# IA pour la recherche en sciences de la vie

Thomas Guyet

► To cite this version:

Thomas Guyet. IA pour la recherche en sciences de la vie. Journée scientifique de l'École doctorale 536 – Numérique et intelligence artificielle pour les agrosciences, Apr 2025, Avignon, France. hal-05046080

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# IA pour la recherche en sciences de la vie

## Opportunités et défis de l'interdisciplinarité

Thomas Guyet

AlstroSight

thomas.guyet@inria.fr

Journée scientifique de l'École doctorale 536

Numérique et intelligence artificielle pour les agrosciences
01

Intelligence artificielle

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# « Intelligence Artificielle » : LE buzz-word du moment

## Terme « Intelligence Artificielle » (IA) utiliser à tout va ...

## Attention aux abus : Promesses de « progrès » de l'Intelligence Artificielle (IA)

* performance (« à la pointe »)

* personnalisation

* innovation technologique (pour les décideurs)

* solution pour des questions sociétales (santé, environnement, etc.)

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Grâce à IIA, cette pêche est capable d'exprimer des émotions

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# Aux origines de l'Intelligence Artificielle

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August 1956. From left to right :
Oliver Selfridge, Nathaniel Rochester,
Ray Solomonoff, Marvin Minsky,
Trenchard More, John McCarthy,
Claude Shannon.

## Cybernétique

Établir une théorie générale du fonctionnement de la pensée humaine basée sur la théorie du contrôle
Conférences Macy 1946-1953 (Wiener, McCullogh, Pitts, Ashby).

## Intelligence Artificielle

Dartmouth 1956 (McCarthy, Minsky, Shannon, ...)
Naissance du terme *Intelligence Artificielle*
Construire des dispositifs simulant les processus cognitifs humains

**Programme dual** : « The science and engineering of making intelligent machines » (McCarthy)
# Deux conceptions opposées de la cognition

## Cognition = Raisonnement logique

* IA « Symbolique »

* Principes

* L'information peut être représentée sous la forme de symboles

* La pensée peut être décrite comme l'application de règles formelles

* ex. plannification, résolution de problèmes, diagnostic, etc.

## Cognition = Émergence de l'activité neuronale

* IA « connexionniste »

* Principes

* Simuler le fonctionnement des neurones = simulé la cognition

* Pas de représentation explicite du monde

* ex. reconnaissance de formes, diagnostic, etc.

## Et d'autres encore programme des recherches en IA ...

* représentation des connaissances, intelligence collective, robotique, hybridation

neuro-symbolique, ...

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IBM Watson

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 1. ORGANISATION OF THE MIND 1 PERCEPTION</figcaption></figure>

Rosenblatt, 1958
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# Les SIA aujourd'hui pour le « grand public »

SIA = Système d'Intelligence Artificielle

## IA = machine learning / deep learning / generative AI

* très massivement orientées vers les SIA apprenants

* très massivement représentées par des outils et des entreprises internationales

→ GAFAM, « générateurs », fondeurs, frameworks, spécialistes, résistants

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Utilisation de l'IA dans vos activités

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## How often do you use generate AI tools at work ?

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AI and science : what 1,600 researchers think [VNP23] Surveyed in 2022
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## What do you use generative AI tools for?

For creative fun not related to my research

To help write code

To brainstorm research ideas

To help write research manuscripts

To help do research

To conduct literature reviews

Within scientific search engines

To help fill out work-related administrative e-mails

To help write presentations

To help write grant applications

To help review research manuscripts

To help create graphics or pictures

To help write coursework or exam questions

Other

0

100%

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AI and science: what 1,600 researchers think [VNP23] Surveyed in 2022
02
IA pour la Science

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# AI for Science [WFD+23]

## Integration of Artificial Intelligence into scientific discovery to

* augment and accelerate research,

* helping scientists to generate hypotheses, design experiments, collect and interpret large datasets, and

* gain insights that might not have been possible using traditional scientific methods alone.

