Biographie :

Reconnu comme l’une des sommités mondiales en intelligence artificielle, Yoshua Bengio s’est surtout distingué par son rôle de pionnier en apprentissage profond, ce qui lui a valu le Prix A.M. Turing 2018, le « prix Nobel de l’informatique », avec Geoffrey Hinton et Yann LeCun. Il est professeur titulaire à l’Université de Montréal, fondateur et directeur scientifique de Mila – Institut québécois d’IA, et codirige le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de CIFAR en tant que Senior Fellow. Il occupe également la fonction de directeur scientifique d’IVADO.

En 2018, il est l’informaticien ayant recueilli le plus grand nombre de nouvelles citations au monde. En 2019, il se voit décerner le prestigieux prix Killam. Depuis 2022, il détient le plus grand facteur d’impact (h-index) en informatique à l’échelle mondiale. Il est Fellow de la Royal Society de Londres et de la Société Royale du Canada, et Officier de l’Ordre du Canada. Préoccupé par l’impact social de l’IA et l’objectif que l’IA bénéficie à tous, il a activement contribué à la Déclaration de Montréal pour le développement responsable de l’intelligence artificielle.

Résumé :

Le potentiel transformateur de l'IA pour la découverte de médicaments

Deux phénomènes vont vraisemblablement se conjuguer dans les prochaines années pour transformer radicalement la découverte de médicaments: d'une part, l'évolution des biotechnologies permettant des expériences et l'acquisition de données à grande échelle, et d'autre part, les progrès en intelligence artificielle (IA). L'IA permettra à la fois de mieux modéliser les résultats expérimentaux et de concevoir des plans d'expériences à haut débit, de manière itérative. Cette conférence introduira certains principes et de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique visant cette accélération des découvertes, de la modélisation des molécules, de leurs interactions et de la compréhension des dynamiques causales en jeu.

Biographie :

Diplômée en pharmacie de l’Université Laval de Québec, Sylvie Bouchard détient également un diplôme et une maîtrise en pharmacie d’hôpital et un MBA, gestion des entreprises (Faculté des sciences administratives de l’Université Laval). Elle a œuvré comme pharmacienne en établissement de santé et comme gestionnaire en pharmacie d’hôpital, d’abord au Centre hospitalier affilié universitaire de Québec (CHAUQ) de 1988 à 2004, puis à l’Hôtel-Dieu de Québec du Centre hospitalier universitaire de Québec (CHUQ) de 2006 à 2010.

Elle a travaillé dans plusieurs secteurs cliniques avec un intérêt marqué pour la pratique en soins intensifs. Elle a de plus implanté des technologies de robotisation et de distribution des médicaments au CHAUQ en 2001. Elle s’est jointe au Conseil du médicament en avril 2010, devenu l’Institut national d’excellence en santé et en services sociaux (INESSS) en 2011, et y a assumé différents rôles de gestionnaire au fil des ans. Entre avril 2016 et janvier 2020, elle a dirigé la Direction du médicament. Depuis février 2020, elle est à la tête de la Direction de l’évaluation des médicaments et des technologies à des fins de remboursement.

Biographie :

David Boudreau détient un diplôme en biochimie, ainsi qu’un en génie chimique, de l'Université d'Ottawa. À l'université, il a travaillé en laboratoire au Conseil national de recherches. Il a travaillé pendant 3 ans chez i-STAT, en tant qu'ingénieur procédés. Il s'est ensuite joint au Bureau des brevets de l'Office de la propriété intellectuelle du Canada en janvier 2004, en tant qu'examinateur de brevets, où il s'est spécialisé dans les dispositifs de diagnostic. Il a travaillé pendant 4 ans au Commissariat aux langues officielles et est revenu en 2014 au Bureau des brevets, à titre de directeur. En janvier 2018, il s'est joint à Santé Canada. Il est actuellement DG de la Direction des instruments médicaux.

Biographie :

Anita Burgun, MD, PhD, est professeur à l’Université de Paris Cité et chef du service de santé numérique dans 2 hôpitaux (Necker et HEGP) de l’AP-HP. Titulaire d’une chaire sur le numérique en santé à l’Université de Sherbrooke et d’une chaire de l’Institut PRAIRIE à Paris, sa thématique de recherche porte sur l’intégration des données de santé et les systèmes d’aide à la décision dans le cadre de la médecine de précision. Elle est impliquée dans plusieurs projets européens et réseaux internationaux sur ces thématiques, et travaille plus particulièrement sur la conception de méthodes d’IA hybrides pour l’aide au diagnostic des maladies rares.

