet notamment de mettre l'accent sur les parties de l'image qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Les données omiques/génétiques peuvent quant à elles être encodées via un réseau de neurones convolutifs (appelé « convolutional neural network » en anglais). Il est à noter qu’une ou plusieurs modalités peuvent être retirées en fonction des données qui sont disponibles pour les différents entraînements ainsi que dans les données médicales du groupe de sujets à regrouper. Les modalités dites « prédéterminées » correspondent alors aux modalités sélectionnées/conservées, et peuvent être : des dossiers de santé électroniques, des notes cliniques, des résultats de laboratoires, des images médicales, des données omiques et/ou des données histopathologiques. Dans un autre mode de réalisation avantageux, les données médicales encodées sont ensuite fusionnées par un modèle de fusion de modalités, voir l’étape S140 sur la dans le cas de la méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîner. Comme pour l’encodage, cette étape de fusion des données encodées est optionnelle et peut s’appliquer de la même manière à chacun des jeux de données encodées lors des étapes de la méthode pour regrouper les sujets d’un groupe. Cette fusion des données encodées permet de découvrir ou conserver des liens/relations entre les données médicales de modalités différentes. Pour cela, cette fusion peut être réalisée par un second réseau de neurones avec mécanisme d’attention qui va moyenner les représentations vectorielles des données médicales encodées. Etape S 5 00 – création de la représentation vectorielle : Comme expliqué précédemment, le modèle de fondation de type Transformateur génère une représentation vectorielle des données médicales reçues. Avec les différents entraînements réalisés ainsi que l’encodage et/ou la fusion des données, cette représentation vectorielle évolue et s’affine. Dans un mode de réalisation avantageux, cette création de la représentation vectorielle des données médicales utilise un algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie, et où la représentation vectorielle des données médicales est représentative d’informations de contributions comprises dans les données médicales ayant servi à regrouper les sujets dans ledit au moins un sous-groupe. Afin d’augmenter l’explicabilité de la méthode et donc l’explicabilité du regroupement des sujets dans au moins un sous-groupe, l’algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie est un algorithme d’explicabilité d’intelligence artificielle. Selon les données utilisées en entrée l’algorithme d’explicabilité d’intelligence artificielle utilisé peut être : l’algorithme SHAP pour « Shapley Additive exPlanations » qui est le plus adapté lorsque les données d’entrée sont de type tableau, AtMan qui permet d’obtenir des explications sur les modèles de type Transformateur, ou bien Grad CAM qui est le plus adapté lorsque les données d’entrée sont des images. Il est à noter qu’une combinaison de ces algorithmes est possible lorsque les données d’entrée sont de modalités (i.e. type/format) différentes. Ces algorithmes d’explicabilités permettent de connaître le niveau de contributions des différentes données médicales qui ont permis de réaliser la prédiction finale en sortie du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie. La illustre une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper en sous-groupe, et obtenue en sortie du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie. Etape S 6 00 – regroupement des sujets du groupe en sous-groupe(s) : A partir de la représentation vectorielle des données médicales, il est facile de regrouper les sujets du groupe en au moins un sous-groupe en utilisant, par exemple, des mesures de distances entre vecteurs. En effet, grâce à la présente méthode, les sujets dont les prédictions s’expliquent de la même manière ont des représentations vectorielles proches. Dans l’exemple non limitatif de la , il est possible d’identifier 3 sous-groupes (appelés « clusters » en anglais) possibles : C1, C2 et C3. Tel qu’illustré sur la à l’étape S700 et selon un mode de réalisation avantageux, la méthode comprend, après cette étape S600 de regroupement, l’identification d’au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement par la création d’un modèle de prédiction d’appartenance à un sous-groupe permettant de prédire l’appartenance, pour chacun des sujets du groupe, audit au moins un sous-groupe. Les liens entre les données médicales des sujets du groupe reçues en entrée et les sous-groupes formés pouvant être complexes, une façon de simplifier et de trouver plus facilement l’information représentative de l’explicabilité du regroupement est d’utiliser au moins un parmi : un test statistique, un modèle de règles tel que le « skope-rules » (acronyme de « Supervised Ky Fan Ordering Permutation for Rule Extraction » ou extraction de règles par permutation ordonnée Ky Fan supervisée), ou bien un modèle d’arbre de décision dont le niveau de branches peut être de l’ordre de 2, comme modèle de prédiction d’appartenance et qui serait préalablement entraîné de manière non-supervisée. Préférablement, ladite au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement est au moins un biomarqueur associé avec ledit sous-groupe de sujets. Le terme « biomarqueur » fait référence ici