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Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research Yongjun Xu et al., 2021 [XLC+21]
# AstroSight : In silico approaches for the pharmacology of brain pathologies

## Mixing biomedical expertise over a range of spatio-temporal scales

* intra/sub-cellular (molecular, cellular)

* whole brain (medical imaging)

* population (clinical data HCL)

## Coupling them with numerical simulations and AI approaches

## Rare pathologies mainly neurologic

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AstroSight : some AI related projects

From the smallest to largest scales ...

► Multi-omics data integration (T. Peyric, A. Crombach)

► MetaboGraph : Graph neural networks to identify biological target from biological regulation networks (M. Rye, H. Berry)

► Modeling calcium signals in AstroSight : leverage physically informed machine learning (A. Ducos, A. Denizot, T. Guyet)

► Analyzing fUS images for preclinical research (H. Sebia, H. Berry, T. Guyet)

► Care pathway analysis (A. Duvermy, H. Sebia, S. Sadoune, H. Berry, T. Guyet)

► Digital Twin of a Healthcare System (PEPR SN/SafePaw)
# Exemple de SIA appliqué à la recherche en épidémiologie

## Qu'est-ce que l'épidémiologie ?

* L'épidémiologie est l'étude des déterminants, de la survenue et de la répartition des états de santé et des maladies dans une population définie.

→ pierre angulaire de la médecine fondée sur les preuves

* Objectif de l'épidémiologie en santé publique : éclairer les décisions des politiques de santé

* par des actions préventives

* par des recommandations thérapeutiques

* par l'organisation des soins

## L'épidémiologiste : un médecin-chercheur qui conçoit des études pour répondre à des questions épidémiologiques

* connaissances médicales

* connaissances statistiques (plan d'expérience, causalité, conception d'étude, etc.)
# Évolution des paradigmes scientifiques [HTT+09] / épidémiologie
## [Sch22]
### Empirisme (Observation Directe, Antiquité)

* **Approche** : Description des phénomènes (sans modélisation)

* **Exemples** : Astronomie babylonienne, Herbiers de botanique

Naturer und Politik

## OBSERVATIONS

Mentioned in a following Inuxx,
and made upon the
Bills of Mortality.

By JOHN GRAVES,
Citizens of
LONDON.

With reference to the Governments, Religion, Trade,
City, Age, Diseases, and the Natural State of the
lad City.

—Ninety-nine yearsago.
(Ensemble parmi les anciens.)

LONDON,
Printed by The Register, for John Martin, Journalist,
and 20, St. John's, with the help of the Press,
Chancery House, HUCKLETON.

« bills » de mortalité
à Londres (1676)
[Sch22]
# Évolution des paradigmes scientifiques [HTT+09] / épidémiologie
## [Sch22]

### Empirisme (Observation Directe, Antiquité)

* **Approche** : Description des phénomènes (sans modélisation)

* **Exemples** : Astronomie babylonienne, Herbiers de botanique

### Théories (Lois Mathématiques, XVIe-XIXe)

* **Approche** : Déterminer des lois compatibles avec les observations

* **Exemple** : Lois de Newton, Équations de Maxwell

* **Outils** : Calcul différentiel

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Modélisation
d'épidémies
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# Évolution des paradigmes scientifiques [HTT+09] / épidémiologie
## [Sch22]

### Empirisme (Observation Directe, Antiquité)

* **Approche** : Description des phénomènes (sans modélisation)

* **Exemples** : Astronomie babylonienne, Herbiers de botanique

### Théories (Lois Mathématiques, XVIe-XIXe)

* **Approche** : Déterminer des lois compatibles avec les observations

* **Exemple** : Lois de Newton, Équations de Maxwell

* **Outils** : Calcul différentiel

### Êre Computationnelle (Simulation Numérique, XXe siècle)

* **Approche** : Modéliser, comprendre, prédire des systèmes complexes grâce à l'automatisation des calculs

