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| Pham Huy Hiêu reçoit le prestigieux Prix de la science et de la technologie Qua câu vàng (Globe d’or) en 2023. |
| Photo : TT/CVN |
Originaire de Nam Dinh (Nord), Pham Huy Hiêu s’est distingué par son engagement dans la recherche en IA. Reconnu parmi les Jeunes talents prometteurs du Vietnam en 2023, il fait partie des 19 finalistes du Prix jeune vietnamien exceptionnel 2024. Son parcours illustre une quête constante d’excellence.
Revenu de France avec de nombreuses distinctions, il déborde d’énergie et d’idées. Pourtant, derrière chaque succès se cachent des mois d’attente pour obtenir des données, des expérimentations infructueuses et des obstacles techniques. “Chaque travail a ses contraintes”, confie-t-il, conscient des défis de la recherche en IA.
“Cela peut ressembler à un numéro d’équilibriste”, plaisante-t-il, avant d’ajouter : “Mais chaque travail a ses propres contraintes. Nous devons simplement nous adapter en permanence”.
Un échec ne signifie pas un arrêt
Il explique comment les chiffres fluctuent sans cesse, comment les algorithmes doivent être exécutés encore et encore pour développer un modèle plus précis, minimisant les erreurs et apportant une valeur réelle.
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| Le Dr. Pham Huy Hiêu et une de ses étudiants lors d’une conférence organisée à l’Université VinUni. |
| Photo : TT/CVN |
“Une fois, nous avons échoué dans l’entraînement d’un algorithme de détection des cellules cancéreuses circulantes (CTC) dans le sang, faute de données suffisantes. Mais un échec ne signifie pas un arrêt. Lorsque les données manquent, il faut trouver un moyen de les compléter, les nettoyer ou envisager de nouvelles approches. La recherche scientifique n’est jamais un chemin facile”, confie-t-il.
Selon lui, les données sont la “colonne vertébrale” de toute intelligence artificielle réussie. Dans le domaine de la santé intelligente, un système IA ne peut fonctionner correctement que s’il est formé à partir de bases de données vastes, précises et diversifiées.
Par exemple, un modèle dédié à la détection des maladies cardiovasculaires à partir d’un électrocardiogramme (ECG) doit être entraîné sur un grand volume de données provenant à la fois de patients sains et malades. Des données insuffisantes ou mal étiquetées entraîneraient des erreurs, pouvant mener à des diagnostics aléatoires.
Toutefois, la collecte et la normalisation des bases de données médicales à grande échelle restent un défi. Cela nécessite des ressources humaines, des infrastructures et du temps. Parmi les obstacles majeurs figurent l’accès restreint aux données, leur hétérogénéité et le coût élevé de leur annotation. De plus, les données médicales contiennent des informations sensibles et doivent respecter des règlements stricts en matière de confidentialité.
Tous ces facteurs font de la collecte de données l’un des aspects les plus complexes du développement de systèmes d’intelligence artificielle. C’est pourquoi l’IA en santé progresse lentement, bien que son potentiel soit immense.
Développement de la santé numérique
En discutant de ses recherches, le Dr. Hiêu insiste sur l’importance de leur impact sociétal : “La science est précieuse parce qu’elle stimule le progrès social. Tout le monde devrait pouvoir bénéficier des avancées technologiques pour une vie meilleure, plus saine et plus heureuse”.
Son équipe a publié plusieurs résultats prometteurs en 2023, notamment le développement d’un modèle de vision par ordinateur basé sur l’apprentissage profond, permettant d’évaluer les capacités motrices des enfants atteints de paralysie cérébrale. Ce système, peu coûteux et facile d’utilisation, aide les médecins à suivre leur récupération.
Le jeune Docteur et son équipe détiennent quatre brevets scientifiques et un logiciel breveté dans le domaine de la santé intelligente. Ils ont également conçu une IA capable d’évaluer le degré de maturation cellulaire dans les tests de nouveaux médicaments.
“Nous testons progressivement ces technologies en situation réelle et explorons des modes de collaboration entre médecins et IA afin d’optimiser l’aide à la prise de décision médicale”, explique-t-il.
Toutefois, pour être adoptée par les professionnels de la santé, une IA doit être transparente, explicable et d’une précision absolue. Pour y parvenir, elle doit être entraînée sur d’importants volumes de données vérifiées et faire l’objet d’une supervision constante par des experts médicaux.
“Un bon modèle nécessite un processus itératif d’essais et d’ajustements. D’où l’importance d’une formation approfondie en science des données et d’une compréhension fine des informations utilisées pour l’entraînement des algorithmes”, souligne-t-il.
Actuellement, il dirige une équipe de recherche sur la vision par ordinateur, l’apprentissage statistique et leurs applications en santé intelligente. Ses projets visent à développer des solutions intelligentes accessibles à grande échelle, telles qu’une application mobile de suivi de la santé et une IA d’assistance gratuite pour les femmes opérées d’un cancer. “Pour moi, il n’y a pas de plus grande satisfaction que de voir mes étudiants progresser et devenir des chercheurs accomplis, dédiés à leur pays”, conclut-il.
Réalisations marquantes de Pham Huy Hiêu
* Lauréat du prix Rising Star in Research à l’Université VinUni en 2024.
* Auteur principal d’un ensemble de trois publications scientifiques parues dans Nature Scientific Data (IF 8.9) et Neurocomputing (IF 5.5), déjà exploitées et citées par plus de 700 groupes de recherche à travers le monde.
* Publication de 70 articles scientifiques dans des revues et conférences internationales de premier plan en intelligence artificielle, vision par ordinateur et santé intelligente, dont 24 articles classés Q1 et 16 présentés dans des conférences de rang A/A* (ICLR, CVPR, ICCV, MICCAI, ICASSP).
* 1.800 citations sur Google Scholar (h-index 20, i10-index 32).
* Quatre brevets scientifiques et un logiciel breveté.
* Sélectionné pour le programme “Leaders in Innovation Fellowships” (Bourse de recherche) de la Royal Academy of Engineering (Académie royale d’ingénierie) du Royaume-Uni en 2025.
Thao Nguyên/CVN