Résumé :

L’IA en santé : de la donnée à la prise de décision

Les sources de données de santé sont nombreuses et vont des données de la recherche aux données de vie réelles. Ces dernières incluent par exemple les bases de données médico-administratives, les dossiers patients informatisés et les données des réseaux sociaux. La recherche technologique visant à produire des nouvelles connaissances médicales, mais aussi des algorithmes prédictifs et des systèmes d’aide à la décision clinique à partir des données de vie réelle, est extrêmement active. Nos objectifs sont de présenter des résultats - dont certains très prometteurs- de cette recherche et de positionner le rôle de l’IA dans la prise de décision clinique.

Les résultats sont très prometteurs mais le rôle de l’IA dans la prise de décision reste à évaluer.

Biographie :

Professeur titulaire de clinique à notre faculté, Jean-François Bussières est également responsable de l'Unité de recherche en pratique pharmaceutique (URPP) au CHU Sainte-Justine. Il s'intéresse à l'évaluation des pratiques professionnelles incluant le recours aux technologies et systèmes d'information.

Biographie :

Alexandre Chagnon est pharmacien (U. Laval, 2013) et formé en informatique de la santé (UdeS, 2020). Il enseigne à l’Université Laval et à l’Université de Montréal et occupe présentement le rôle de directeur du nanoprogramme en santé numérique de l'Université Laval. Entrepreneur, Alexandre a créé 2 entreprises dans le domaine de la santé numérique, dont Vitr.ai, spécialisée dans l’analyse par traitement naturel du langage des requêtes patients.

Résumé :

L’IA pour orienter chaque patient vers l’intervenant de première ligne le plus pertinent

Alors que le manque d'effectif se fait de plus en plus criant dans le secteur des services en santé, le conférencier partage son expérience avec une intelligence artificielle permettant d’aider le personnel administratif oeuvrant en première ligne afin d'orienter chaque patient vers le bon intervenant en analysant les mots employés dans leur requête de rendez-vous. Les objectifs de cette présentation sont : 1) Découvrir le titre d'emploi de navigatrice en santé (qui se spécialise dans ce travail d’orientation), présentement absent au Québec; 2) Apprécier les retombées d'une orientation plus pertinente sur l'accès à la première ligne; 3) Démontrer comment l'IA peut opérationnaliser dès aujourd'hui l'orientation des patients en première ligne au Québec.

Biographie :

Jean-François Ethier est clinicien-chercheur et professeur agrégé aux départements de médecine et d’informatique de l’Université de Sherbrooke. Il dirige le développement technologique du Réseau de recherche sur les données de santé du Canada et co-dirige le Groupe de recherche interdisciplinaire en informatique de la santé.
 
Les travaux du professeur Ethier explorent les enjeux autour des systèmes de santé apprenant (SSA). Ses recherches s’articulent plus précisément autour du développement de méthodes sécuritaires, éthiques et efficaces pour permettre l’utilisation des données de santé en contextes de soins, de recherche (études cliniques, études observationnelles, données de vie réelles) et de transfert de connaissances à travers les outils d’aide à la décision et de pratique réflexive (par exemple, l’outil RéflexD.

Résumé :

La collaboration au cœur des systèmes de santé apprenants

Les avancées en recherche des dernières années nous permettent d’anticiper l’arrivée de nouvelles connaissances qui portent un grand potentiel d’améliorer la santé de nos concitoyens. Néanmoins, la réalisation d’un projet de recherche ne mène pas nécessairement à une amélioration rapide et substantielle de la santé des individus. Les systèmes de santé apprenants (SSA) permettent de répondre à ce défi en couplant la prestation des soins, la recherche et l’implémentation des nouvelles connaissances à travers des cycles apprenants. Les défis et opportunités associés aux SSA seront explorés tant au niveau technologique qu’au niveau éthique, légal et social.

Biographie :

Sarah Jenna est co-fondatrice et PDG de My Intelligent Machines (MIMs) depuis 2016. Elle est membre du conseil d’administration du CQDM, de BioQuébec et de PINQ2. Elle est consultante exécutive, formatrice et coach dans différents accélérateurs tels que Lab2Market, District3, Techstar, ACET. Elle a obtenu son doctorat en biologie cellulaire et structurale de l’Université Aix-Marseille dans le sud de la France en 1998. Elle a fait de la recherche en signalisation cellulaire, génomique et biologie des systèmes pendant 8 ans à l’Université McGill et 13 ans en tant que titulaire de la chaire de recherche du Canada en génomique intégrative et signalisation cellulaire à l’UQÀM.