* **Exemples** : Météorologie (Modèles GIEC), Dynamique moléculaire

* **Outils** : calculateurs intensifs (eg. Cray-1)

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

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Simulation des
épidémies
# Évolution des paradigmes scientifiques [HTT<sup>+</sup>09] / épidémiologie [Sch22]

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The Fourth
Paradigm, 2015
[HTT<sup>+</sup>09]

## Empirisme (Observation Directe, Antiquité)

* **Approche** : Description des phénomènes (sans modélisation)

* **Exemples** : Astronomie babylonienne, Herbiers de botanique

## Théories (Lois Mathématiques, XVle-XIXe)

* **Approche** : Déterminer des lois compatibles avec les observations

* **Exemple** : Lois de Newton, Équations de Maxwell

* **Outils** : Calcul différentiel

## Êre Computationnelle (Simulation Numérique, XXe siècle)

* **Approche** : Modéliser, comprendre, prédire des systèmes complexes grâce à l'automatisation des calculs

* **Exemples** : Météorologie (Modèles GIEC), Dynamique moléculaire

* **Outils** : calculateurs intensifs (eg. Cray-1)

## Data-Intensive Science (Ère du Big Data, XXIe siècle)

* **Approche** : Collecter des données pour modéliser

* **Exemples** : IBM Waston, machine learning, data lake, etc.
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# Vers l'utilisation intensive des données en épidémiologie en santé publique

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# Défis principaux (1) : techniques et réglementaires

Infrastructures techniques : stockage et traitement des données à grande échelle

Enjeux de conformité liés aux contraintes réglementaires

Difficultés d'intégration des données : dues aux restrictions réglementaires ou contraintes pratiques
# Défis principaux (2) : Machine learning sur des données massives
## Exploiter pleinement la masse de données par des méthodes d'apprentissage automatique

### Méthodes spécifiques à des tâches (e.g. Analyse de trajectoires longitudinales)

* Temporal pattern mining (Negative, chronicles)

* Clustering of temporal sequences (SoftECM [SGA25], drop-DTW[GPG25], TanaT [DG25])

* Tensor decomposition (SWoTTED [SGA24])

* ...

### Intégration de données multimodale

### Machine learning pour des données « sales » (dirty data)
[QWD]

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>[SGA24]</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>[BKV+22]</figcaption></figure>
# Défis principaux (3) : Réduire l'écart sémantique données/chercheurs

## Problème lié à la nature des données

* Données incomplètes, imprécises, fragmentées

* Données hétérogènes (capteurs ou environnements d'acquisition différents)

* Usage secondaire des données

## Approches orientées « données »

* Structuration des données : outils du web sémantique

* Conception de workflow scientifiques

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<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Source : [AMG+25]

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TanaT [DG25]
# Changement de paradigme en épidémiologie

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## Utilisation de workflows scientifiques (computationels) pour

* representer formellement les études épidémiologiques

* automatiser l'exécution de l'étude : des données aux résultats !

* integration d'outils d'IA

* méthodes de raisonnement automatique pour la préparation des données

* méthodes d'apprentissage automatiques

## Vers une FAIRification des études épidémiologiques [WJRS<sup>+</sup> 23]
## Sciences de la vie : déluge de données numérisées → défis similaires

Inspéré par O. Dameron

> “Biology has become an information science »

► comme la plupart des sciences expérimentales

► mais les sciences du vivant sont particulières

### Spécificités

► déluge de données → big data

► complexité des données

► complexité du raisonnement

► connaissances du domaine

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Sciences de la vie : déluge de données numérisées → défis similaires

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Source : [XLC⁺²¹]
03

# AI-Driven Scientific Discovery : Vers un cinquième paradigme ?

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# Robotisation de la découverte scientifique

## Automatic Science ... extension de :

* ** workflow scientifiques** : intégration des pré-/post-traitements pour intégrer la démarche scientifique globale

* ** auto-ml** : ajustement automatique des hyperparamètres des modèles (ray, hydronaut, etc.)

