Marco Lorenzi, lauréat ANR Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs (JCJC)

Date:
Mis à jour le 16/03/2020
L’instrument JCJC permet aux porteurs de projets de développer, de façon autonome, des travaux sur une thématique propre. Il favorise la prise de responsabilité et la capacité d’innovation scientifique. Marco Lorenzi, chargé de recherche dans l'équipe-projet Epione au centre Inria de Sophia Antipolis - Méditerranée est le nouveau lauréat de la bourse JCJC
Marco Lorenzi
© Inria / Photo G. Scagnelli
© Inria / Photo G. Scagnelli

Vous avez reçu une bourse ANR Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs pouvez-vous nous parler de ce programme ?

Le but de l'initiative Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs (JCJC) est de soutenir de jeunes dans le développement de leurs projets de recherche. Pour pouvoir y prétendre il faut avoir soutenu sa thèse depuis moins de dix ans. Ce soutien consiste en un financement pour aider les candidats à développer leur projet de recherche de façon autonome. Grâce à ces moyens financiers, on peut envisager la création d'une première équipe pour travailler sur une thématique choisie, ainsi que le développement de collaborations internationales et l’organisation d’événements scientifiques.   

Quel projet de recherche avez-vous présenté ?

Mon projet de recherche concerne le développement de méthodes d’apprentissage afin d’étudier des données cliniques hébergées dans différents hôpitaux, dans le respect de la vie privée des patients.  L'application de l'apprentissage statistique aux données biomédicales nous impose des contraintes drastiques : les modèles doivent respecter l’anonymat et la non-transférabilité des informations d’un centre à l’autre, tout en tenant compte de l’énorme dimension et de la variabilité des données. Avec mes collègues nous relèverons ce défi en reformulant les approches non paramétriques Bayésiennes dans le domaine de "l’apprentissage fédéré"*. Dans ce cadre, l'apprentissage des données complexes et hétérogènes peut être effectué sans partage d’informations individuelles, mais uniquement avec des distributions de paramètres. Grâce à l’analyse des données partagées issues d’une dizaine d’hôpitaux, nous pourrons étudier les effets des variantes génétiques dans le développement des maladies neurodégénératives, comme la maladie d’Alzheimer, et nous allons développer des méthodes de prévision de mort subite à partir d'un réseau de plusieurs sites cliniques.

Qu'est-ce que cette distinction va vous apporter ?

Grâce au financement ANR JCJC je vais pouvoir créer une petite équipe comprenant un doctorant et un postdoctorant pour travailler avec moi sur ce projet. Notre travail se fera dans le cadre d’un partenariat international, en collaboration avec des experts mondiaux du domaine de l’imagerie médicale, de la génétique, et de la neurologie.

Clairement, cette bourse me permettra de renforcer mes collaborations existantes et de développer de nouvelles opportunités de transfert technologique dans le domaine de la santé. Cette bourse est pour moi une occasion précieuse d’acquérir nouvelles responsabilités scientifiques, et de m’affirmer dans mon domaine de recherche.  


* L'apprentissage fédéré est une technique d'apprentissage automatique qui entraîne un algorithme sur plusieurs périphériques ou serveurs décentralisés contenant des échantillons de données locaux, sans échange d'échantillon de données.

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