à au moins une caractéristique qui serait objectivement mesurée en tant qu’indicateur de santé, de maladie ou de réponse à une exposition à une intervention, y compris des interventions thérapeutiques telles que l’application d’un traitement. Il existe différents types de biomarqueurs. De manière non exhaustive, on distingue les biomarqueurs : moléculaires, histologiques, radiographiques ou encore physiologiques. Le glossaire BEST (pour « Biomarkers, EndpointS and other Tools » en anglais) quant à lui, définit sept catégories de biomarqueurs : susceptibilité / risque, diagnostic, surveillance, pronostic, prédiction, pharmocodynamique / réponse et sécurité. Enfin, l’identification complète d’un biomarqueur comprend le nom du biomarqueur, la source / matrice, la ou les caractéristiques mesurables ainsi que la méthode analytique utilisée pour mesurer le biomarqueur qui peut être une caractéristique unique ou bien un panel de caractéristiques multiples. Dans le cas de l’application de la présente méthode pour la recherche sur les maladies inflammatoires à médiation immunitaire, l’identification de biomarqueur permettra d’améliorer le diagnostic, le pronostic mais également la prise en charge par l’application d’un traitement adapté au sujet affecté. La méthode pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe, telle que précédemment décrit dans les différents modes de réalisation, peut être implémentée dans un dispositif 200 comme illustré sur la . Selon un mode de réalisation, le dispositif 200 comprend au moins un processeur 202 configuré pour réaliser les différentes étapes de la méthode précédemment décrite, comme : étape S100 : recevoir un modèle de fondation pré-entraîné, ledit modèle de fondation pré-entraîné ayant été préalablement obtenu en entrainant, par un apprentissage auto-supervisé, un modèle de fondation de type Transformateur, sur un jeu de données génériques non-labellisées ; étape S200 : recevoir un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée ; étape S300 : obtenir un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par l’entraînement dudit modèle de fondation pré-entraîné sur ledit jeu de données spécifiques labellisées en utilisant un apprentissage par transfert; étape S400 : recevoir des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe ; étape S500 : créer une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues ; et étape S600 : regrouper des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets. Avantageusement, le processeur comprend également un module de génération, configuré pour mettre en œuvre la méthode pour obtenir un modèle de fondation pré-entraîné tel que décrit précédemment. Dans un mode de réalisation particulier, le processeur comprend un module de traitement des données configuré pour encoder et/ou fusionner les données médicales lorsque celles-ci comprennent au moins deux modalités prédéterminées différentes, comme décrit précédemment. Avantageusement, ce module de traitement des données est également apte à sélectionner (ou supprimer) des modalités prédéterminées que l’on souhaite conserver et traiter (réciproquement que l’on souhaite supprimer et ne pas traiter). Dans un autre mode de réalisation avantageux, le processeur comprend un module d’explicabilité configuré pour identifier au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement réalisé. Pour cela, le module d’explicabilité est apte à créer un modèle de prédiction d’appartenance à un sous-groupe permettant de prédire l’appartenant, pour chacun des sujets du groupe, audit au moins un sous-groupe, ledit modèle de prédiction d’appartenance utilisant au moins un parmi : un test statistique, un modèle de règles ou un modèle d’arbre de décision, préalablement entraîné de manière non-supervisée. Selon un autre mode de réalisation, le dispositif 200 comprend également une mémoire 201 pour stocker des instructions de programme chargeables dans le processeur 202 telles que l’exécution des différentes étapes de la méthode précédemment décrite et illustrée sur les figures 1 et 2. La mémoire 201 peut également stocker des données et des informations utiles pour réaliser les étapes de la méthode telles que décrites ci-dessus. Le processeur 202 peut être par exemple : un processeur ou une unité de traitement apte à interpréter des instructions dans un langage informatique, le processeur ou l'unité de traitement pouvant comprendre, être associé ou être rattaché à une mémoire comprenant les instructions, ou l'association d'un processeur/unité de traitement et d'une mémoire, le processeur ou l'unité de traitement apte à interpréter des instructions dans un langage informatique, la mémoire comprenant lesdites instructions, ou une carte électronique dans laquelle les étapes de l'invention sont décrites au sein du silicium, ou une puce électronique programmable telle qu'une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array »). Le dispositif 200 peut également comprendre une interface d'entrée 203 pour la réception de données d'entrée et une interface de sortie 204 pour fournir des données de sortie. Des exemples de données d’entrée peuvent être les données médicales relatives aux sujets du groupe ou bien les différents jeux de données d’entraînement. Des exemples de données de sortie peuvent être la répartition en sous-groupe de chaque sujet, les données d’explicabilité