## Paradigm shifts from data-intensive science to robot scientists [LG25]

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
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# Vers la (semi-)automatisation des études épidémiologiques ?

## Pourquoi (semi-)automatiser ?

* Permettre aux épidémiologistes de se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée

* Faciliter la réutilisation et la reproductibilité des études

## Automatisation des études : Identifier les workflows les plus adaptés pour une étude

* Ajout de variables aux workflows

* Optimisation des workflows : Automatic Data Science

## Découverte de nouveaux workflows

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# Des architectures faites pour la science

* **PINNS :** Physically Informed Neural Networks

* **Architectures Neurosymboliques :** combiner raisonnement logiques et données

* AlphaProof/Alpha Geometry 2 : 58/609 aux International Mathematical Olympiad 2024

* **PDE discovery [KQvdS23]** (A. Ducos)

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<figure><img src="image_47.png" /></figure>
# Des modèles fondationnels pour la science

Inspiré de François Lanusse (Polymathic)

## Les limites du deep learning traditionnel

* parfois peu d'exemples labellisés (ou chers à obtenir)

* Réutilisabilité limitée des modèles (task specific, sensor specific, etc.)

## Approche des modèles fondationnels

* Construction de modèles pré-entrainées de manière « auto-supervisée »

* Adaptation à différentes tâches

* Combinaison de différents modules pour

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# Des modèles fondationnels pour la science

## Combinaison de modèles hétérogènes

* Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) Radford, 2021

* CycleGAN pour des données non-pairées

⇒ Partage des données vs partage des embeddings

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# Des modèles fondationnels pour la science

## Combinaison de modèles hétérogènes

* Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) Radford, 2021

* CycleGAN pour des données non-pairées

⇒ Partage des données vs partage des embeddings

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04

# Des changements pour les chercheurs et les laboratoires

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
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# Des frontières entre disciplines qui s'effacent

## L'IA se diffuse au sein de nombreuses disciplines

## L'IA se développe dans tous les laboratoires

* Beaucoup de recherche en IA sont appliquées (ne seraient ce que parce qu'il est question de données !)

* De plus en plus de recherche en IA menées dans des laboratoires autres en informatique

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Number d'articles dans des journaux en sciences de la vie traitant d'Intelligence Artificielle [SWW24]
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Des frontières entre disciplines qui s'effacent

2024 : une année marquante pour la reconnaissance des SIA en science

* Prix Nobel de Physique : Principes de retropropagation du gradient

* Prix Nobel de Chimie : AlphaFold (G. DeepMind)

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>J. Hopfield & G. Hinton
Prix Nobel de Physique 2024</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>D. Baker, D. Hassabis & J.
Jumper</figcaption></figure>

Prix Nobel de Chimie 2024
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Construction collaborative des modèles

La construction d'une IA (fondationnelle) requiert des équipes pluridisciplinaires

Un SIA doit être conçue pour interagir avec d'autres systèmes, données et acteurs humains (teaming intelligence [JV19])

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Source : NASA
Modern researchers

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Source inconnue
05
Conclusions

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# Conclusions

## « Intelligence artificielle » : un compagnon du chercheur

* outil d'accompagnement de sa production scientifique, de ses recherches pour améliorer et accélerer ses productions

* outil qui le suppléé dans son activité de production de nouvelles connaissance

## AI for science : prolongation du mouvement de la recherche centré sur les données

* Structuration des données : ontologie / raisonnement automatique

* Exploitation des données massives, hétérogènes par des techniques de machine learning

* Workflow scientifiques : principes FAIR

## AI-Driven Scientific Discovery : Vers un cinquième paradigme? [loa24]

* Robotisation des découvertes

* Modèles fondationnels

* Une nouvelle épistémologie? [LT20]
# Conclusions

## Teaming intelligence

* pour qui sont faites les IA en sciences ?

* par qui sont faites les IA en sciences ?

