Optimisation d'un problème de décision séquentielle en échographie prénatale

Résumé

À la demande des obstétriciens de l'hopital Necker spécialisé dans les maladies rares, nous travaillons depuis deux ans sur un outil d'aide au diagnostic prénatal échographique permettant de transférer les connaissances d'experts. La difficulté du problème est double d'une part l'espace des possibles est énorme, d'autre part les données sont (beaucoup) moins volumineuses qu'esperé. La solution proposée repose sur l'utilisation d'algorithme d'apprentissage par renforcement dans un milieu appris à l'aide d'experts. L'objectif de l'exposé est de présenter en détail les techniques utilisées: deep Q-learning pour la partie renforcement et maximum d'entropie pour la partie modélisation. Erwan Le Pennec, Ecole polytechnique, en collaboration avec Rémi Besson, École polytechnique, et Stéphanie Allassonière, Université Paris Descartes.