Le deeplearning appliqué aux données de santé - M. Sedki - 9 sept 2025

À travers un exemple concret, cette présentation permet à un large public de découvrir comment les Large Language Models (LLM) peuvent être utilisés pour exploiter des données textuelles médicales, par exemple. Ce webinaire illustre le potentiel de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé, tout en restant accessible aux non-spécialistes.

Sur l'intervenant

Mohammed Sedki est statisticien et enseignant-chercheur affilié au Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations (CESP), une unité mixte de recherche de l’Inserm et de l’Université Paris-Saclay. Il occupe également le poste de maître de conférences à l’Université Paris-Saclay.

Mohammed Sedki possède une expertise en statistiques appliquées à la santé mentale, avec un accent particulier sur les méthodes d'apprentissage supervisé en grande dimension.

Sur les ateliers thématiques de France Cohortes

Les rencontres thématiques de France Cohortes présentent des experts abordant des questions méthodologiques liées à la recherche longitudinale, à l'analyse et à la gestion des cohortes. Les rencontres thématiques de France Cohortes visent à faciliter le partage des connaissances, des expériences et des défis communs entre les équipes des cohortes par le biais d'une communauté de pratique dynamique. Tous les personnels de soutien à la recherche et les chercheurs sont les bienvenus.

Nous remercions chaleureusement nos contributeurs actuels et passés pour leur soutien généreux, et leur contribution à ces rencontres !