Inserm U1219 Bordeaux Population Health · Équipe AHeaD · Université de Bordeaux

Axes de recherche

Une même question traverse tout : comment produire, sur des données de santé imparfaites, une mesure assez fiable pour qu’on ose en tirer une décision.

Modélisation des flux et des processus aux urgences

Le cœur de ma thèse. Un service d’urgences est un réseau de files d’attente couplé à des ressources finies, à des décisions cliniques et à un aval hospitalier saturé. J’y construis des modèles dont l’objet est de pouvoir essayer une réorganisation avant de l’appliquer à de vrais patients : où placer un infirmier, comment ordonner une file, faut-il ouvrir un lit.

Le travail s’organise en quatre temps. Une analyse exploratoire caractérise d’abord le service pour lui-même — qui arrive et quand, quels parcours, quelles durées, comment l’occupation évolue à la minute — et détermine ce qu’un modèle doit représenter. Un modèle compartimental déterministe en donne une lecture agrégée, construite par ajouts successifs de mécanismes, chacun évalué avant d’introduire le suivant. Vient ensuite une simulation à événements discrets, qui suit les patients un par un : l’orientation y est apprise par des modèles de gradient boosting propres à chaque zone, les durées sont estimées sur les séjours observés en faible congestion, et les délais émergent des files, des capacités et des blocages plutôt que d’être donnés en paramètre. Une fois validée, elle sert de laboratoire pour comparer des leviers d’organisation, chaque scénario rejouant les mêmes patients aux mêmes heures d’arrivée. De ce travail est sorti EDSim, un logiciel de modélisation des flux de patients aux urgences, qui sépare le moteur de simulation de la configuration propre à un service.

Reconstruction de données hospitalières dégradées

Aucun modèle de flux ne tient sur des données fausses. Les traces que laisse un parcours de soin sont produites au fil de l’activité clinique, pas pour la recherche : on y trouve des événements mal ordonnés, des durées impossibles, des doublons, des trajectoires interrompues. Reconstruire ces parcours est donc un travail de recherche en soi, et pas une étape préparatoire qu’on expédie.

J’ai construit une chaîne en trois étages : des règles expertes déterministes pour les erreurs répétitives, un graphe probabiliste de transitions pour l’interprétation et le repérage des parcours structurellement anormaux, puis un Transformer encodeur-décodeur qui apprend à produire la trajectoire corrigée à partir de la trajectoire corrompue — séquence de zones et horodatages ensemble. L’ensemble est évalué contre une référence annotée par des experts cliniciens. Le même souci de ce qui est réellement faisable à l’intérieur d’un hôpital guide un travail parallèle sur la désidentification des dossiers, par des modèles de langue assez compacts pour tourner sur les serveurs de l’établissement.

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Équité algorithmique, biais et jeux sérieux

Un modèle entraîné sur l’historique d’un service apprend aussi ses biais. Avec l’équipe, j’étudie la détection des biais humains dans le triage — genre, âge, statut socio-économique — à l’aide de modèles de langue, et l’usage de jeux sérieux pour rendre ces biais perceptibles aux soignants en formation.

La question n’est pas seulement technique. Optimiser un flux de patients, c’est décider qui attend : un gain moyen peut recouvrir une dégradation pour un groupe particulier. C’est pourquoi les scénarios que j’évalue sont décomposés par sous-groupe plutôt que jugés sur une moyenne, et pourquoi la protection des classes les plus aiguës est traitée comme une contrainte et non comme un effet secondaire.

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Vision par ordinateur et sécurité routière

Évaluation automatisée de la dangerosité des passages piétons en France, en appariant vues aériennes et vues au niveau de la rue pour juger neuf facteurs de risque. Un travail applicatif qui sort du champ hospitalier mais partage la même logique : produire à grande échelle une mesure que l’expertise humaine ne peut pas fournir sur tout un territoire.

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