Résumé :

Accélérer l'opérationnalisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé
 
Au cours des dernières années, différentes organisations, aussi bien publiques que privées, ont commencé à intégrer des modèles d’apprentissage machine automatique dans leurs activités. Cette première étape a vu naître un grand nombre d’algorithmes, mais aussi une meilleure compréhension de ce que pouvait apporter l’intelligence artificielle dans les différents milieux de soins et de recherche pharmaceutique. Nous rentrons actuellement dans une phase plus mature de l’intégration de dizaines, de centaines, de milliers d’algorithmes dans les processus opérationnels des petites comme des grandes organisations. Les méthodes opérationnelles de l’apprentissage machines, appelé aussi MLOps, visent à répondre à de nouveaux défis de standardisation et rationalisation du cycle de vie de l’apprentissage machine. Nous allons discuter, dans cette présentation, de méthodes permettant d’accélérer l’implémentation d’infrastructures de MLOps efficaces.

Biographie :

Intensiviste pédiatrique au CHU Sainte-Justine depuis 2004, Philippe Jouvet est également professeur titulaire au département de pédiatrie de l'Université de Montréal. Il est actuellement le codirecteur avec la Dr Rita Noumeir du regroupement en intelligence artificielle (IA) appliquée aux soins aigus des enfants et le directeur du réseau de recherche respiratoire du Québec.

Le docteur Jouvet est un clinicien chercheur senior du FRQS. Il dirige un programme de recherche sur les systèmes d'aide à la décision clinique en temps réel et la gestion des catastrophes pour les enfants. Il a développé une base de données clinique unique en haute résolution et en vidéo. Son équipe de recherche utilise plusieurs méthodologies, notamment des méthodologies d'IA (recherche opérationnelle, apprentissage automatique ...) et des méthodologies de recherche clinique (revues systématiques, méthodologie de conférence de consensus, études observationnelles cliniques, études d'investigation clinique et essais cliniques randomisés).

Résumé :

Utilisation des données multimodales pour la recherche en médecine de précision au Canada

En clinique, la standardisation des soins à l'aide de protocoles améliore le devenir des patients et plus le protocole est détaillé, meilleure est la standardisation des soins. Les systèmes informatisés d'aide à la décision clinique (SIADC) sont des applications qui ont des données cliniques entrantes, un algorithme qui synthétisent ces données en une information clinique qui est ensuite présentée au soignant de façon compréhensible et intégrée au processus de soins. L’origine des données cliniques peut être très variée, les algorithmes peuvent faire appel à différentes méthodologies et la prise en compte des processus de soins est cruciale. L’ensemble de ces points seront abordés dans la présentation à partir d’exemples issus de travaux réalisés en milieu de soins intensifs. 

Biographie :

Marc-Nicolas Kobrynsky est titulaire d’un baccalauréat en administration des affaires avec spécialité en gestion des opérations des HEC Montréal et d’une maîtrise ès sciences de la gestion spécialisée en management de la London School of Economics. Gestionnaire depuis 18 ans, il a notamment travaillé, entre 2004 et 2018, au sein du Groupe Créatech Bell Canada, puis de Sun Life Canada, à titre de directeur de projet et de consultant sénior.

De 2018 à 2020, il était directeur principal — Consultation chez PricewaterhouseCoopers (PwC). Il a occupé également le poste de chercheur principal du Bulletin des ministères de L’actualité. C’est en mars 2020 que M. Kobrynsky fait son entrée dans la fonction publique québécoise. Il est nommé sous-ministre adjoint au ministère de la Santé et des Services sociaux.

Résumé :

La modernisation du régime applicable à la circulation et la protection des renseignements de santé

Visant à revoir les encadrements légaux des renseignements de santé et de services sociaux détenus par l’ensemble des organismes de santé, le gouvernement a présenté le projet de loi 3. Celui-ci vise une plus grande circulation des données de santé tout en renforçant la protection. Cette pièce législative majeure permettra de revoir la façon dont seront gérées et exploitées les données de santé dans une optique moderne et transparente.

Biographie :

Lyse Langlois est directrice générale de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA) depuis 2019. Elle est professeure titulaire au Département des relations industrielles de l’Université Laval et a été directrice de l’Institut d’éthique appliquée (IDÉA) de cette même université pendant huit ans. Chercheuse régulière au Centre de recherche interuniversitaire sur la mondialisation du travail (CRIMT), elle l’est aussi au Centre VITAM et à l’Institut d’intelligence et données de l’Université Laval.  
 
