Ce stage s'inscrit dans le contexte d'un partenariat avec Gustave Roussy : cet institut prend en charge des patients atteints de tout type de cancer, à tout âge de la vie. Son expertise des cancers rares et des tumeurs complexes est internationalement reconnue. Cela fait de lui le 1er centre européen de lutte contre le cancer, et le sixième meilleur hôpital de cancérologie au monde (source : Newsweek).

Gustave Roussy réunit excellences médicale, scientifique et technologique au service du traitement des patients. Ses experts de renommée internationale se mobilisent pour mener à bien les trois missions de l’Institut : les soins, la recherche et l’enseignement. Ils portent l’ambition de guérir le cancer au 21ème siècle.

Pour ce faire, la DTNSI (Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information) y participe activement en garantissant la cohérence de fonctionnement et la performance des Systèmes d’Information de l’institut, et en menant un programme stratégique d’intégration de l’intelligence artificielle dans les parcours de soins. Elle met également à disposition un écosystème dédié au domaine de la santé et de la recherche, particulièrement adapté à la cancérologie.

Le stage s’inscrit dans un programme, en partenariat avec l'hôpital Gustave Roussy, dont les expertises portent sur l'analyse des données multimodales, l’IA explicable (XAI), l'analyse des graphes, les GNN temporels, le drift et les agents IA.

L’objectif est de développer un module intégré permettant :

1. d’extraire automatiquement les données cliniques pertinentes du SI hospitalier,

2. d’alimenter la synthèse automatique du dossier patient,

3. d’effectuer un pré-screening intelligent pour les essais cliniques en oncologie,

4. de fournir des explications claires et auditables aux cliniciens.

Le stage s’adresse à un(e) étudiant(e) en dernière année de formation (niveau M2), spécialisé(e) en Data, Intelligence Artificielle ou issu(e) d’un cursus équivalent. Le ou la candidate dispose de solides bases théoriques et pratiques en machine learning, en particulier sur des thématiques telles que l’IA explicable (XAI), l’analyse de graphes, le traitement automatique du langage naturel (NLP) et, plus largement, l’analyse de données complexes. Une bonne maîtrise de l’écosystème Python appliqué aux sciences des données est attendue.

Au-delà des compétences techniques, un intérêt marqué pour les enjeux de santé, et plus particulièrement pour l’oncologie et les essais cliniques, est indispensable afin de comprendre les problématiques métier et cliniques associées. Le ou la stagiaire devra faire preuve d’autonomie, de rigueur et de curiosité scientifique, tout en étant capable de travailler en équipe au sein d’un environnement hospitalier exigeant et pluridisciplinaire. Une attention particulière sera portée à la capacité à documenter les travaux réalisés et à vulgariser les résultats auprès de professionnels de santé, notamment des médecins, dans un souci de clarté, de pédagogie et de confiance dans les outils développés.