Le 9 mars 2026, l’INSA Centre Val de Loire a accueilli une conférence de Agung Alfiansyah, enseignant-chercheur en imagerie médicale et intelligence artificielle, à destination des étudiants et des personnels de l’INSA CVL.
Invité par Laurent Bobelin, Enseignant-Chercheur de l’Institut en informatique dans le cadre d’une collaboration scientifique, il a présenté ses travaux sur les approches collaboratives en IA appliquées au diagnostic des maladies pulmonaires, avec une attention particulière portée à la protection des données de santé.
Cette venue s’inscrit dans le cadre du dispositif d’aide à la mobilité 2025 mis en place par la Direction de la Recherche de l’INSA CVL, qui soutient l’accueil de chercheurs internationaux afin de renforcer les collaborations scientifiques.
Son intervention, intitulée « Un cadre collaboratif respectueux de la vie privée pour le diagnostic des maladies pulmonaires », a présenté les enjeux scientifiques et technologiques liés à l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé.
La présentation a mis en lumière le rôle croissant de l’intelligence artificielle dans l’analyse d’images médicales, notamment les radiographies pulmonaires, pour améliorer la détection et le diagnostic de maladies respiratoires telles que la pneumonie ou d’autres pathologies pulmonaires.
Les méthodes d’apprentissage permettent aujourd’hui d’automatiser l’analyse d’images médicales et d’assister les médecins dans la prise de décision clinique.
Un point central de la présentation concernait les questions de confidentialité et de sécurité des données de santé. Les données médicales étant particulièrement sensibles, leur partage entre établissements est souvent limité par des contraintes réglementaires et éthiques.
Pour répondre à cette problématique, Agung Alfiansyah a présenté des approches reposant sur l’apprentissage fédéré, une méthode d’apprentissage collaboratif qui permet à plusieurs institutions (7 hôpitaux indonésiens dont 5 sur l’île de Java) de développer conjointement des modèles d’intelligence artificielle sans échanger directement les données des patients. Chaque établissement entraîne localement un modèle à partir de ses propres données, et seuls les paramètres du modèle sont partagés et agrégés pour construire un modèle global performant tout en préservant la confidentialité des informations médicales.
L’intervention a également illustré comment ces architectures collaboratives peuvent faciliter la coopération entre hôpitaux et centres de recherche, améliorer la robustesse des systèmes de diagnostic automatisé et contribuer à une détection plus précoce des maladies pulmonaires. Ces approches ouvrent des perspectives importantes pour le développement de plateformes médicales internationales respectueuses des exigences de protection des données.
Agung Alfiansyah est enseignant-chercheur en informatique et en ingénierie des systèmes. Il a obtenu un doctorat en mathématiques et informatique à l’Université de la Méditerranée à Marseille en 2007. Ses recherches s’inscrivent à l’interface entre l’imagerie médicale, l’intelligence artificielle et l’ingénierie biomédicale. Elles portent notamment sur le développement de méthodes d’analyse d’images médicales, de systèmes de diagnostic assisté par ordinateur et d’outils numériques mobilisant la modélisation mathématique, la visualisation scientifique et le calcul haute performance pour des applications médicales.
Au cours de sa carrière, il a exercé différentes fonctions académiques et de recherche en Europe et en Asie, notamment comme ingénieur de recherche en France puis comme enseignant-chercheur en Malaisie et en Indonésie. Ses travaux visent à concevoir des solutions technologiques capables d’améliorer l’analyse des données biomédicales et d’accompagner les professionnels de santé dans le diagnostic et la prise en charge des patients.