Ses travaux portent sur les processus de décision éthique et la formalisation de l’éthique dans les pratiques organisationnelles. Elle s’intéresse depuis quelques années aux impacts sociaux et éthiques de l’intelligence artificielle et du numérique. Elle a reçu en octobre 2018 le Willower Award of Excellence (USA) soulignant la nature exceptionnelle de sa contribution scientifique dans le domaine théorique et pratique sur le raisonnement éthique et la prise de décision.

Résumé :

L’éthique et l’IA : mode d’emploi
 
L’éthique de l’IA a connu une  popularité fulgurante depuis 2015 via le développement de chartes éthiques. Ces  chartes dites éthiques ont représenté toutefois plusieurs défis : leur applicabilité pour encadrer l’IA qui n’a pas toujours été  bien saisie par les acteurs et actrices,  une variabilité de compréhension quant à la notion même de  l’éthique,  une mise en œuvre  parfois abstraite pour les milieux de pratique sans oublier l’instrumentalisation  dont a souffert ce champ  pour justifier une soi-disant bonne pratique en matière d’IA. S’afficher éthique peut relever de la vitrine et du bien paraitre, mais aussi d’une volonté réelle de bien agir et de bien faire en matière de SIA.  Comment mettre en place les conditions d’un encadrement éthique en matière d’IA au sein des organisations et des pratiques? C’est à partir de cette question que nous allons présenter les  principales caractéristiques d’un encadrement réussi étant donné le rôle déterminant et inédit qu’auront ces systèmes dans les pratiques et les sociétés humaines. 

Biographie :

Après avoir mis ses 20 années d’expérience en TI au service d’hôpitaux, d’agences spatiales et d’infrastructures de stockage urbaines, Alexandre Le Bouthillier a transformé sa compréhension des systèmes de grande envergure afin d’améliorer le diagnostic et les traitements dans le secteur des soins de santé. Aujourd’hui, Alexandre travaille avec des médecins et des experts en intelligence artificielle de renommée mondiale afin de révolutionner la vitesse et la précision des traitements, et, ultimement, les résultats cliniques chez des patients.

Il siège aux conseils d’administration de Mila, d’IVADO, de MEDTEQ et de Montréal InVivo. Titulaire d’un doctorat en informatique parallèle et en optimisation de l’Université de Montréal, M. Le Bouthillier a co-fondé Imagia pour tirer parti des avancées en IA afin d’accélérer l’accessibilité de la médecine personnalisée. Il est co-fondateur et partenaire de Linearis, un fonds d’investissement en IA Santé pour un continuum de santé collaboratif, accessible, équitable et durable.

Résumé :

Les données omiques et l'intelligence artificielle

La découverte de nouveaux médicaments se heurte à un défi de taille : les molécules utiles -et non nocives- à l’être humain sont rares, alors que l’espace de recherche pour les identifier est gigantesque. Cette contradiction peut être contournée grâce aux nouvelles percées en intelligence artificielle et à un type de données de santé encore peu pris en compte dans la médecine personnalisée : les métabolites. Combiné à l’IA, la métabolomique peut aider au diagnostic, prédire et suivre la réponse au traitement ainsi que fournir les cibles sur les voies à rétablir pour le développement de nouvelles thérapies. Un bref survol des dernières percées en IA et de leurs applications sur l'analyse métabolomique sont les objectifs principaux de la présentation.

Biographie :

Adjointe au président-directeur général et responsable du Pôle d’innovation, d’intelligence artificielle et Projets du Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), professeure associée à HEC Montréal, chercheuse au CRCHUM, Kathy Malas est une gestionnaire dévouée qui favorise l'intégration des soins, de l’enseignement, de la recherche, de la gestion de l'innovation, incluant l’IA, en partenariat avec les patients-citoyens et les employés.

Elle déploie des mécanismes concrets pour favoriser une culture, une organisation et un écosystème ouvert d'innovation pour créer de la valeur: améliorer la santé et le mieux-être pour tous!

Résumé :

L'intégration de l'IA en CHU

Comprendre les piliers clés d’une intégration responsable de l’IA vous intéresse? Cette présentation est pertinente pour vous!

1. Comprendre la stratégie organisationnelle de l’intégration responsable de l’IA par des exemples concrets

2. Connaître les leviers, les défis et les apprentissages de l’intégration responsable de l’IA en CHU

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