de la formation de ces sous-groupes telles que l’information représentative de l’explicabilité du regroupement, ou encore la représentation vectorielle des données médicales. Pour faciliter l'interaction avec le dispositif 200, un écran 205 et un clavier 206 peuvent être prévus et connectés au processeur/circuit informatique 202. La présente divulgation concerne également un produit de programme informatique destiné à fournir la séquence optimale d'actions provoquant l'évolution d'un système complexe d'un état initial à un état final, le produit de programme informatique comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l'ordinateur à exécuter automatiquement les étapes de la méthode selon l'un des modes de réalisation décrits ci-dessus. Le produit programme d'ordinateur permettant d'exécuter la méthode décrite ci-dessus peut être écrit sous forme de programmes d'ordinateur, de segments de code, d'instructions ou de toute combinaison de ceux-ci, pour instruire ou configurer individuellement ou collectivement le processeur ou l'ordinateur afin qu'il fonctionne comme une machine ou un ordinateur à usage spécifique pour effectuer les opérations réalisées par les composants matériels. Dans un exemple, le programme informatique comprend un code machine directement exécuté par un processeur ou un ordinateur, tel qu'un code machine produit par un compilateur. Dans un autre exemple, le produit programme d'ordinateur comprend un code de niveau supérieur qui est exécuté par un processeur ou un ordinateur à l'aide d'un interpréteur. Les programmeurs ayant des compétences ordinaires dans l'art peuvent facilement écrire les instructions ou les logiciels basés sur les schémas fonctionnels et les organigrammes illustrés dans les dessins et les descriptions correspondantes dans la spécification, qui divulguent des algorithmes pour effectuer les opérations de la méthode telle que décrite ci-dessus. La présente divulgation concerne également un support de stockage lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l'ordinateur à effectuer les étapes de la méthode selon l'un des modes de réalisation décrits ci-dessus. Selon un mode de réalisation, le support de stockage lisible par ordinateur est un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire. Les programmes informatiques mettant en œuvre la méthode décrite dans les présents modes de réalisation peuvent généralement être distribués aux utilisateurs sur un support de stockage lisible par ordinateur, tel qu'une carte SD, un dispositif de stockage externe, une puce électronique, un dispositif de mémoire flash, un disque dur portable et des sites web de logiciels, sans toutefois s'y limiter. À partir du support de distribution, les programmes informatiques peuvent être copiés sur un disque dur ou un support de stockage intermédiaire similaire. Les programmes informatiques peuvent être exécutés en chargeant les instructions informatiques, soit à partir de leur support de distribution, soit à partir de leur support de stockage intermédiaire, dans la mémoire d'exécution de l'ordinateur, en configurant l'ordinateur pour qu'il agisse conformément à la méthode de la présente divulgation. Toutes ces opérations sont bien connues des personnes compétentes en matière de systèmes informatiques. Les instructions ou le logiciel destinés à commander un processeur ou un ordinateur pour mettre en œuvre les composants matériels et exécuter les méthodes décrites ci-dessus, ainsi que toutes les données, fichiers de données et structures de données associés, sont enregistrés, stockés ou fixés dans ou sur un ou plusieurs supports de stockage non transitoires lisibles par un ordinateur. Parmi les exemples de supports de stockage non transitoires lisibles par un ordinateur figurent la mémoire morte (ROM), la mémoire vive (RAM), la mémoire flash, les CD- ROM, les CD- R, les CD+ R, les CD- RW, les CD+ RW, les DVD- ROM, les DVD- R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, etc, DVD- Rs, DVD+ Rs, DVD- RWs, DVD+ RWs, DVD- RAMs, BD- ROMs, BD- Rs, BD- R LTHs, BD- Res, bandes magnétiques, disquettes, dispositifs de stockage de données magnéto-optiques, dispositifs de stockage de données optiques, disques durs, disques à semi-conducteurs, et tout dispositif connu d'un homme de l'art capable de stocker les instructions ou le logiciel et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés de manière non transitoire et de fournir les instructions ou le logiciel et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés à un processeur ou à un ordinateur afin que le processeur ou l'ordinateur puisse exécuter les instructions. Dans un exemple, les instructions ou logiciels et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés sont distribués sur des systèmes informatiques couplés en réseau, de sorte que les instructions et logiciels et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés sont stockés, accessibles et exécutés de manière distribuée par le processeur ou l'ordinateur. Un dispositif (200) pour regrouper un groupe de sujets dans au moins un sous-groupe de sujets à partir de données médicales relatives auxdits sujets du groupe et d’une tâche prédictive prédéterminée, ladite tâche prédictive prédéterminée étant associée à au moins une pathologie dont au moins un des sujets du groupe est affecté, le dispositif comprenant au moins un processeur (202) configuré pour : recevoir un modèle de fondation pré-entraîné (S100), ledit modèle de fondation pré-entraîné ayant été préalablement obtenu en entrainant, par un apprentissage auto-supervisé, un modèle d’apprentissage profond, sur un jeu de données génériques non-labellisées ; recevoir un jeu de données spécifiques labellisées comprenant les données médicales d’une pluralité de sujets, où ledit jeu de données spécifiques labellisées est labellisé selon ladite tâche prédictive prédéterminée (S200) ; obtenir un modèle spécifique à ladite au moins une pathologie par un procédé de spécialisation via apprentissage par transfert (S300), ledit procédé de spécialisation étant constitué de : l’entraînement dudit modèle de fondation pré-entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; ou l’adaptation dudit modèle de fondation pré-entraîné par l’ajout d’un adaptateur audit modèle de fondation pré-entraîné, ledit adaptateur étant constitué d’un premier réseau de neurones entraîné sur ledit jeu de données spécifiques; recevoir des données médicales relatives au groupe de sujets à regrouper dans au moins un sous-groupe (S400) ; créer une représentation vectorielle des données médicales relatives au groupe de sujets reçues (S500) ; et regrouper des sujets du groupe dans au moins un sous-groupe de sujets en fonction de ladite représentation vectorielle, de sorte à obtenir, pour chaque sujet du groupe, des informations sur un état de santé et/ou un résultat de santé, relatif à ladite au moins une pathologie, d’après le regroupement de chaque sujet par rapport audit au moins un sous-groupe de sujets (S600). Dispositif (200) selon la revendication 1, dans lequel, lorsque les données médicales comprennent au moins deux modalités prédéterminées différentes, pour chaque modalité prédéterminée, les données médicales de la modalité prédéterminée considérée sont encodées séparément des données médicales ayant une autre modalité, l’encodage étant réalisé par un modèle spécifique à la modalité prédéterminée considérée, ledit modèle spécifique à la modalité prédéterminée considérée ayant été préalablement entraînée de manière auto-supervisée (S20). Dispositif (200) selon la revendication 2, dans lequel lesdites données médicales encodées correspondant auxdites au moins deux modalités prédéterminées différentes sont fusionnées en utilisant un modèle de fusion de modalités (S30). Dispositif (200) selon la revendication 3, dans lequel ledit modèle de fusion de modalités est un second réseau de neurones avec mécanisme d’attention. Dispositif (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la création de ladite représentation vectorielle des données médicales (S500) utilise un algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie, et où la représentation vectorielle des données médicales est représentative d’informations de contributions comprises dans les données médicales ayant servi à regrouper les sujets dans ledit au moins un sous-groupe. Dispositif (200) selon la revendication 5, dans lequel l’algorithme dérivé du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie est un algorithme d’explicabilité d’intelligence artificielle. Dispositif (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant, après le regroupement des sujets en au moins un sous-groupe (S600), l’identification d’au moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement par la création d’un modèle de prédiction d’appartenance à un sous-groupe permettant de prédire l’appartenance, pour chacun des sujets du groupe, audit au moins un sous-groupe, ledit modèle de prédiction d’appartenance utilisant au moins parmi : un test statistique, un modèle de règles ou un modèle d’arbre de décision, préalablement entraîné de manière non-supervisée (S700). Dispositif (200) selon la revendication 7 dans lequel ladite moins une information représentative de l’explicabilité du regroupement est au moins un biomarqueur associé avec ledit sous-groupe de sujets. Dispositif (200) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque modalité prédéterminée est l’une des suivantes : dossiers de santé électroniques, notes cliniques, résultats de laboratoires, images médicales, données omiques, données histopathologiques. Dispositif (200) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la tâche prédictive prédéterminée est l’une des suivantes : prédiction de diagnostic d’une maladie, prédiction du pronostic d’un sujet et/ou prédiction de réponse à un traitement. Dispositif (200) selon l’une des revendications précédentes, comprenant également un processus de validation du modèle spécifique à ladite au moins une pathologie. Dispositif (200) selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle le jeu de données spécifiques comprend les données médicales de sujets ayant été diagnostiqués ou suspectés d’avoir une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, et où ladite au moins une pathologie à laquelle est associée la tâche prédictive prédéterminée est une maladie inflammatoire à médiation immunitaire. Dispositif (200) selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle quand la au moins une pathologie est une maladie inflammatoire à médiation immunitaire, la tâche prédictive prédéterminée comprend la prédiction d’un score d’activité de ladite maladie, qui est représentatif de la prédiction du pronostic d’un sujet.