Anne-Gaëlle Moulun
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NewClin analyse des données massives et en extrait des indicateurs pour les décideurs. Actuellement, elle travaille sur un projet destiné aider les astronautes à mieux gérer leur santé lorsqu'ils se trouvent dans un milieu particulièrement contraint :...
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La technologie de la jeune pousse NewClin, basée à Villeurbanne près de Lyon, provient de la licence exclusive d'un brevet d'analyse sémantique obtenu auprès de l'Université de Saint-Étienne et du CNRS. "Cette technologie a la capacité d'analyser le langage courant et d'en sortir des indicateurs", explique Pascal Deschaseaux, président et co-fondateur de NewClin.
De façon plus large, la startup ambitionne de pouvoir faire parler les données de santé, notamment les données massives, grâce à l'intelligence artificielle. "Nous utilisons notamment des technique de type machine-learning, qui permettent d'aller au-delà des statistiques traditionnelles, en révélant de nouveaux indicateurs que ne peuvent pas révéler habituellement ces approches statistiques", détaille-t-il.
Cette technologie permettrait donc de valoriser scientifiquement des données de santé massives, à et d'en extraire de nouveaux indicateurs utiles aux décideurs de différents horizons.
Créée en septembre 2019, la jeune pousse compte déjà huit personnes, dont ses trois co-fondateurs.
"Il s'agit un programme qui est en cours de développement et si tout se passe bien, il sera présent sur la station spatiale internationale, voire sur la Lune ou sur Mars !" s'enthousiasme Pascal Deschaseaux, sans préciser toutefois de calendrier précis.
Sur cette opération, menée de front avec le CNES, l'objectif est bel et bien de collecter également des données, de les analyser grâce à l'IA puis de restituer ensuite des éléments permettant de prendre ensuite des décisions et ce, dans un environnement particulièrement contraint, tel que l'espace.
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Ce qui est innovant dans la technologie de NewClin, ce sont les modèles mathématiques utilisés, qui se veulent différents de ses concurrents. "Nous nous intéressons à l'apprentissage non supervisé, qui est l'une des approches issues du machine learning. Nous contextualisons les données de santé par les déterminants de santé", détaille Pascal Deschaseaux.
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