## Data science : une discipline empirique qui s'ignore trop

⇒ les recherches en sciences de la vie ont beaucoup à enseigner à la science des données

## Ne pas ignorer les risques et limites

* La dépendance aux données (et à leur producteurs)

* Risque de perte de compétence

* Empreinte environnementale des systèmes d'IA

* Empreinte sociale (sur la recherche publique, sur les chercheurs)

* ...
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# Conclusions

## Teaming intelligence

* pour qui sont faites les IA en sciences ? **tous les chercheurs**

* par qui sont faites les IA en sciences ?

## Data science : une discipline empirique qui s'ignore trop

⇒ les recherches en sciences de la vie ont beaucoup à enseigner à la science des données

## Ne pas ignorer les risques et limites

* La dépendance aux données (et à leur producteurs)

* Risque de perte de compétence

* Empreinte environnementale des systèmes d'IA

* Empreinte sociale (sur la recherche publique, sur les chercheurs)

* ...
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# Conclusions

## Teaming intelligence

* pour qui sont faites les IA en sciences ? **tous les chercheurs**

* par qui sont faites les IA en sciences ? **tous les chercheurs !**

⇒ de même que les statistiques sont un outil de base du chercheur, les SIAs rentrent progressivement dans notre boîte à outils !

## Data science : une discipline empirique qui s'ignore trop

⇒ les recherches en sciences de la vie ont beaucoup à enseigner à la science des données

## Ne pas ignorer les risques et limites

* La dépendance aux données (et à leur producteurs)

* Risque de perte de compétence

* Empreinte environnementale des systèmes d'IA

* Empreinte sociale (sur la recherche publique, sur les chercheurs)

* ...
Merci.

<figure><img src="image_66.png" /></figure>
References I

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Yvon K. Awuklu, Fleur Mougin, Romain Griffier, Meghyn Bienvenu, and Vianney Jouhet, *Ontology-driven identification of inconsistencies in clinical data: A case study in lung cancer phenotyping*, J. Biomed. Inf. **165** (2025), 104808.

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

Kevin M. Boehm, Pegah Khosravi, Rami Vanguri, Jianjong Gao, and Sohrab P. Shah, *Harnessing multimodal data integration to advance precision oncology*, Nat. Rev. Cancer **22** (2022), 114–126.

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Arnaud Duvermy and Thomas Guyet, *Tanat*, Workshop SIDOS@EGC, 2025, p. 12.

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Thomas Guyet, Pierre Pinson, and Enoal Gesny, *Clustering of timed sequences – application to the analysis of care pathways*, Knowledge and Data Engineering **156** (2025), 102401.

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Tony Hey, Stewart Tansley, Kristin Michele Tolle, et al., *The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery*, vol. 1, Microsoft research Redmond, WA, 2009.

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Matthew Johnson and Alonso Vera, *No AI Is an Island: The Case for Teaming Intelligence*, AIMag. **40** (2019), no. 1, 16–28.

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Yongjun Xu, Xin Liu, Xin Cao, Changping Huang, Enke Liu, Sen Qian, Xingchen Liu, Yanjun Wu, Fengliang Dong, Cheng-Wei Qiu, Junjun Qiu, Keqin Hua, Wentao Su, Jian Wu, Huiyu Xu, Yong Han, Chengguang Fu, Zhigang Yin, Miao Liu, Ronald Roepman, Sabine Dietmann, Marko Virta, Fredrick Kengara, Ze Zhang, Lifu Zhang, Taolan Zhao, Ji Dai, Jialiang Yang, Liang Lan, Ming Luo, Zhaofeng Liu, Tao An, Bin Zhang, Xiao He, Shan Cong, Xiaohong Liu, Wei Zhang, James P. Lewis, James M. Tiedje, Qi Wang, Zhulin An, Fei Wang, Libo Zhang, Tao Huang, Chuan Lu, Zhipeng Cai, Fang Wang, and Jiabao Zhang, Artificial intelligence : A powerful paradigm for scientific research, Innovation **2** (2021), no. 4.