Mardi prochain (21/11/2017), je soutiendrai mon HDR (Habilitation à Diriger des Recherches), intitulée "Représentation, iconisation et visualisation des connaissances : Principes et applications à l'aide à la décision médicale". La soutenance aura lieu le mardi 21 novembre 2017 à 14h à Rouen à l'adresse suivante :

Bâtiment CURIB, 25 rue Lucien Tesnière, 76130 Mont Saint Aignan

Le jury sera le suivant :

• Gilles Venturini (rapporteur)

• Sandra Bringay (rapportrice)

• Nhan le Thanh (rapporteur)

• Thierry Lecroq (examinateur)

• Marie-Christine Jaulent (examinatrice)

• Lina F Soualmia (examinatrice)

La soutenance sera suivie d'un pot.

Résumé :

Les connaissances sont de plus en plus nombreuses, tandis que le temps disponible pour se les approprier est limité. Dans le domaine médical, le format textuel reste la référence. Mais les médecins n'ont guère le temps de se référer aux textes durant leurs consultations. Les systèmes automatiques d'aide à la décision clinique ont souvent été présentés comme une solution pour résoudre le problème de l'explosion des connaissances médicales, mais ils n'ont pas abouti au succès initialement espéré.

Nous proposons une approche différente pour l'aide à la décision : la visualisation des connaissances. Il s'agit de présenter les connaissances de manière visuelle à l'utilisateur, afin de faciliter la prise de décision. Nous étudierons cette nouvelle approche selon une démarche multidisciplinaire, en 4 étapes :

1. La représentation et la formalisation des connaissances

2. La visualisation iconique

3. La visualisation structurelle

4. L'intégration de la visualisation au sein des applications, et leur évaluation

Cette démarche sera illustrée au travers de trois projets auxquels j'ai participé en tant que postdoc puis maître de conférences au laboratoire LIM&BIO puis LIMICS. Nous montrerons qu'il est possible de visualiser des connaissances abstraites complexes à l’aide d’icônes et de techniques de visualisation, mais également que cette approche conduit à de bonnes performances et une bonne acceptation lorsqu'elle est mise en œuvre pour l'aide à la décision.

J'ai publié un nouvel article :

[j37] Lamy JB, Soualmia LF. Formalization of the semantics of iconic languages: An ontology-based method and four semantic-powered applications. Knowledge-Based Systems 2017;135:159-179

J'ai publié un nouvel article :

[j36] Lamy JB, Berthelot H, Capron C, Favre M. Rainbow boxes: a new technique for overlapping set visualization and two applications in the biomedical domain. Journal of Visual Language and Computing 2017;43:71-82

J'ai publié un nouvel article :

[j35] Lamy JB. Owlready: Ontology-oriented programming in Python with automatic classification and high level constructs for biomedical ontologies. Artificial Intelligence in Medicine 2017;80:11-28

J'ai publié un nouvel article :

[j34] Lamy JB, Berthelot H, Favre M, Ugon A, Duclos C, Venot A. Using visual analytics for presenting comparative information on new drugs. Journal of Biomedical Informatics 2017;71:58-69

Voici quelques photos prises lors de ma mission d'enseignement au Sénégal. J'ai enseigné la programmation Python (programmation orientée objet et développement web) aux étudiants de M1 Système et Réseaux à l'université Alioune Diop de Bambey, en pleine brousse sénégalaise.

Les étudiants étaient très sympathique mais aussi plus sages et plus motivés que leurs collègues français !

J'ai publié un nouvel article :

[j31] Lamy JB, Soualmia LF, Duclos C, Venot A. Formalisation de la sémantique des langages iconiques : méthode à base d'ontologie et applications. Revue d’intelligence artificielle (RIA) 2016;30(5):579-606

OwlReady et la programmation orientée ontologie ont fait l'objet d'une présentation à la conférence STC 2016 (Special Topic Conference). L'article est disponible en ligne et la présentation de même. Merci de citer ce papier si vous utilisez OwlReady !

Ontology-Oriented Programming for Biomedical Informatics.
JB Lamy.
Studies in Health Technology and Informatics 2016 ; 221:64-68

Owlready est un module Python pour la programmation orientée ontologie. Il permet de charger des ontologies OWL 2.0 et de les manipuler de manière transparente en Python.

PyMedTermino a fait l'objet d'un article et d'une présentation à la conférence européenne d'informatique médicale (MIE 2015). L'article est disponible en ligne et la présentation ici même. N'hésitez pas à le citer si vous utilisez PyMedTermino !

PyMedTermino: an open-source generic API for advanced terminology services.
JB Lamy, A Venot, C Duclos.
Studies in Health Technology and Informatics 2015 ; 210:924-928

PyMedTermino (Terminologies Médicales en Python) est un module Python permettant d'accéder facilement aux principales terminologies médicales.

J'ai publié un nouveau chapitre de livre :

[x14] Bouaud J, Lamy JB. A 2014 medical informatics perspective on clinical decision support systems: do we hit the ceiling of effectiveness? Yearbook of medical informatics 2014;9(1):163-6

J'ai publié un nouvel article :

[j27] Lamy JB, Séroussi B, Griffon N, Kerdelhué G, Jaulent MC, Bouaud J. Toward a Formalization of the Process to Select IMIA Yearbook Best Papers. Methods of information in medicine 2015;54(2):135-44

J'ai publié un nouveau chapitre de livre :

[x13] Duclos C, Burgun A, Lamy JB, Landais P, Rodrigues JM, Soualmia L, Zweigenbaum P. Medical Vocabulary, Terminological Resources and Information Coding in the Health Domain. Medical Informatics, e-Health - Fundamentals and Applications 2014;11-42, Springer

J'ai publié un nouvel article :

[j24] Pereira S, Hassler S, Hamek S, Boog C, Leroy N, Beuscart-Zéphir MC, Favre M, Venot A, Duclos C, Lamy JB. Improving access to clinical practice guidelines with an interactive graphical interface using an iconic language. BMC medical informatics and decision making 2014;14(1):77

Voici le poster que j'ai présenté lundi au congrès MIE 2014, intitulé Toward an ontology-based system for the automatic detection of biases and weaknesses in drug clinical trial results (Vers un système à base d'ontologie pour la détection automatique de biais et faiblesses dans les résultats d'essais cliniques médicamenteux).

Version PDF : mie2014_poster.pdf.