Section 07 Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

VIII. Sciences de l'information et sciences du vivant

A. Les grandes avancées actuelles et les thèmes émergents

Les neurosciences sont, pour le traitement du signal et des images, à la fois un vaste champ d'application des avancées récentes en optimisation et en inférence et une source importante de nouveaux développements. Par exemple, l'étude de la connectivité cérébrale renouvelle l'intérêt et suscite de nouveaux travaux sur l'inférence de structures de graphes pour des signaux multivariés. Les problèmes inverses sont prégnants dans les questions de séparation, extraction et localisation de sources à partir de mesures EEG (crânien, intracrânien), EMG, IRMf, MEA (multielectrode arrays), d'amélioration d'images, de reconstruction, etc. Enfin, des problèmes spécifiques à de nouvelles méthodologies expérimentales apparaissent : la prise en compte des mesures multimodales en neurosciences devient un enjeu croissant, les comparaisons interindividuelles posent des questions de recalage difficiles, notamment en traitement d'images et de formes.

D'autres domaines liés à la médecine et à la biologie posent des questions aux sciences de l'information et profitent des avancées récentes. De gros progrès ont été faits dans le monitoring du fœtus grâce aux techniques de séparation et de localisation de sources. Des méthodes récentes d'analyse du génôme génèrent des données structurées qui trouvent un cadre naturel de modélisation dans la théorie des signaux sur graphes. Réciproquement, les sciences de l'information s'inspirent des systèmes biologiques : approches évolutives d'optimisation, robotique bio-inspirée, etc.

À l'interface avec les sciences du vivant, la bioinformatique et la modélisation des systèmes biologiques représentent des domaines applicatifs importants de nombreuses thématiques de la section : automatique, traitement du signal et de l'image, algorithmique, robotique. Par exemple, l'imagerie de processus biologiques nécessite le développement d'algorithmes d'analyse d'images performants, capables de traiter de manière robuste des quantités considérables d'images volumiques bruitées. L'étude des systèmes dynamiques de l'automatique non linéaire fournit des outils théoriques pour la modélisation, l'analyse et la simulation du fonctionnement dynamique à l'échelle globale des systèmes complexes et multiéchelles de la biologie systémique : macromolécules, cellules, organes, populations organisées en réseaux d'interactions, réseaux de régulation biologique, etc. La bioinformatique structurale, qui s'intéresse au lien structure-fonction de macromolécules biologiques, représente un enjeu pour la biologie du futur et un défi algorithmique en raison de la complexité des objets moléculaires en jeu. Elle constitue un champ d'application privilégié de techniques de géométrie computationnelle pour la modélisation, la visualisation et le calcul d'interfaces d'interaction entre macromolécules, et aussi de techniques issues de l'algorithmique robotique pour la simulation du mouvement et de la flexibilité macromoléculaire, avec comme enjeu à terme l'aide au développement de nouvelles méthodes de CAO moléculaire pour les bio-nano-technologies.

La robotique médico-chirurgicale a connu une très forte évolution en trois décennies d'existence tant sur le plan de l'architecture (de robots polyvalents inspirés de la robotique industrielle à des robots plus spécialisés mieux adaptés aux contraintes cliniques), de leur mode de contrôle (de l'automatisation de sous-tâches à la téléopération ou à la co-manipulation laissant l'opérateur au cœur de l'action), de leur taille (depuis des systèmes encombrants et fixés au sol ou au plafond jusqu'à des dispositifs posés sur le patient ou même suffisamment petits pour être intracorporels) et enfin des applications (des structures osseuses aux tissus mous et aux approches mini-invasives de type NOTES). Les défis de cette robotique d'assistance pour l'opérateur clinicien sont à poursuivre tout d'abord en continuant de mettre au premier plan l'information médicale au cœur des dispositifs robotisés ; le robot médico-chirurgical est en effet avant tout un robot guidé par l'imagerie multimodale. Des progrès sont également attendus en direction de systèmes de type MEMS ou de systèmes cyber-physiques afin de faire des outils robotisés plutôt que des robots porte-outils. Mais ce n'est là qu'un des aspects du potentiel robotique dans le domaine du soin : l'assistant pour la rééducation du patient, le membre ou l'organe artificiels et enfin le robot assistant de vie pour la personne handicapée ou vieillissante sont autant d'opportunités de mettre les laboratoires français et leurs partenaires au premier plan de ce domaine fortement interdisciplinaire. La collaboration des scientifiques, des cliniciens et des industriels est certainement une clé des progrès passés et à venir.

C. Place de la France dans le contexte mondial

En robotique médicale, les laboratoires français ont joué un rôle clé dans les évolutions récentes et ont proposé des alternatives à l'état de l'art qui se sont imposées lors de ces différentes évolutions. Des entreprises ont d'ailleurs fortement valorisé ces travaux aux plans national et international. En traitement du signal et des images, de nombreuses équipes françaises collaborent avec médecins et biologistes pour appliquer les développements récents.

D. Points forts/points faibles de la recherche en France

L'interaction entre les sciences de l'information et les sciences du vivant, bien que soutenue au niveau institutionnel (e.g. GDR STIC-Santé), souffre de l'insuffisance de centres dédiés. Notons toutefois que des efforts sont faits dans cette direction, avec la présence d'équipes spécialisées dans quelques instituts (ICM, GrenobleIN, TimoneIN, par exemple) ou laboratoires. Ces thématiques souffrent de leur absence dans les formations supérieures. Les recherches à cette interface, très interdisciplinaires, nécessitent un fort investissement des chercheurs et ingénieurs dans plusieurs domaines, et leur développement bénéficierait amplement de formations croisées.

E. Retombées sociales, économiques (valorisation), culturelles

Les travaux à l'interface des sciences de l'information et des sciences du vivant sont fondamentaux pour les progrès en médecine, pour la compréhension du cerveau et des maladies neurodégénératives, en obstétrique (monitoring du fœtus), en imageries (IRM, échographie, etc.), en chirurgie, etc.