Deux doctorants récompensés par le laboratoire SAMOVAR

Le 5 octobre 2017, le laboratoire SAMOVAR (unité mixte Télécom SudParis/CNRS) organisait une journée consacrée à ses nombreux doctorants. Chaque jeune chercheur participant devait élaborer un poster, comportant les derniers résultats de ses travaux de thèse. Était récompensé, celui ou celle qui avait le mieux présenté l'état actuel de ses recherches.

Entretien avec Lætitia Jeancolas et Sebastian Tarando, deux doctorants en troisième année, qui ont reçu respectivement le prix du jury (composé de chercheurs du laboratoire) et le prix du public.

Quelles sont vos thèses ? Et quelles en sont les prochaines étapes ?

Lætitia Jeancolas : J'effectue ma thèse sous la direction de Dijana Petrovska (laboratoire SAMOVAR, TSP), Badr-Eddine Benkelfat (laboratoire SAMOVAR, TSP) et Habib Benali (université Concordia au Canada). Je travaille sur la détection précoce de la maladie de Parkinson par l'analyse de la voix et les corrélats en neuro-imagerie. Actuellement, le diagnostic des médecins  se fait à partir de tests moteurs. L’inconvénient est que les symptômes moteurs apparaissent assez tard, une fois 60% des neurones dopaminergiques dans la substance noire (région au centre du cerveau) détruits.

L’analyse de la voix a plusieurs intérêts. Les premières perturbations vocales apparaissent 5 ans avant le diagnostic clinique classique. De plus, c’est une méthode peu coûteuse et réalisable même par téléphone. Après avoir enregistré une centaine de participants (atteints de la maladie de Parkinson, ou présentant des prédispositions pour cette maladie, ainsi que des sujets sains), j'ai réalisé une première analyse en m'inspirant des techniques de traitement du signal et de classification, utilisées en reconnaissance du locuteur. Les taux de réussite, obtenus par comparaison des sujets Parkinsoniens ou pré-Parkinsoniens (c'est-à-dire souffrant de troubles comportementaux du sommeil paradoxal) à des sujets sains, sont de 90% pour les hommes et 80% pour les femmes.

Je tente d'améliorer la précision de classification avec de nouveaux paramètres, qui pourront peut-être réduire ces variations. Je suis aussi en train de mettre en place des enregistrements par téléphone. Enfin, j'étudierais bientôt les corrélats en neuro-imagerie,  en faisant parler les participants pendant une IRM fonctionnelle.

Sebastian Tarando : Avec Catalin Fefita (laboratoire ARTEMIS), je développe une application de traitement automatique de l'image appliqué à l'imagerie médicale. Je m'intéresse en particulier à la détection des maladies pulmonaires, à partir d'acquisitions par scanner à tomodensitométrie.

A la base, la distinction des différentes pathologies est difficile. Les médecins travaillent aujourd’hui de manière qualitative : ils ne regardent que quelques coupes sur les centaines prises par le scanner pour faire le diagnostic. Via des méthodes de deep learning, notre application permet une analyse quantitative plus rapide.

Je soutiendrais en février 2018 les résultats que j'ai présenté durant cette journée jeunes chercheurs. Mais si je devais pousser plus loin le développement de mon application, il faudrait augmenter sa vitesse de calcul. Il lui faut actuellement 30 minutes pour que chacune des coupes soit analysée. En modifiant l'algorithme mais en gardant la même technique, l'analyse devrait pouvoir se faire en 3 minutes sur un volume entier de coupes.

Que vous a permis cette journée entre jeunes chercheurs ?

LJ : Pour moi, l'intérêt était surtout de pouvoir connaître les recherches des autres doctorants et avoir des retours sur mes propres travaux par des chercheurs extérieurs, qui ne sont pas impliqués dans ma thèse.

De plus, l'élaboration du poster et la présentation constituaient un exercice supplémentaire de diffusion et de vulgarisation scientifique. C'est toujours nécessaire.

ST : Le travail de Laetitia est très avancé, c’était génial de voir son travail.

Faire se rencontrer les différents doctorants est vraiment utile, surtout pour les plus jeunes d'entre nous qui viennent de débuter leur thèse. Moi-même, à leur niveau, j'aurais aimé savoir qui travaillait dans le même domaine, sur des sujets voisins, pour échanger des méthodes et des techniques. De telles rencontres peuvent vraiment accélérer la recherche.

Plus d’informations sur le laboratoire SAMOVAR.

Unité mixte de recherche Télécom SudParis/CNRS, SAMOVAR s’intéresse à la transition énergétique et aux systèmes complexes.