Chez AI4Eyes, nous sommes fiers de compter la Dre Perouz Taslakian à la tête du développement de nos algorithmes d'IA, au sein de notre comité consultatif technique. Perouz travaille en étroite collaboration avec notre équipe, ainsi qu'avec son étudiante Masoumeh Sharafi, pour bâtir l'intelligence qui alimente notre plateforme.
Une chercheuse à l'avant-garde de l'IA multimodale
Perouz apporte à AI4Eyes une expertise de calibre mondial en apprentissage automatique. Elle est chercheuse scientifique et chef de recherche chez ServiceNow AI Research, en plus d'occuper les postes de professeure adjointe à l'Université McGill et de membre associée de l'industrie à Mila – Institut québécois d'intelligence artificielle. Elle dirige l'équipe de recherche Adaptive Agents et a précédemment dirigé le programme de modèles de fondation multimodaux de ServiceNow. Ses travaux sur les modèles vision-langage, notamment le raisonnement sur les graphiques et diagrammes, lui confèrent l'expertise nécessaire pour bâtir des systèmes d'IA capables d'interpréter des données complexes du monde réel, y compris des images et vidéos cliniques. Avant de se joindre à ServiceNow, elle a occupé des postes de recherche chez Samsung AI Center et Element AI. Elle est titulaire d'un doctorat en informatique de l'Université McGill.
Nous avons la chance de bénéficier d'une expertise de ce calibre pour façonner l'apprentissage de nos algorithmes.
Bâti sur des données fiables
Une bonne IA commence par de bonnes données. Chaque image et vidéo de notre ensemble de données est annotée et validée par des experts, afin que nos algorithmes apprennent à partir de données précises et cliniquement pertinentes.
Nos ensembles de données sont conçus pour minimiser les biais et le surapprentissage grâce à :
- Une capture d'images et de vidéos cliniques de haute qualité
- Une annotation et une révision menées par des experts
- Des données de référence propriétaires recueillies directement en contexte clinique, et non extraites du web
- Un volume et une diversité suffisants pour refléter la variabilité clinique réelle
Résultat : une IA qui offre des recommandations fiables et cohérentes en matière de diagnostic et de traitement, tout en demeurant transparente et cliniquement interprétable.
Une IA qui outille les cliniciens, sans les remplacer
Les algorithmes que la Dre Taslakian contribue à développer sont conçus comme des outils d'aide à la décision clinique, et non comme des substituts au clinicien. Ils intègrent de multiples données diagnostiques, suivent l'évolution subtile des changements dans le temps et font ressortir des tendances qui peuvent facilement passer inaperçues lors d'un examen de routine, le tout ancré dans ses travaux de recherche sur la modélisation des relations entre données multimodales complexes.
L'objectif est simple : une meilleure cohérence, un meilleur suivi longitudinal des soins et des échanges plus clairs avec les patients. Le clinicien garde toujours le dernier mot.
Là où ça compte le plus : la maladie de l'œil sec
Nous concentrons le développement de nos algorithmes sur la maladie de l'œil sec, l'une des conditions les plus fréquentes et les plus négligées, en santé oculaire.
- Environ 50 % des patients en sont atteints, mais seulement environ 8 % reçoivent un diagnostic formel
- Les deux tiers des patients ne présentent aucun symptôme
- La prévalence atteint environ 75 % chez les personnes de plus de 65 ans
- La condition est aussi fréquente chez les populations plus jeunes, y compris les étudiants universitaires
- Elle perturbe les activités quotidiennes : conduite, lecture, temps d'écran
C'est une condition omniprésente, difficile à dépister de façon constante, et qui se prête parfaitement à une évaluation assistée par l'IA.
Conçu pour aller au-delà de la maladie de l'œil sec
La maladie de l'œil sec est notre point de départ, pas notre limite. L'infrastructure de données que bâtit la Dre Taslakian est conçue pour s'étendre à d'autres maladies de la surface oculaire.
Un véritable travail d'équipe
La Dre Taslakian travaille main dans la main avec notre comité consultatif médical et notre responsable des affaires médicales, assurant un arrimage constant entre le développement technique et la pratique clinique.