Descriptif

IA pour la Biologie et la Santé

École Polytechnique — 3e année

Ce cours introduit les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning appliqués à la biologie et à la santé. L’objectif est de comprendre comment les méthodes modernes d’analyse de données permettent d’extraire des connaissances biologiques et d’accélérer la découverte biomédicale.

Le cours couvre les approches permettant d’analyser les systèmes biologiques à différentes échelles, depuis les biomolécules (protéines, ARN) jusqu’aux cellules et aux tissus. Les étudiants découvriront comment les données à grande échelle — génomiques, transcriptomiques, phénotypiques et structurales — peuvent être exploitées à l’aide d’outils statistiques et d’apprentissage automatique.

Les méthodes étudiées incluent l’apprentissage non supervisé pour explorer les données biologiques complexes, l’apprentissage supervisé pour prédire des phénotypes ou des réponses aux traitements, et les modèles génératifs capables de concevoir de nouvelles biomolécules tels AlphaFold. Le cours aborde également les modèles de fondation et l’intégration multimodale de données biologiques.

Une attention particulière est portée aux applications en santé, notamment la découverte de médicaments, la compréhension des mécanismes de maladie et la conception de nouvelles stratégies thérapeutiques.