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Sophia : le Machine Learning dans les sciences du vivant

"Machine Learning dans les sciences du vivant" : c'est le thème retenu par la Commission Open Source de Telecom Valley pour sa réunion du mardi 13 novembre, de 12 à 14 heures au Business Pôle de Sophia Antipolis. Kevin Merlo (Dassault Systems), qui animera la conférence sur ce thème, traitera des "apports et challenges à relever pour les concepteurs d’algorithmes, d’outils et de logiciels". Machine Learning, Intelligence artificiel, Big Data et Digitalisation ont permis sans conteste de réelles avancées dans plusieurs industries, est-il rappelé à cette occasion.

Qu’en est-il du secteur des sciences du vivant : le machine Learning a-t-il tenu toutes ces promesses ? Quelles sont les avancées majeures permises par le Machine Learning et le Big Data dans les sciences du vivant ? Disponibilité et qualité des données, puissance et précision des algorithmes, qualité des prédictions, réglementation imposée par les autorités réglementaires restent aujourd'hui autant de challenges à relever tant pour les concepteurs d’algorithmes, d’outils, de logiciels que pour ceux qui les utilisent dans leurs activités au sein du secteur des sciences du vivant.

Ingénieur en bio-informatique et modélisation pour la biologie, Kevin Merlo a travaillé 3 ans comme développeur back end au sein d’une start-up spécialisée dans le développement de logiciels pour les sciences du vivants (SOBIOS). Après le rachat de la startup par Dassault Systèmes, il continue à travailler deux ans comme développeur où il intègre des algorithmes de machine Learning dans des produits de BIOVIA, la nouvelle marque de Dassault Systèmes centrée sur les sciences du vivant. Depuis 2 ans il encadre une équipe, composée de 3 développeurs et d’une toxicologue, qui développe des logiciels d’optimisation in-silico de molécules thérapeutiques.


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