Le CépiDc (Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès) et
l'APHP recherchent un stagiaire de fin d'études en deep learning/TAL :


>> INTITULE DU STAGE :

Apprentissage profond pour le traitement automatique des textes
mentionnés sur les certificats de décès : application à la prédiction
de codes de la classification internationale des maladies et de textes
facilement interprétables


>> DOMAINE(S) COUVERT(S) PAR LE STAGE

Datascience, NLP/TAL, deep learning, LLM


>> OBJECTIFS

Développer et tester l'apport d'architecture LLM permettant de prédire
à la fois textes et codes des méthodes de traitement automatique des
textes des certificats de décès permettant d'automatiser leur
enregistrement par le CépiDc. Plus spécifiquement, à partir
d'architectures, définies comme baseline, de réseaux de neurones ayant
montré leur efficacité pour la classification multilabel de textes,
étudier l'apport de nouvelles architectures permettant :
-   De normaliser les textes et aider à leur codage dans la
    classification internationale des maladies en prévision du
    changement de nomenclature (CIM11)
-   De développer des méthodes d'évaluation permettant de discriminer
    les situations où le traitement peut être complètement automatisé
    et d'évaluer la performance.


>> CONNAISSANCES ET APTITUDES RECHERCHEES

Connaissances des outils suivants :

-   Apprentissage statistique et applications, apprentissage profond
-   Méthodes de traitement automatique des langues,

Aptitudes :

-   Logiciels : Python, openCV, Tensorflow,
-   Aisance en programmation
-   Manipulation de bases de données volumineuses
-   Traitement sur données médicales
-   Anglais lu et écrit courant


>> ENVIRONNEMENT DE LA MISSION

Le stage sera co-encadré par :

-   Remi Flicoteaux, médecin DIM à l'AP-HP et directeur médical du
    CépiDc spécialisé en méthode de traitement automatique des langues
    et machine learning,

-   Aude Robert, ingénieur au CépiDc spécialisé en traitement
    automatique des langues.


Ressources mises à la disposition du stagiaire : Données nationales
d'enregistrement des causes de décès (plus de 3 millions
d'enregistrements annotés) Plateforme de calcul du CépiDc
(sur base de 3 GPU).


Gratification : environ 500¤ / mois Durée du stage :
6 mois (négociable), date de début négociable.


Pour plus d'informations et d'éléments de contexte, voici un lien vers
la fiche de stage disponible sur le site du CépiDc :

https://www.cepidc.inserm.fr/sites/default/files/2023-09/Offres%20de%20stage%202023_M2_deeplearning.pdf